>> JAMES CĂMAȘĂ: Salut, bine după-amiază, toată lumea.
Numele meu este James manșetă.
Sunt Asistent Dean pentru cercetare Tehnica de calculare aici, la Universitatea Harvard.
Și astăzi am de gând să vorbesc cu tine despre de ce-scară out de calcul este esențială.
>> Deci, cred că, în primul rând în sus, care este tipul ăsta?
De ce sunt eu aici?
De ce vorbesc cu tine?
Am un fundal în stiintific de calcul și de calcul de cercetare,
se întinde înapoi la Unite Kingdom-- Wellcome Trust Sanger
Institutul de genome-- uman și apoi, mai recent, în Statele Unite ale Americii
de lucru la Broad și celălalt stimat locuri de învățare, cum ar fi Harvard.
>> Cred că ceea ce înseamnă cu adevărat este că eu sunt un bio molecular recuperare
fizician.
Deci, ce drept am ajuns să spun tu despre scară out de calcul?
E o totuși.
18 ani sau așa am văzut doar din plin creșteri dramatice în complexitate scară
și eficiența globală a sistemelor de calcul.
>> Când făceam doctoratul la Oxford, am a fost destul de entuziasmat cu un 200 MHz
Masina de Silicon Graphics cu 18 gigaocteți de stocare și un singur CPU.
Vremurile s-au schimbat.
Dacă fast forward acum, suntem filare peste 60.000 de procesoare aici la Harvard.
Multe alte organizatii se rotesc mult mai multe.
>> Cel mai important Takeaway din aceasta este că scara este acum nu numai inevitabilă,
sa întâmplat și e va continua să se întâmple.
Deci, haideți să, pentru un moment, un fel de de înapoi și să vorbească foarte repede
despre știință, preferata mea subiect, metoda științifică.
>> Dacă sunteți de a fi un om de știință, ce trebuie să faci câteva lucruri esențiale.
Daca nu faci aceste lucruri pe care le puteți nu te considera un om de stiinta
și veți lupta posibilitatea de a înțelege zona dvs. de disciplină.
>> Deci, în primul rând, ar trebui să formuleze întrebarea dvs., vă genera ipoteze,
dar, mai important tine, prezice results-- ta
aveți o presupunere cu privire la ce rezultatele vor fi.
Și, în final, să testați ta ipoteză și analiza rezultatele.
>> Deci, această metodă științifică este extrem de important în calcul.
Calcul atât de predicție și posibilitatea de a testa rezultatele
sunt o parte cheie a ceea ce avem nevoie să facă în metoda științifică.
Aceste previziuni și probe sunt cele reale două pietrele de temelie
de metoda științifică, și fiecare necesită cele mai semnificative progrese
în calcul modernă.
>> Cei doi piloni ai științei sunt că de teorie și de experimentare.
Și mai recent, de calcul este adesea menționată
ca fiind al treilea pilon al științei.
Deci, dacă voi elevii se uita la acest lucru, ai absolut nici o presiune.
Al treilea pilon de science-- nr mare calcul deal--, un fel de importante.
Mă bucur aceasta este partea de calcul de calculator, desigur știință 50.
>> Deci, destul de fundal.
Vreau să vă spun planul de ceea ce vom vorbi despre ziua de azi.
Mă duc pentru a trece peste unele istorie.
Am de gând să explic de ce am ajuns aici.
Voi vorbi despre unele din istoria de calcul
aici la Harvard, unele activități în jurul valorii de social media,
verde lucruri-- foarte pasionat de toate lucrurile
green-- storage-- storage-- calculator cum haos afecteaza scară-out out sisteme,
și Sisteme de distribuire, în special.
>> Și apoi am de gând să se atingă pe unele de hardware scară, că e
necesar pentru a putea face de calcul la scară.
Și, în final, vom încheia cu niște știință minunat.
>> Deci, să ia un minut pentru uita-te la istoria noastră actuale.
Computing a evoluat.
Astfel, încă din anii '60, toate departe până la ziua de azi,
am văzut de fapt o schimbare de domeniul de aplicare de la calcul centralizat
să descentralizeze calcul, a de colaborare și apoi independent
de calcul și dreapta spate din nou.
>> Și permiteți-mi să adnota că un pic.
Când am început mai întâi cu computere, am avut mainframe-uri.
Ei au fost neobișnuit de dispozitive scumpe.
Totul trebuia să fie împărtășită.
Computing a fost complex.
Puteti vedea, a umplut de camere si au fost operatori și benzi
și tot felul de whirry, Clicky, dispozitive Spinny.
>> În jurul anilor 80 'inceputul anilor '70, ai început pentru a vedea un impact de mașini de fax.
Deci sunteți incepand de la a vedea calcul începe să apară din nou în laboratoarele
și să devină mai aproape de tine.
Creșterea de personal calculator, cu siguranță
in anii '80, prima parte a deceniu, schimbat cu adevărat de calcul.
>> Și există un indiciu în titlu, deoarece
a fost numit calculatorul personal, ceea ce înseamnă că a aparținut tine.
Deci, ca evoluția de calcul a continuat,
oamenii au realizat că personal a acestora calculator nu a fost suficient de foarte mare
pentru a putea face nimic de orice merit, sau merit semnificativ, în știință.
>> Și astfel oamenii au început să dezvolta dispozitiv de rețea
conducătorii auto să fie capabil să se conecteze PC-uri împreună pentru a fi capabil să construiască clustere.
Și astfel aceasta a născut epoca din cluster Beowulf.
Linux explodat ca răspuns la sistem de operare de proprietate, atât de cost
și complexitate.
>> Și apoi, iată-ne astăzi, în cazul în care, încă o dată, suntem
se confruntă cu camere pline de calculator echipamente și capacitatea
pentru treceți cuiva card de credit și de a lua acces la aceste facilitati de calcul,
de la distanță.
>> Și astfel încât să puteți vedea atunci, în termeni de istorie de impact
cum facem de calcul astăzi, este cu siguranta
a evoluat de la mașină Camerele pline de calculatoare
prin intermediul unor computere personale tot drumul înapoi din nou
la mașină camere pline de calculatoare.
>> Deci, aceasta este prima mea grup.
Deci anul 2000, ne-am construit o sistem informatic în Europa
pentru a adnota eficient genomului uman.
Există o mulțime de tehnologie listate pe partea dreaptă
acolo că, din păcate, nu mai este cu noi.
Este trecut pe la mare tehnologie în cer.
>> Mașina în sine este, probabil, echivalent de laptop-uri câteva decent
astăzi, și că doar un fel de vă arată.
Cu toate acestea, ne-am grijă adnota genomului uman și amândoi protejate
cu această lucrare special Natura din preocupările datele
fiind publice sau private.
>> Deci, aceasta este minunat, nu?
Deci avem un genom uman.
Am făcut de calcul.
Mă simt foarte multumit mine.
Mi-am dat până la Harvard în 2006, simt mult mai puțin mulțumit cu mine însumi.
>> Aceasta este ceea ce am moștenit.
Acesta este un departament mail si server de fișiere.
Puteti vedea aici nu e un pic de bandă
care este utilizat pentru a păstra sistemul împreună.
Acest lucru este permis nostru și server de imprimare.
Sunt destul de sigur că, poate, parole pe unele dintre aceste post-it-uri.
>> Nu minunat.
Destul de departe de minunat.
Și așa, îmi dau seama acest mic grafic pe care le-am arătat la început
de la partajarea de proprietate înapoi la partajarea,
că avem nevoie pentru a schimba jocul.
Și așa ne-am schimbat jocul prin oferirea de stimulente.
Și ființele umane, astfel ca aceasta mic articol Wikipedia
spune aici, creaturi noastre motivante.
Iar studiul de stimulare structuri este esențială pentru studiul
a activității economice.
>> Așa că am început pentru a stimula facultatea noastră și cercetătorii noștri.
Și așa le-am stimulat cu un sistem informatic foarte mare.
Deci, în 2008, am construit un 4096 procesor machine-- 10 rafturi,
câteva sute de kilowați de putere.
>> Ceea ce cred că este interesant este că nu
Indiferent de locul unde vă aflați în ciclul.
Aceeași sumă de putere și calcula, puterea este constanta.
Acesta a fost de 200 de kilowați atunci când am au fost construirea sistemelor din Europa.
E două sute de kilowați în 2008, și că
pare a fi [? quanter?] de mic universitate pe baza de sisteme de calcul.
>> Deci Harvard today-- repede înainte, nu sunt mai panda trist, destul de o panda fericit.
Am 60 de ciudat de mii de sarcină echilibrat Procesoare, precum și alpinism lor dramatic.
Avem 15 petabytes de depozitare, de asemenea, alpinism.
Din nou, acest 200 kW creștere, se pare
să fie adăugând că la fiecare șase luni sau cam asa ceva.
O mulțime și o mulțime de mașini virtuale.
Și mai important, aproximativ 1,8 megawați
de tehnica de calculare cercetare.
>> Și am de gând să vină înapoi la acest mai târziu,
ca de ce am acum nu ar mai fi conta cât de mult CPU avem,
dar cât de mare este factura de energie electrică.
20 alte astfel dedicat cercetare personal de calcul.
Și, mai important, suntem începe să crească GPGPUs nostru.
Am fost eșalonate la cât de mult din acest se adaugă pe o bază de zi cu zi.
Deci, lecție de istorie de peste, nu?
>> Deci, cum putem ajunge acolo de aici?
Să ne uităm la unele moderne scară exemple de calcul.
Sunt un pic obsedat mărimea și scară de social media.
Există un număr de extrem de succes de calcul pe scară largă
Organizațiile acum de pe planeta, acordarea de sprijin și servicii
pentru noi toți.
Deci asta e disclaimer.
>> Și eu vreau să încep cu o Numărul de uncii într-o Instagram.
Nu este de fapt o plumb-in la o glumă, e
nici chiar că amuzant, de fapt, vin să se gândească la ea.
Dar oricum, vom uita-te la uncii din Instagram.
Și vom începe cu "albine meu și o floare."
Am fost la [inaudibil] Village și am luat o imagine puțin
de o albină așezat pe o floare.
Și apoi am început să mă gândesc Ce înseamnă de fapt.
Și am luat această imagine de pe telefonul meu și numărat câți octeți sunt în ea,
și este vorba despre 256 kilobytes.
Ceea ce atunci când am început, ar fi practic umple un 5 și 1/4 inch floppy.
Și a început să se gândească, ei bine, asta e cool.
>> Și am început să uite și de a face unele de cercetare pe rețea.
Și am aflat că Instagram are 200 de milioane de MAUS.
Eu nu am fost de fapt că sigur ceea ce a fost un MAU.
Și un MAU, aici, este un utilizator activ lunar.
>> Deci, 200 de milioane de MAUs-- destul de rece.
20 de miliarde de photographs-- așa destul de o mulțime de fotografii.
60 de milioane de fotografii noi fiecare zi
iese la aproximativ 0.002 concert pe fotografie.
Asta e de aproximativ cinci petabytes de disc doar acolo.
Și asta nu e chiar partea centrală de ce vom vorbi despre.
Aceasta este cartofi mici.
Sau cum se spune în Anglia, spuds mici.
>> Deci, să ne uităm la elefant reală în fețele room-- unice.
Din nou, să măsoare în acest nou cuante apela un MAU.
Facebook în sine are 1,3 miliarde MAUS.
WhatsApp, care nu a avut nici auzit de pana de curand, este
unii serviciu de mesagerie fel, este de 500 de milioane MAUS.
Instagram, care ne-am a vorbit despre, 200 de milioane de MAUS.
Și Messenger, care este un alt serviciu de mesagerie,
De asemenea, este de 200 de milioane MAUS.
>> Deci, în total asta, este vorba despre 2,2 miliarde de utilizatori total.
În mod evident există unele se suprapun, dar asta e echivalent cu o treime din planetă.
Și au trimis ceva în Regiunea de 12 miliarde de mesaje pe zi.
Și din nou, nu e numai 7 miliard de oameni de pe planetă.
Nu toată lumea are un smartphone.
Deci, aceasta este numere nebun.
>> Și am de gând să susțină că nu este chiar despre depozitarea sau calculat.
Și pentru a cita cântec, totul despre acest grafic.
Iată nostru minunat Meghan Trainor jos aici, cântând despre toate bas.
Notă, ea are, de asemenea, destul de o bit de bas herself-- 207,
bine 218000000 oameni au văzut acest domnișoară cântând cântecul ei.
>> Deci, argumentul meu este totul despre grafic.
Așa că am luat unele software-ul open source și a început să se uite la un grafic.
Și acest lucru este LinkedIn, astfel încât acesta este un Facebook pentru bătrâni.
Și așa, asta e grafic mea LinkedIn.
Am 1.200 de noduri sau cam asa ceva, așa-numita "Prietenii".
Și aici eu la partea de sus.
Și aici este tot a interconexiunilor.
>> Acum, cred că înapoi la povestea Instagram.
Fiecare dintre acestea este nu doar fotografia, aceasta
are un întreg multitudine de conexiuni între acest individ special
și multe altele.
Aceasta este piesa centrală este fie o bug în algoritmul grafic desen,
sau poate acest David Malan, eu nu sunt sigur încă.
Astfel, puteți aspira grafice în tot felul
de gephi.gihub.io ways-- este în cazul în care puteți trage că software-ul de la.
E foarte misto pentru a fi capabil să organizeze comunități.
Puteti vedea aici, acest lucru este Harvard și diverse alte locuri pe care le-am lucrat,
pentru că acest lucru este datele mele legate de muncă.
>> Deci, cred că doar despre complexitatea a graficului și toate datele
pe care le trage, împreună cu.
Deci între timp, înapoi la FriendFace, nu?
Ne-am uitat la datele Instagram care a fost de ordinul a cinci petabytes.
Nu e mare lucru.
Încă destul de o mulțime de date, dar nu mare face în sistemul mai mare de lucruri.
>> Din acest articol pe vechiul internet, "Scalarea depozitul de date de Facebook
la 300 de petabytes. "
E un întreg diferit joc changer acum,
când începi să cred că de date și Graficul
și ceea ce vă aduce, împreună cu.
Și datele lor mare este în creștere de ordinul 600 terrabytes pe zi.
>> Acum, știți, bine, then-- Adică, 600 de terrabytes o zi,
300 petabytes-- sunt De asemenea, acum începe
pentru a obține foarte preocupat cum de a păstra aceste lucruri
și să vă asigurați că aceste date rămâne în jurul valorii de.
Și acest domn aici, Jay Parikh, este în căutarea
la cum se păstrează o exabyte de date.
>> Doar pentru cei dintre voi care se uita de-a lungul
la domiciliu, o exabyte-- 10 la 18.
Are propria Wikipedia pagină, e atât de mare de un număr.
Aceasta este dimensiunea și amploarea a ceea ce suntem uita la, pentru a putea stoca date.
Și tipii ăștia nu sunt aruncare a cărților în jurul valorii de, ei stocarea acea cantitate de date.
Astfel, unul dintre indiciile care ce caută la aici
este centre de date pentru așa-numita depozitare la rece.
>> Ceea ce mă aduce la a fi verde.
Și aici este Kermit.
El și eu acord-- este extrem de greu să fie verde,
dar noi da cel mai bine încerc noastre.
Kermit nu poate ajuta, el are a fi verde tot timpul,
nu poate lua lui verde-Ness pe la toate.
>> Deci, fiind concepts-- un puțini fel de concepte de bază
de lipsă de experiență, atunci când se referă la calcul.
Cel care este cel mai important este longevitatea produsului.
Dacă produsul are o durata de viata scurta, nu se poate, prin definiție, să fie verde.
Energia necesară pentru a fabrica un unitate de disc, o placa de baza, un calculator
sistem, o tabletă, oricare ar fi, durata de viata a sistemelor dumneavoastră
sunt o parte cheie a modului în verde poți fi.
>> Importantă, așa cum voi toți construiesc software algorithms--
Algoritmul lui o parțial cuvânt pentru software-ul, nu?
Deci, design-ul algoritm este absolut critică în termeni
de modul în care aveți de gând să fie în măsură să facă calcule rapide și precise pentru a utiliza
cel puțin suma de posibile energie.
Și voi ajunge la aceasta într-un pic.
>> Centru de Date design-- le-ați văzut că avem deja mii
mii de mașini, de zi liniștit în colțuri mici, întunecate
din lume, calcul.
De resurse allocation-- cum să obțineți la date de P, depozitării,
prin intermediul rețelei.
Sistemele de operare sunt o parte esențială a aceasta, precum și o mulțime de virtualizare
pentru a putea include mai mult și mai mult de calcul într-un spațiu mic.
>> O să vă dau un exemplu mic din calcul cercetare.
Am nevoie de mai mult ping, mai mult putere, și mai țeavă.
Am nevoie de mai mult mai mare, mai bune, mai rapide computere,
și necesare pentru a utiliza mai puțin suc.
Și nu am putut lucra cum să facă acest lucru.
Nu știu dacă hashtag gowest ca probabil a fost folosit de către Kardashian,
dar oricum, gowest.
Și am făcut-o.
>> Am luat activitatea noastră și am mutat
de Vest Massachusetts într-un mic oraș moară
numit Holyoke, la nord de Chikopee și Springfield.
Am făcut acest lucru pentru o pereche de motive.
Cel principal a fost că ne-am a avut un baraj foarte, foarte mare.
Și acest baraj foarte mare este în măsură să scos 30 de megawați plus de energie,
și a fost insuficient utilizat la momentul respectiv.
>> Mai important, avem, de asemenea au avut o rețea foarte complicată
care a fost deja în vigoare.
Dacă te uiți la cazul în care rețeaua merge în Statele Unite,
rezultă toate piesele de tren.
Această piesă special de rețea a fost deținută de colegii și prietenii noștri
la Massachusetts Institutul de Tehnologie,
și a fost practic construit tot drumul la Route 90.
>> Așa că am avut o capusa mare râu, Route 90 bifați, am avut o cale scurtă de 100 mile,
și o cale lungă de aproximativ 1.000 de mile.
Am avut de a face o foarte mare lipitură de rețea, după cum puteți vedea aici,
pentru a pune în principiu, un link în, de putea conecta la Holyoke,
dar am avut tot necesară ping infrastructure--, putere, țeavă.
Viața era bun.
Și din nou, baraj mare.
>> Așa că am construit, practic Massachusetts Green High Performance Computing
Center.
Aceasta a fost o muncă de dragoste prin cinci universities-- MIT, Harvard, UMass,
Northeastern, și BU.
Cinci zi megawatt o sarcină conectat.
Am facut tot felul de inteligență cu economizoare de operațiuni aeriene
pentru a menține lucrurile verde.
Și am construit în rack-uri 640-impar, dedicate pentru calcul cercetare.
>> A fost un teren dezafectat vechi, asa ca am a avut unele regenerare și unele ordonat-up
și unele curat-up a site-ului.
Și apoi am început pentru a construi facilitatea
și, facilitatea de minunat boom-- cu capacitatea de a rula nisip de calcul,
să aibă conferințe și seminarii, și, de asemenea, un masiv podea centru de date.
>> Aici este meu de sine bun.
Port evident același sacou.
Am poate avea doar un singur sacou, dar nu e mine
și Ioan Goodhue-- el e director executiv al Center--
în picioare, în sala de mașină podea, care, după cum puteți vedea,
este destul de dramatic, și ea merge înapoi un drum lung, lung.
>> Am de multe ori juca jocuri de conducere de la Boston la Holyoke,
pretinzând că sunt un pachet TCP / IP.
Și eu vă faceți griji despre latență mea de conducere în jurul valorii de în mașina mea.
Deci asta e piesa verde.
Așa că haideți să ia doar un minut și cred despre stive.
Deci, noi încercăm foarte atent la construi centre de date eficient,
calcul eficient, face bine selecție pentru echipamentul de calcul
și livra, mai important, aplicatia noastra,
fie că este vorba un serviciu de mesagerie sau o aplicație științific.
>> Deci, aici sunt stive.
Strat Deci fizic, toate drum până prin application--
în speranța că acest lucru se întâmplă la face o bună parte din curs.
OSI Modelul șapte strat este, în principiu, veți trăi, mânca și respira
acest parcursul carierei tale de calcul.
Acest întreg concept de fizică fire infrastructure--,
cabluri, centre de date, link-uri.
Și acesta este doar descrie rețea.
>> Până aici este, ei bine, în mod evident, aceasta este o diapozitiv vechi,
pentru că aceasta ar trebui să spun HTTP, deoarece nimeni nu îi pasă de e-mail simplu
protocoale de transport, mai.
Se întâmplă tot în spațiul HTTP.
Deci, asta e un nivel de stivă.
>> Iată un alt set de stive, în cazul în care au un server, o gazdă, o hypervisor,
un oaspete, bibliotecă binar, și apoi aplicația.
Sau, în acest caz, dispozitivul conducător auto, un kernel Linux, C nativ,
Java virtual machine, Java API, apoi Java
aplicații, și așa mai departe și așa mai departe.
Aceasta este o descriere de o mașină virtuală.
>> Sf stive, Batman!
Gândiți-vă la acest lucru în termeni de cât de mult calcul
aveți nevoie pentru a obține de la ce se întâmplă aici,
tot drumul până la partea de sus din această stivă, pentru atunci
fie capabil să facă efectiv dumneavoastră livrare a cererii.
>> Și dacă un fel de înapoi și începe să se gândească
despre ceea ce este nevoie pentru a furniza o operație în virgulă mobilă,
operație în virgulă mobilă este o sumă din prizele, numărul de nuclee
în soclu, un ceas, care este Cât de repede poți ceasul turnover--
patru GHz, două gigahertz-- și apoi numărul
operațiunilor poți face într-o anumită hertzi.
>> Deci, aceste microprocesoare azi face între patru și șase flops
pe ciclu de ceas.
Și așa un single-core ceas 2.5 gig are o performanță teoretică
de aproximativ un mega FLOP, da sau de a lua.
>> Dar, așa cum cu totul, avem alegeri.
Asa si Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD,
ia choices-- ta Intel Atom.
Toate aceste arhitecturi de procesoare toate au un mod ușor diferit
de a fi capabil de a adăuga două numere împreună,
care este de fapt scopul lor în viață.
Trebuie să fie greu.
Sunt milioane de ele ședinței în centre de date, acum totuși.
>> Sor, flops pe watt-- acesta este un lucru mare.
Deci, dacă vreau să obțineți mai mult de acest pentru a obține prin intermediul acestui stivă, mai repede,
Am să lucreze la cât de multe plutitoare operațiuni punct de un al doilea,
Eu pot face, iar apoi să le dea watt.
Și din fericire, oameni buni s-au gândit la asta.
>> Deci, există o mare contesta în fiecare an pentru a vedea
care pot construi cel mai rapid computer care poate diagonalize o matrice.
Se numește Top 500.
Ei aleg partea de sus de la Cele mai bune 500 de computere
pe planeta care poate matrice diagonalize.
Și veți obține niște rezultate uimitoare.
>> O mulțime de aceste mașini sunt între 10 și 20 de megawați.
Ele pot diagonalize matrice neobișnuit de repede.
Ei nu neapărat diagonalizată le la fel de eficient per watt,
deci era o împinge mare sa se uite la ceea ce o listă de 500 verde ar arata.
Și aici este lista din luna iunie.
Ar trebui să existe un nou foarte scurt timp.
>> Și solicită out-- Voi lua partea de sus a acestei liste particular.
Există două una machines-- specific de la Institutul de Tehnologie din Tokyo
și unul de la Cambridge Universitatea din Regatul Unit.
Și acestea au destul de uluitor mega flops pe rapoarte watt.
Asta e 4389, și următor o jos este 3631.
>> Voi explica diferența dintre aceste două, în slide-ul urmator.
Dar acestea sunt acestea sunt dimensionat moderat clustere de testare.
Acestea sunt doar 34 kilowați sau 52 de kilowați.
Există unele mai mari here-- acesta anumit
la Națională a Elveției Centrul de Supercomputing.
Mesajul ia acasă pentru aceasta este faptul că suntem
încercarea de a găsi calculatoare care poate funcționa în mod eficient.
>> Și așa, să ne uităm la acest top o, cutely numit, KFC.
Și un pic de publicitate aici.
Aceasta companie anumit produs alimentar nu are nimic de-a face cu acest lucru.
Este faptul că acest sistem special
este îmbibată într-o foarte inteligent compus pe bază de ulei.
Și așa au ajuns lor friteuza pui porecla
când au început să construi aceste tipuri de sisteme.
>> Dar, practic, ceea ce le-am luat aici este un număr de lame,
le-a pus în această ulei mineral sofisticat,
și apoi a lucrat cum pentru a obține toate crearea de rețele și în afară de ea.
Atunci, nu numai că, le-am pus-o afară așa
care se poate exploata de răcire a aerului exterior.
A fost destul de impresionant.
Deci, ce trebuie sa faci tot de acest comice
pentru a putea obține această sumă de calcula livrat pentru putere mici.
>> Și puteți vedea acest lucru este forma de unde lucrurile se îndreaptă.
Provocarea este ca aerul regulat răcire este economia de scară
și este de conducere o mulțime de dezvoltarea de ambele calcul regulat,
și de calcul de înaltă performanță.
Deci, aceasta este destul de perturbator.
Cred că acest lucru este fascinant.
E un pic murdar, atunci când încercați pentru a schimba unitățile de disc,
dar este o idee foarte misto.
>> Deci, nu numai că, există o grămadă de muncă
fiind construit în jurul ceea ce suntem asteptare proiectul deschis Compute.
Și astfel, mai multe despre asta un pic mai târziu.
Dar industria începe să dau seama că flops pe watt
devine din ce în importantă.
Și tu, ca oameni buni aici, ca tine de design algoritmi dvs.
și tu design-ul cod, ar trebui să fie conștienți
care codul poate au un efect de domino.
>> Când Mark stătea aici în lucrarea sa camera de camin scris pe Facebook 1.0,
Sunt destul de sigur că el a avut o vedere că a fost de gând să fie foarte mare.
Dar cum frumos ar fi, pe de de mediu este un mare i treaba.
Și astfel toate ya'll ar putea veni cu algoritmi
care ar putea fi următorul provocatoare lucru pentru oameni ca mine,
încercarea de a rula sisteme.
>> Așa că hai să ne gândim Limitele de putere din lumea reală.
Aceasta lucrare de Landauer-- nu este un lucru nou.
1961 aceasta a fost publicată în IBM Journal.
Aceasta este canonice "Ireversibilitatea și căldură
Generation în procesul Computing. "
Și așa a susținut că Mașini inevitabil
îndeplinesc funcții logistice care nu au o singură valoare invers.
>> Așa că toată partea de acest lucru este faptul că din nou în anii '60,
oameni buni știa că acest lucru a fost va fi o problemă.
Și astfel legea limitelor spus 25 grade C, un fel de cameră canonice
temperatura, limita reprezintă 0,1 electron-volți.
Dar teoretic, acest lucru este memoria teorie, calculator,
funcționează la această limită ar putea fi schimbat la un miliard de biți pe secundă.
>> Nu știu despre voi, dar nu veni peste un miliard de multe de biți
un al doilea schimburi rata de date.
Argumentul a fost că numai 2,8 trilioane de watt de putere
ar fi trebuit să fie vreodată extins.
>> Bine, din lumea reală example-- aceasta este factura mea electric.
Sunt 65% la sută din centru de date care minunat
Ți-am arătat, în acest moment special.
Acest lucru este din nou în luna iunie a anului trecut.
Am luat o versiune mai veche, astfel încât noi poate și un fel de anonime un pic.
Am fost de cheltuieli 45.000 dolari un lună pentru energie acolo.
>> Deci, motivul fiind este că noi au peste 50.000 de procese în cameră.
Deci, ai putea imagina propria proiect de lege rezidențial de energie electrică
fiind atât de mare?
Dar a fost pentru o 199 milioane wați ore pe o lună.
>> Deci, întrebarea I pune este, poate imagina proiect de lege electric d-lui Zuckerberg?
A mea este destul de mare, și mă lupt.
Și eu nu sunt singur în acest lucru este.
Există o mulțime de oameni cu centre de date mari.
Și așa, cred, disclosure-- complet prietenii mei pe Facebook un pic ciudat.
>> Deci, prietenul meu Facebook este centrul de date Prineville,
care este una dintre cele mai mari Facebook, cele mai noi, cel mai mic centru de date de energie.
Și a posta pentru mine, lucruri cum ar fi eficacitate de utilizare putere,
ca și în cât de eficient este datele Centrul față de cât de multă energie ca esti
inscrie in ea, cât de mult apă sunt ei utilizați, ceea ce este
umiditatea și temperatura.
>> Și ei au aceste minunat, parcele minunat.
Cred că aceasta este o minunat pagina de Facebook,
dar cred că sunt un pic ciudat.
>> Deci, un lucru mai mult putere, cercetare de calcul ce fac
este semnificativ diferit de ce Facebook și Yahoo și Google
și alte la cerere, complet, Servicii mereu disponibile.
Și așa am avantajul că, atunci când ISO nou England-- și ISO New England
ajuta la stabilirea energia tarifele pentru regiune.
>> Și se spune că e de prelungire o cerere pentru consumatori
a conserva în mod voluntar de energie ridicat, din cauza de înaltă căldură și umiditate.
Și acest lucru a fost din nou pe 18 iulie.
Și așa am fericit Second Hand, Hei, ISO New England, Green Harvard.
Facem parte nostru peste aici în calcul cercetare.
Și asta pentru că facem știință.
>> Și, la fel de mult ca se spune știință nu doarme niciodată, știința poate aștepta.
Deci, suntem în măsură să starea quiesce nostru sisteme, să profite de tarife grad
pe factura de energie, și ajutor Întreg New England
Regiunea de vărsare multe megawati de sarcină.
Deci, asta e un lucru unic care diferă despre datele de calcul științific
centre și cele care sunt în plină producție 24/7.
>> Așa că haideți să ia doar un alt angrenaj aici.
Deci, vreau să discutăm haos un pic.
Și vreau să-l pună în auspiciile depozitare.
Deci, pentru cei care gen de se străduia
asistent capul lor în jurul valorii de ceea ce petabytes de depozitare arata ca, aceasta un exemplu.
Și aceasta este un fel de chestii Mă ocup cu tot timpul.
>> Fiecare dintre aceste băieți mici este un hard disk patru terabyte,
astfel încât să puteți fel de conta-le.
Ne asistent acum între una la 1 și jumătate petabytes
într-un rack standard pentru industrie.
Și avem camere și camere, ca tine a văzut în acea imagine mai devreme cu John
și eu, plin de aceste rafturi de echipamente.
Deci, este din ce în ce foarte, foarte usor pentru a construi matrice masive de stocare
>> Este cea mai mare parte ușor în interiorul Unix la fel de conta până cum merg lucrurile.
Deci, acest lucru este de numărare cât de multe Puncte MAU am ajuns acolo.
Deci, asta e 423 de puncte intercepta.
Și apoi, dacă am alerga ceva awk sumare, am poate adăuga în sus, în acest sistem special,
nu a fost 7,3 petabytes de depozitare disponibile.
>> Așa că o mulțime de lucruri.
Și de stocare este foarte greu.
Și totuși, din anumite motive, aceasta este o tendință industrie.
Ori de câte ori vorbesc cu cercetătorii noștri și facultate și ne spune,
hei, eu pot rula de stocare pentru tine.
Din păcate, trebuie să recupera costurile de stocare.
I a lua această afacere.
Și oamenii de referință Newegg sau ei de referință Staples
sau cât de mult pot cumpăra un singur disk terabyte pentru.
>> Deci, veți nota aici, că există un indiciu.
Există o unitate de disc aici.
Și dacă ne întoarcem, am multe.
Nu numai eu am multe, am interconecteaza sofisticate
să fie în măsură să cusatura aceste lucruri împreună.
Astfel, riscul asociat cu aceste mari matrice de stocare nu este nesemnificativă.
>> De fapt, ne-am dus la internet și am scris
o mica poveste despre o semnificație bine, director ușoară manierat de cercetare
computing-- se întâmplă să aibă o ciudat engleză accent-- încercat
pentru a explica un cercetator ce nu director subliniere rezervă de fapt
însemnat.
A fost destul de o poveste lungă, puțin, un bun patru minute de descoperire.
>> Și nota, am un groaznic mult mai puțin spațiu decât doamna
care cântă despre toate bas.
Suntem destul de puține conturi mai mici.
Dar oricum, aceasta este o lucru important să ne gândim,
în termeni de ceea ce ar putea merge prost.
Deci, dacă am lua o unitate de disc, și Am aruncat într-o mașină Unix,
și eu încep să scriu lucruri la ea, există un magnet, există un cap de unitate,
e aparent, una sau zero fiind scris pe acel dispozitiv.
>> Spinny Motors--, twirly lucruri rupe mereu.
Gândiți-vă la lucruri care încalcă.
A fost întotdeauna spinny, twirly lucrurile.
Imprimante, unități de disc, autovehicule, etc.
Tot ce mișcă este de natură să rupă.
>> Deci, ai nevoie motoare, tu nevoie conduce firmware-ului,
aveți nevoie SAS / SATA controlere, cabluri, firmware pe controlorii SAS / SATA,
Blocuri de nivel scăzut.
Alege fișierul controler de stocare cod de sistem, oricare o fi ea,
cum cusatura lucruri împreună.
Și managerul de memorie virtuală pagini, DRAM aduce și magazine.
Apoi, veți obține un alt stivă, care este un fel
de stabilire a listei de pe acest unul, algoritmi, utilizatorii.
>> Și dacă multiplica acest sus, nu știu cât de multe,
există o mulțime de locuri în cazul în care lucrurile pot merge lateral.
Adică, e un exemplu despre matematica.
Dar e un fel de distractiv să se gândească de cât de multe feluri lucrurile ar putea merge prost,
doar pentru o unitate de disc.
Suntem deja la 300 de petabytes, așa imagina numărul de unități de disc
aveți nevoie de 300 petabytes care poate merge prost.
Nu numai that-- așa că e de stocare.
Și că face aluzie la persoană Aș vrea să văd
introduceți etapă stânga, care este Chaos Monkey.
Deci, la un moment dat, devine chiar mai mare decât unitatea de disc
problemă.
>> Și astfel, aceste doamne frumoase și domnilor care se execută un serviciu de streaming video
a dat seama că computerele lor au fost De asemenea, frumos și, de asemenea, foarte complicat
și, de asemenea, furnizarea de servicii la un groaznic o mulțime de oameni.
Au 37 de milioane de members-- și acest diapozitiv lui poate un an sau așa old--
mii de dispozitive.
Există miliarde de ore de video.
Ei jurnal miliarde de evenimente pe zi.
>> Și puteți vedea, cei mai mulți oameni ceas televizor mai târziu, în seara,
și o depășește cu mult tot.
Și astfel, au vrut să putea să vă asigurați
că serviciul era sus și de încredere și de lucru pentru ei.
Așa că au venit cu această lucru numit Chaos Monkey.
E bucată de software care, atunci când crezi că
despre vorbesc despre titlu din toată această prezentare,
scară-out tine înseamnă ar trebui să testeze aceste lucruri.
Nu e bine doar cu un milion de masini.
Deci, lucru frumos despre acest lucru este, Chaos Monkey
este un serviciu care identifică grupurile de sisteme
și unul termină aleatoriu sistemelor dintr-un grup.
Minunat.
Deci, eu nu știu despre tine, dar dacă am vreodată
a construit un sistem care se bazează pe alte Sisteme vorbesc unul cu altul,
luați unul dintre ei afară, probabilitatea întregului lucru lucru,
scade rapid.
>> Și astfel această bucată de software ruleaza în jurul valorii de infrastructură Netflix.
Din fericire, ea spune că rulează doar în ore de afaceri cu intenția
că inginerii vor fi alertă și capabilă să răspundă.
Deci acestea sunt tipurile de lucruri suntem acum
a trebui să facă pentru a perturba calcul noastre medii, de a introduce haos
și să introducă complexitate.
>> Deci, cine, în dreptul lor minte, s-ar alege de bunăvoie
de a lucra cu un haos maimuță?
Stai, el pare să fie îndreptat mine.
Ei bine, cred că should-- drăguț.
Dar problema este ca nu primesc alegerea.
Chaos Maimuta, în timp ce Puteti vedea, te alege pe tine.
>> Și aceasta este problema cu calcul la scară este că nu se poate evita acest lucru.
Este o inevitabilitate de complexitate și de amploarea și de evoluția noastră,
în unele privințe, de expertiză de calcul.
Și amintiți-vă, aceasta este un singur lucru să-și amintească,
Chaos Monkeys dragoste fulgi de zăpadă dragoste snowflakes--.
Un snowflake---am explicat Haos Monkey-- dar un fulg de zăpadă
este un server care este unic și specială și delicată și individuale
și nu vor fi reproduse.
>> Găsim adesea fulg de nea serviciu în mediul nostru.
Și vom încerca mereu și topi serviciu fulg de nea.
Dar dacă veți găsi un server în mediul dumneavoastră
care este critica pentru longevitatea de organizare si se topeste,
nu se poate pune din nou impreuna.
Deci, de locuri de muncă Chaos Monkey a fost la du-te și termina instanțe.
În cazul în care Chaos Monkey topește fulg de nea, ești peste, ați terminat.
Vreau să vorbesc despre unii hardware care suntem
văzând în ceea ce privește un fel de scara-activități prea.
Și unele lucruri unice care sunt în și în jurul activitatea știință.
Suntem acum începe pentru a vedea, amintiți-vă această unitate de problemă, acest suport?
Deci, aceasta este un raft de GPGPUs-- așa generale unități de procesare grafică scop.
>> Am aceste situat în datele noastre centru, 100 sau cam asa ceva de mile departare.
Acest suport special este de aproximativ 96 tera flops
single-precizie matematica oportunitatile a elibera din spate a acestuia.
Și avem ordine 130-impar Carduri într-o instanță
că we-- multiple rafturi de acest caz.
>> Deci, acest lucru este interesant, în sensul că procesele grafice de uz general
sunt capabili să facă matematică incredibil repede pentru cantități foarte mici de energie.
Deci, există o uptick mare în zonele de calcul științifice,
uita la grafică unități de procesare într-un mare fel.
>> Așa că am fugit unele Mcollective prin intermediul infrastructurii noastre de păpuși
ieri, foarte încântat de acest lucru.
doar scurt de o petaflop single-precizie.
Ca să fie clar aici, aceasta mic de multiplicare este 3,95.
Matematica dublă precizie ar fi de aproximativ 1,2,
dar de alimentare meu Twitter privi modalitate mai bună dacă am
a spus am avut aproape un petaflop de GPGPUs un singur precizie.
>> Dar e de asistent acolo.
Se face să fie foarte, foarte impresionant.
Și de ce facem asta?
Deoarece chimie cuantică, printre altele,
dar suntem incepand de a proiecta unor noi fotovoltaice.
>> Și așa Alan Aspuru-Guzik, care e un profesor în chemistry-- partenerul meu
în crime-- pentru ultimii ani.
Am fost împingerea plic pe calcul.
Iar GPGPU este ideal Tehnologia a putea face
o mulțime de complicate matematica, foarte, foarte repede.
>> Deci, cu scară, vine cu noi provocări.
Deci scale-- mare trebuie să fie atent cum te sârmă chestia asta.
Și avem anumite niveluri de tulburare obsesiv-compulsive.
Aceste imagini probabil conduce o mulțime de oameni nuci.
Și a cabinetelor că nu sunt fir deosebit de bine
conduce rețeaua noastră și ingineri facilități nuci.
În plus există și debit de aer probleme pe care trebuie să conțină.
>> Deci, acestea sunt lucruri pe care eu nu s-ar fi gândit.
Cu scară, vine mai complexitate.
Acesta este un nou tip de sistem de fișiere.
E minunat.
E un petabyte.
Se poate stoca 1,1 miliarde de fișiere.
Se poate citi și scrie la 13 gigabytes și 20 GB de gigabytes second--
un al doilea.
Deci, se poate descărca terabytes în cel mai scurt timp, la toate.
>> Și e foarte disponibile.
Și are căutare uimitor rates-- 220.000 căutările o secundă.
Și acolo sunt multe persoane diferite construirea aceste tipuri de sisteme.
Și puteți vedea aici grafic.
Acesta este unul dintre sistemele noastre de fișiere asta e sub sarcină, destul de
fericit lectură la doar scurt de 22 de gigabytes pe secundă.
Deci, asta e cool-- așa de complexitate.
>> Deci, cu complexitate și de scară, vine mai complexitate, nu?
Aceasta este una din multele noastre, mai multe diagrame de rețea,
în cazul în care aveți mai multe diferite șasiu toate susținere în sus
într-un comutator principal de bază, conectat la depozitare,
conectarea la interconecteaza latență scăzută.
Și apoi toate acestea parte a Casa este doar tot de management
care aveți nevoie pentru a putea aborda aceste sisteme dintr-o locație la distanță.
Deci scară are o multime de complexitate cu ea.
>> Schimbarea de viteze din nou, să ne întoarcem și au un loc mic de știință.
Deci, amintiți-vă, cercetare calcul și acest mic shim--
mic shim roz între facultate și toate algoritmi lor
și toate științei rece și toate acest centru de putere și de răcire și a datelor
podea și crearea de rețele și calculatoare mari și birouri de servicii și birouri de ajutor
și așa forth-- și așa, suntem doar acest mic shim între ele.
>> Ceea ce am început să observăm este că din lume
a fost capabil de a construi aceste centre mari de date
și să fie capabil de a construi aceste calculatoare mari.
Am ajuns destul de bun la asta.
Ceea ce nu suntem foarte bun la asta puțin shim între cercetarea
și metalul neizolat și tehnologia.
Și e greu.
>> Și așa am reușit să angajeze oameni care trăiesc în această lume.
Și mai recent, am vorbit cu Fundatia Nationala pentru Stiinta si a zis:
chestia asta la scară out este mare, dar nu putem ajunge oamenii nostri de stiinta
pe aceste mașini mari complicate.
Și așa, au existat o Numărul de programe diferite
în cazul în care într-adevăr am fost în mare parte preocupat încercat
pentru a vedea dacă am putea transforma infrastructura campus.
>> Există o mulțime de programe în jurul valorii de centre naționale.
Și astfel, noi, nostru prietenii de la Clemson,
Universitatea din Wisconsin Madison, California de Sud, Utah, și Hawaii
un fel de ajuns împreună la uita-te la această problemă.
Și acest mic grafic aici este coada lunga de știință.
>> Deci, acest este-- ea nu indiferent de ceea ce este pe această axă,
dar această axă este de fapt număr de locuri de muncă trece prin cluster.
Deci, există 350.000 de peste indiferent de perioada de timp.
Acestea sunt suspecți noastre obișnuite în partea de jos aici.
De fapt, nu e Alan Aspuru-Guzik, care vorbeam about-- tone
și de tone de calcul, într-adevăr eficiente, știe ce face.
>> Iată un alt laborator care voi vorbi despre într-un laborator Ioan Kovac lui moment--.
Au luat-o.
Sunt bine.
Sunt fericit.
Sunt de calcul.
Marea știință este obtinerea făcut.
Și apoi, pe măsură ce fel de venit aici, acolo
si alte grupuri care nu sunt difuzate multe locuri de muncă.
>> Și de ce e asta?
Este pentru că de calcul este prea greu?
Este pentru că ei nu știu cum să?
Noi nu știm, pentru că am trecut și se uită.
Și asta e ceea ce această Proiectul este vorba,
este local, în fiecare dintre aceste regiuni,
să te uiți la căi unde putem angaja cu facultatea și cercetătorii
de fapt, în extremitatea inferioară a cozii, și să înțeleagă ceea ce fac.
>> Deci, asta e ceva ce suntem de fapt, pasionat.
Și asta e ceva ce știința nu va continua
să avanseze până când vom rezolva unele din aceste cazuri margine.
Alte biți de știință ce se intampla up-- toată lumea
văzut Large Hadron Collider.
Awesome, nu?
Chestia asta tot fugit la Holyoke.
Am built-- prima știință care sa întâmplat în Holyoke
a fost colaborarea dintre noi înșine și Universitatea din Boston.
Deci, e foarte, foarte misto.
>> Aceasta este o piesă distracție de știință de scară.
Acesta este un acces digital la un secol cer la Harvard.
Practic, este o arhivă farfurie.
Dacă te duci în jos Oxford-- Grădină Street, îmi pare rău,
veți găsi una din observatorului clădiri este, în principiu plin
de circa o jumătate de milion de plăci.
>> Și acestea sunt imagini de cer pe timp de noapte, peste 100 de ani.
Deci, există un întreg dispozitiv instituit aici pentru a digitiza aceste plăci,
face fotografii ale acestora, inscrieti- ei, le-a pus pe un calculator.
Și asta e un petabyte și jumătate, doar dreptul there-- un proiect mic.
>> Acestea sunt alte proiecte.
Acest proiect Pan-STARRS este de a face un studiu panoramic larg plin,
Cautati in apropiere de asteroizi Pământului și evenimente celeste tranzitorii.
Ca un biofizician molecular, iubesc cuvântul eveniment ceresc tranzitorie.
Nu sunt destul de sigur ce este, dar oricum, suntem în căutarea pentru ei.
>> Și suntem generatoare de 30 de terabytes o noapte de aceste telescoape.
Și asta nu e chiar o lățime de bandă problemă, e ca o problemă FedEx.
Deci, ai pus stocarea pe van și să îl trimiteți orice ar fi.
>> Bicepsul este într-adevăr interesting-- așa imagistica fundal
de polarizare cosmic galactic suplimentar.
Când am început să lucreze la Harvard șapte sau cam asa ceva,
opt ani în urmă, îmi amintesc lucrează la acest proiect
și aceasta nu sa scufundat într-adevăr acasă ca la lumina polarizata de ce
de la cuptorul cu microunde cosmic fundal ar fi important,
până la acest lucru sa întâmplat.
>> Și acest lucru a fost Ioan Kovac, care am vorbit cu mai înainte,
utilizarea milioane și milioane de CPU ore, în facilitatea noastră și alții,
să privească practic în interior din primele momente universului
după Big Bang, și incercarea de a intelege
Teoria generală relativității a lui Einstein.
Este minte suflare că calculatoarele noastre ajuta-ne descoperi si sa se uite
în chiar originile de ce suntem aici.
>> Deci, atunci când vorbim despre scară, acest lucru este ceva la scară serios.
Un alt lucru de scară este, că anumit proiect lovit tipii ăștia.
Și aceasta este curbei de răspuns pentru bicepsul [Inaudibil] Aceasta a fost sondajul nostru mic.
>> Și puteți vedea aici, viata a fost bine până la aproximativ aici,
care a fost atunci când Anunțul a ieșit.
Și tu ai luat literalmente secunde pentru a răspunde
la evenimentul de scalare care corespunde cu acest mic punct aici,
care sa încheiat deplasarea patru sau cam asa ceva terabytes de date
prin serverul de web că ziua-- destul de păros.
>> Și astfel, acestea sunt tipuri de lucruri pe care
se poate întâmpla la tine în infrastructura dacă nu de design pentru scară.
Am avut un pic de o scramble acea zi, pentru a fi
posibilitatea de a întinde în serviciu web suficient pentru a menține site-ul în funcțiune.
Și am avut succes.
Acesta este un e-mail pic asta e un fel de drăguț.
Acesta este un e-mail de Mark Vogelsberger, și Lars Hernquist, cine e
un membru al facultatii aici la Harvard.
Mai multe despre Mark mai târziu.
Dar cred că acesta este unul fel de însumează natură
de unde calcul este în calcul cercetare.
Hei, echipa, de la ultima Marți, voi adunat
peste 28% din noi cluster, care a combinat
este de peste 78 ani de CPU în doar trei zile.
Și am spus, e încă abia vineri dimineata.
Acest lucru este destul de minunat!
Vineri Fericit!
>> Apoi le-am da punctele de date.
Și astfel că a fost un fel de interesant.
Deci, amintiți-vă despre Mark, el va veni înapoi în imaginea într-un pic.
Deci, la scară out de calcul este peste tot.
>> Suntem chiar ajuta oamenii uita la modul în care funcționează NBA,
și în cazul în care oamenii sunt aruncarea mingi de la.
Eu nu înțeleg cu adevărat acest joc prea bine, dar aparent, este o afacere mare.
Sunt cercuri și boluri și bani.
>> Și astfel, baza noastră de date, noi a construit un mic de 500 [inaudibil]
grup procesor paralel, o pereche de terabytes de RAM,
pentru a putea construi acest pentru Kirk și echipa sa.
Și ei fac de calcul într-un alt mod întreg.
Acum, acest lucru este proiect suntem implicat cu care este
absolut fascinant, în jurul neuronale connectomics plasticitate și genomică
imprinting-- trei foarte grele zone lovirea de cercetare
că ne-am lupta cu pe o bază de zi cu zi.
Ideea că creierul nostru sunt sub stres plastic atunci când suntem tineri.
Si mult de comportamentul nostru adult este sculptat de experiență în copilărie.
Deci, aceasta este o mare i treaba.
>> Și astfel încât acesta este lucru care este finanțat de către National Institutes of Sanatate Mintala.
Și noi încercăm să practic, printr-o mulțime de date de mare
și analiză a datelor de mare, natură de la egal la egal în creierul nostru uman
printr-o varietate de diferite tehnici.
>> Așa că am vrut să se oprească și fel de doar pauza pentru un moment mic.
Provocarea cu telecomanda centre de date este că e departe.
Nu poate eventual lucra.
Am nevoie de datele mele apropiere.
Am nevoie pentru a face cercetarea mea în laboratorul meu.
>> Și așa am un fel de luat un exemplu de imagistica prin rezonanta magnetica functionala
set de date din datele noastre Centru în Vest în masă.
și-l conectat la mea desktop în Cambridge.
Și voi juca acest mic video.
Sperăm că aceasta va funcționa un fel de.
>> Deci, acest lucru se întâmplă prin mine verificarea GPU mele sunt de lucru.
Și eu verificarea asta VNC lui.
Și aceasta este o VNC inteligent.
Acesta este un VNC cu piese 3D.
Și astfel, după cum puteți vedea în scurt timp, aceasta eu filatura acest creier în jurul.
Încerc să te fel de ea orientate.
Și apoi mă pot mișca prin multe diferite felii de date MRI.
Și singurul lucru care este diferit despre acest
este, vine pe firul de la Western Mass. pe desktop-ul meu.
Și de redare sale mai rapid decât desktop-ul meu,
pentru că nu am un 4000 dolari placă grafică în desktop-ul meu, care
avem în Vest în masă.
Desigur, am încercat să fie inteligent.
Sunt rulează unelte GLX în fundal, în timp ce face toate astea,
să se asigure că pot subliniază placa grafică,
și că tot felul de lucrări și tot restul de ea.
Dar cel mai important lucru este, este aceasta este de 100 de mile departare.
Și puteți vedea de aici că nu exista nici o latență evident.
Lucrurile care dețin împreună destul de bine.
>> Și astfel încât, în sine, este un exemplu și unele înțelegere
în modul de calcul și la scară-out de calcul se va întâmpla.
Suntem toți de lucru pe Dispozitive subțiri și mai subțiri.
Utilizarea nostru de tablete este în creștere.
>> Deci, prin urmare, carbon meu Amprenta este de fapt
trecerea de la ceea ce folosit a face acest lucru s-ar fi
a fost o mașină de mare în biroul meu, la ce
este acum un facility-- ar putea fi oriunde.
Ar putea fi oriunde, la toate.
Și totuși, este încă în măsură să aducă înapoi grafică de înaltă performanță
pe desktop-ul meu.
>> Deci, apropie end-- amintesc Mark?
Ei bine, băiete inteligent este Mark.
El a decis că el a fost de gând să construi un univers virtual de realist.
Asta e destul de proiect, atunci când că ai la pitch asta.
Am de gând să utilizeze un calculator, și am de gând
pentru a modela 12 milioane de ani după Big Bang pentru a reprezenta o zi.
Și apoi am de gând să fac 13,8 miliarde de ani de evolutie cosmice.
În regulă.
>> Acesta utilizează de fapt un calculator a fost mai mare decât calculatorul nostru,
și vărsat peste pe național resurse pentru prietenii noștri se derulează în Texas.
Și la facilitățile naționale, aceasta a fost o mulțime de calcul.
Dar am făcut o mulțime de simularea local
pentru a vă asigura că software-ul a lucrat și sistemele au lucrat.
>> Și e zi ca aceasta, atunci când dau seama că ești de sprijin știință
la acest nivel de scară, care oamenii pot spune acum lucrurile
cum ar fi, am de gând să-un model de univers.
Și aceasta este prima lui model.
Și acest lucru este prim model echipei sale.
Există multe alte oameni care vor
să vină în spatele Mark, care urmează să vrea să model cu înaltă rezoluție,
cu mai mult specificitate, cu mai multă acuratețe.
>> Și astfel, în ultimii doi minute, Vreau doar să-ți arăt acest videoclip
de Mark și lui Lars că pentru mine, din nou, ca un om de stiinta de viata, este un fel de drăguț.
Deci, în partea de jos aici, pentru a vă orienta,
acest lucru este tu spune timp de la Big Bang.
Deci suntem la aproximativ 0,7 miliarde de ani.
Și aceasta dă dovadă actualizarea curentă.
Deci, vedeți în acest moment, materia întunecată și evoluția
din structura fină și începutul structuri în universul nostru cunoscut.
>> Și cu acest punct este că această este făcut în interiorul computerului.
Acesta este un set de parametri și un set de fizică
și un set de matematică și un set de modele
care sunt atent selectate, iar apoi conectate cu atenție între ele
pentru a putea modela interacțiunile.
>> Deci, puteți vedea unele începe de unele explozii gazoase aici.
Și temperatură a gazului se schimbă.
Și puteți începe pentru a vedea structura modificării univers vizibil.
Și o parte importantă cu acest este, fiecare minuscul, mici, mici punct
este o bucată de fizică și are un set de matematică în jurul valorii de,
informarea prieten și vecin.
>> Deci, dintr-o perspectivă de scalare, acestea computere au la tot muncă în concert
și să comunice între ele în mod eficient.
Astfel, acestea nu pot fi prea vorbăreț.
Ei au pentru a stoca rezultatele.
Și ei trebuie să continue să informa toți prietenii lor.
Într-adevăr, veți vedea acum, acest model a ce în ce mai complicate.
E mai mult și mai multe lucruri se întâmplă.
E mai mult și mai mult materiale care zboară în jurul.
>> Și aceasta este ceea ce la începutul anilor cosmos ar fi privit ca.
A fost un loc destul de păros.
Sunt explozii peste tot locul, coliziuni puternice.
Și formarea de grele metale și elemente.
Și acești nori mari zdrobitor în reciproc cu forța extremă.
>> Și așa acum suntem 9600000000 ani de la această explozie inițială.
Începi să vezi lucrurile sunt fel de liniștit un pic, doar
un pic, pentru că energie a început să se relaxeze.
Și așa matematică Modelele au înțeles în loc.
Și începi să vezi coalescenta de elemente diferite.
Și pornire pentru a vedea acest lucru gen de vin împreună și se răcește treptat.
>> Și începe să se uite un pic mai mult ca cerul de noapte, un pic.
Și e [? QSing. ?] Suntem acum 30,2 miliarde de ani și suntem un fel de terminat.
Și apoi ce au făcut a fost că au luat acest model,
și apoi se uita la universul vizibil.
Și practic atunci, au fost în măsură să ia că și suprapune
l cu ceea ce se poate vedea.
Și fidelitatea este uimitor, ca să cât de exacte modelele computerizate sunt.
>> Desigur, astrofizicienii și grupurilor de cercetare
nevoie chiar mai bine fidelitate și rezoluția chiar mai mare.
Dar, dacă te gândești la ceea ce Am vorbit cu tine astăzi
prin acest mic călătorie atât prin depozitare și structura și crearea de rețele
și stive, cel mai important lucru este, este scară-out calcul esențial?
Asta a fost hypothesis-- mea inițială înapoi la metoda noastră științifică.
>> Sper că la începutul parte din această aș
prezice că aș fi în stare să explice cu tine despre scară out de calcul.
Și am un fel de testat unele dintre aceste ipoteze.
Am trecut prin această conversație.
Și am de gând doar să spun scară-out de calcul este essential-- oh,
da, foarte mult da.
>> Deci, atunci când te gândești despre codurile, atunci când
ce faci proiecte finale CS50, când te gândești despre moștenirea ta
pentru umanitate și resursele pe care le trebuie să fie capabile să ruleze aceste calculator
sisteme, cred foarte atent despre flops per watt,
și gândiți-vă la Chaos Monkey.
>> Gândiți-vă la fulgi de zăpadă tale, nu face face one-off, biblioteci reutilizare,
construi codes-- reutilizabile toate lucrurile care tutorii au învățat tu
în această clasă.
Acestea sunt aspecte fundamentale.
Ei nu doar buze serviciu.
Acestea sunt lucruri reale.
>> Și dacă vreunul din voi vrea să mă urmeze, Sunt obsesiv cu un lucru Twitter.
Am să dea cumva asta.
Dar o mulțime de Informații de fond este
pe de calcul nostru de cercetare site-ul la rc.fas.harvard.edu.
>> Încerc și să păstreze un blog de până la data cu tehnologii moderne
și cum facem de distribuire calcul și așa mai departe.
Și apoi personalul nostru sunt întotdeauna disponibil prin intermediul odybot.org.
Și odybot este micul nostru ajutor.
El are de multe ori puțin concursuri pe site-ul său
le unde puteți încerca și l la fața locului în jurul valorii de campus.
E putinul prietenos față de calcul cercetare.
>> Și voi un fel de încheia acolo și vă mulțumesc tuturor pentru timpul acordat.
Și Sper că vă amintiți că scară out computing este un lucru real.
Și există o mulțime de oameni care au luat o mulțime de stadiul tehnicii
care va fi capabil să vă ajute.
Și toate dintre cele mai bune de noroc cu viitoarele tale eforturile în a face
sigur că ne calcul atât cântare, este performant,
și ajută umanitatea mai mult decât orice altceva.
Deci, vă mulțumesc pentru timpul acordat.