>> JAMES manšeta: Zdravo, dobro popoldne, vsi.
Moje ime je James manšeta.
Sem prodekan za raziskave Informatika tukaj na Univerzi Harvard.
In danes bom govoril o Zato je bistvenega pomena, lestvica-out računalništvo.
>> Tako da mislim, najprej gor, kdo je ta tip?
Zakaj sem tukaj?
Zakaj govorim s tabo?
Imam izkušnje v znanstveni računalništvo in raziskave računalništvo,
segajo v United Kingdom-- Wellcome Trust Sanger
Inštitut za človeško genome-- in potem pa v zadnjem času v Združenih državah Amerike
deluje na širokem in drugo cenjeno kraji učenja, kot so Harvard.
>> Mislim, kaj to v resnici pomeni, da sem okreva molekularne bio
fizik.
Torej, kaj je prav imam za povedati si o obsegu-out računalništvo?
Obstaja pa.
18 let ali tako sem pravkar videli najbolj velik porast kompleksnosti lestvice
in splošna učinkovitost računalniških sistemov.
>> Ko sem delal svoj doktorat na Oxford, I je bil precej razburjen z 200 MHz
Silicon Graphics stroj z 18 gigabajtov prostora za shranjevanje in single CPU.
Časi so se spremenili.
Če ste hitro naprej zdaj, mi vrti več kot 60.000 procesorjev tukaj na Harvardu.
Mnoge druge organizacije se vrti veliko več.
>> Pomembno takeaway od tega je ta lestvica je zdaj ne le neizogibna,
to se je zgodilo, in to je bomo še naprej, da se zgodi.
Torej, kaj je, za trenutek, vrsta za previjanje in hitro govori
o znanosti, moj najljubši predmet, znanstvena metoda.
>> Če ste biti znanstvenik, moraš narediti nekaj ključnih stvari.
Če nimate te stvari lahko ne menijo sami znanstvenik
in ti se bodo borili, da bi lahko Razumem vaše področje discipline.
>> Torej, najprej bi oblikovala vaše vprašanje, si ustvariti hipoteze,
vendar je še pomembneje vam, napovedati svojo results--
imate ugibati o tem, kaj bodo rezultati.
In potem končno, preizkusite vam vaš Hipoteza in analizirati rezultate.
>> Torej je to znanstvena metoda je izjemno pomembno v računalništvu.
Računalništvo tako napoved in da lahko, da preizkusite svoje rezultate
so ključni del tega, kar potrebujemo storiti v znanstveni metodi.
Te napovedi in testiranja se pravi dva temelja
znanstvene metode, in vsaka zahteva, da se najbolj pomembne dosežke
v sodobni računanja.
>> Dva stebra znanosti so, da teorije in da eksperimentiranja.
In v zadnjem času, computing se pogosto omenja
kot tretji steber znanosti.
Torej, če ste študenti gledajo to, imate popolnoma nobenega pritiska.
Tretji steber science-- ni nič deal-- računalništvo, vrsta pomembno.
Vesela, da je to del računalništvo računalniške znanosti seveda 50.
>> Torej dovolj ozadju.
Želim vam povedati, da načrt, kaj bomo danes govorili.
Bom šel čez nekaj zgodovine.
Bom razložiti, zakaj smo prišli.
Jaz bom govoril o nekaterih zgodovine računalništva
Tukaj na Harvardu, nekateri dejavnosti okoli socialnih medijev,
zelena things-- zelo strastno o vseh stvareh
green-- storage-- računalnik storage-- kako kaos vpliva na merilno-out iz sistemov,
in distributivne sistemov.
>> In potem se bom dotaknil nekaterih od lestvica-out strojne opreme, ki je
potrebno, da bi lahko storiti računalništvo na lestvici.
In potem na koncu, si bomo zaviti z nekaj super znanosti.
>> Torej, kaj je vzeti minuto, da poglej naše dejanske zgodovine.
Računalništvo se je razvila.
Torej, od 60-ih, vse Gostujoča do danes,
smo videli v bistvu sprememba Obseg centraliziranega računalništva
decentralizirati računalništvo, da sodelovalno in potem neodvisna
računalništvo in desno nazaj.
>> In dovolite mi, da se zabeležijo malo.
Ko smo prvič začelo s računalniki, smo imeli mainframe.
Bili so neprimerno dragih naprav.
Je bilo vse, kar je treba deliti.
Računalništvo je bilo zahtevno.
Lahko vidite, da napolni sobe in so bili izvajalci in trakovi
in vse vrste Whirry, Clicky, spinny naprave.
>> Okoli 70-ih zgodnjih 80-ih, ki jih je začel da vidijo vpliv faksi.
Torej boste začeli videti računalništvo začnejo pojavljati že v laboratorijih
in bližje tebi.
Vzpon osebni računalnik, vsekakor
v 80-ih, v začetku del Desetletje, v resnici spremenilo računalništvo.
>> In tu je namig na naslov, ker ji
je bil imenovan osebni računalnik, kar je pomenilo, da je pripadal tebi.
Tako kot evolucijo računalništvo nadaljeval,
ljudje spoznali, da njihova osebna Računalnik ni bilo dovolj, res velika
biti sposoben narediti ničesar o vseh zaslug, ali pomembne prednosti v znanosti.
>> In tako se ljudje začeli razviti omrežno napravo
vozniki, da se lahko povežete računalnike skupaj lahko gradili grozdov.
In tako je ta rodi era od Beowulf grozda.
Linux eksplodiral kot odziv na lastniški operacijski sistem, tako stroškovno
in kompleksnost.
>> In potem smo danes tukaj, kjer je, še enkrat, mi smo
soočajo s sobami polnimi računalniku Oprema in sposobnost
Močan posameznikovo kreditno kartico in se dostop do teh računalniških zmogljivosti,
na daljavo.
>> In tako lahko potem videli, v Pogoji zgodovine, ki vplivajo
kako mi computing Danes, to je definitivno
razvila iz stroja sobe polne računalnikov
skozi nekaj osebnih računalnikov vso pot nazaj spet
na stroju sobe polne računalnikov.
>> Tako da je to moj prvi grozd.
Torej, leta 2000, smo zgradili Računalniški sistem v Evropi
učinkovito zabeležijo človeški genom.
Obstaja veliko tehnologije naveden na desni strani
tam, da, žal, ni več z nami.
To je minilo off super tehnologija na nebu.
>> Stroj sam je verjetno ekvivalent nekaj spodobnega prenosne računalnike
danes, in da le nekako vam pokaže.
Vendar pa nismo natančno zabeležijo človeški genom in ga tako zaščititi
s tem papirja Narava od zaskrbljenosti podatkov
da javni ali zasebni.
>> Torej, to je super, kajne?
Torej imamo človeškega genoma.
Naredili smo računalništvo.
Jaz se počutim zelo sem zadovoljen.
Sem zavihal na Harvardu leta 2006, občutek veliko manj zadovoljen sam s seboj.
>> To je tisto, kar sem podedoval.
To je oddelčni mail in datotečni strežnik.
Tukaj lahko vidite tam malo traku
ki se uporablja za vodenje sistema skupaj.
To je naša licenca in tiskalniški strežnik.
Prepričan sem, da je morda gesla o nekaterih od teh Post-it lističi.
>> Ni super.
Precej daleč od super.
In tako se zavedam, to malo grafikon da sem ti pokazal na začetku
od delitev lastništva nazaj k delitvi,
da moramo spremeniti igro.
In tako smo spremenili igro z zagotavljanjem spodbud.
In tako ljudje, kot je ta malo Wikipedia article
Tukaj piše, naši namenskimi bitja.
In študija spodbuda strukture, je bistvenega pomena za študijo
gospodarske dejavnosti.
>> Tako smo začeli za spodbujanje naša fakulteta in naši raziskovalci.
In tako smo jih motivirati z res velik računalniški sistem.
Tako smo v letu 2008 zgradili 4096 predelovalca machine-- 10 stojala,
Nekaj ​​sto kilovatov moči.
>> Kaj mislim, da je Zanimivo je, da ne
glede na to, kje v ciklu.
To isto količino energije in izračunati, moč konstantna.
Bilo je 200 kilovatov, ko smo gradili sistemov v Evropi.
To je dvesto kilovatov v letu 2008, in da
Zdi se, da [? quanter?] majhnih univerza, ki temeljijo na računalniških sistemov.
>> Torej Harvardu today-- hitro naprej, da sem ne več žalostna panda, zelo srečen panda.
Imamo uravnoteženo 60-ak tisoč obremenitev CPU in dramatično njihovo plezanje.
Imamo 15 petabajtov skladiščenje, tudi plezanje.
Tudi to 200 kilovatnih prirastek, se zdi,
da je dodal, da vsakih šest mesecev ali tako.
Veliko in veliko virtualnih strojev.
In kar je še pomembneje, približno 1,8 megavatov
raziskovalne računalniške opreme.
>> In bom prišel nazaj na ta kasneje,
zakaj mi zdaj ni več nujno računajo, koliko CPU imamo,
ampak kako velik je račun za elektriko.
20 drugo tako namenjena Raziskave računalništvo osebje.
In kar je še pomembneje, da smo začenja rast našega GPGPUs.
Sem se opotekel, koliko od tega se dodajo na dan za dnem.
Torej, zgodovina lekcija več, kajne?
>> Torej, kako pridemo od tu?
Oglejmo si nekaj moderno lestvica-out Compute primeri.
Jaz sem malo obseden z velikost in obseg socialnih medijev.
Obstajajo številne izredno uspešna velika računalništvo lestvice
organizacije, ki zdaj na planetu, zagotavljanje podpore in storitev
za vse nas.
Tako da je disclaimer.
>> In želim, da začnete s število unč v na Instagram.
To dejansko ne vodi, se v šalo, je
niti ne, da je smešno, Pravzaprav, če pomislim na to.
Ampak vseeno, si bomo poglej unč v Instagram.
In bomo za začetek s "Moje čebele in rože."
Bil sem na [neslišno] Village in sem vzel malo sliko
za čebele sedel na cvet.
In potem sem začel razmišljati o kaj to pravzaprav pomeni.
In sem vzel to sliko off moj telefon in prešteti, koliko bajtov so v njem,
in to je okoli 256 kilobajtov.
Ki je, ko sem začel, bi v bistvu izpolnite 5 in 4/1 inch diskete.
In začel razmišljati, dobro, da je kul.
>> In sem začel iskati in narediti nekatere raziskave v omrežju.
In sem ugotovil, da Instagram Ima 200 milijonov Maus.
Nisem bil v resnici, da vem, kaj je bilo MAU.
In MAU, tukaj je mesečno aktiven uporabnik.
>> Torej, 200 milijonov MAUs-- precej kul.
Tako 20 milijardah photographs-- precej veliko fotografij.
60 milijonov novih fotografije vsak dan
prihajajo ven na približno 0,002 koncertu na fotografiji.
To je približno pet petabytes od diska ravno prav tam.
In to je res ni osrednji del kaj bomo govorili o tem.
To je majhna krompir.
Ali pa, kot smo rekli, v Angliji, na drobne spuds.
>> Torej oglejmo realno slon v room-- edinstvenih obraze.
Še enkrat, kaj je meriti Ta nova kvantov pokličite Mau.
Facebook sam ima 1,3 milijarde Maus.
WhatsApp, ki nisem imel niti slišal do pred kratkim, je
nekakšna sporočila storitev, je 500 milijonov Maus.
Instagram, ki smo ga pravkar govoril o, 200 milijonov Maus.
In Messenger, ki je druga sporočila storitev,
je tudi 200 milijonov Maus.
>> Tako skupaj, da gor, to je približno 2,2 milijarde skupno uporabniki.
Jasno je, da je nekaj prekrivajo, vendar je to ustreza tretjini planeta.
In so poslali nekaj v regija 12 milijard sporočil na dan.
In še enkrat, tam je le 7 milijarde ljudi na planetu.
Ni vsakdo ima pametni telefon.
Torej, to je noro številke.
>> In bom trdijo, da to ni tudi o shranjevanju ali compute.
In citiram pesem, to je vse o tem grafu.
Tu je naša lepa Meghan Trainor navzdol tukaj, petje o vseh bas.
Upoštevajte, da ima tudi precej malo bas herself-- 207,
pa so več kot 218 milijonov ljudi, videli ta mlada dama poje svojo pesem.
>> Torej, moj argument je to je vse o grafu.
Tako smo nekaj odprtokodne programske opreme in začel gledati na grafu.
In to je LinkedIn, tako da je to je Facebook za stare ljudi.
In tako je, to je moj LinkedIn graf.
Imam 1200 ali tako vozlišč, tako imenovano "Friends".
In tukaj me je na vrhu.
In tukaj je vse medsebojnih povezav.
>> Zdaj pa pomislite na zgodbo Instagram.
Vsak od njih je ne samo fotografijo, jo
ima celo množico povezav med tem posameznika
in mnogi drugi.
To je osrednji del je bodisi bug v graf risalni algoritma,
ali je to morda David Malan, nisem še prepričan.
Tako da lahko izvlečete grafi v vse vrste
od ways-- gephi.gihub.io je, če lahko potegnite to programsko opremo.
To je res kul za to, da sposobni organizirati skupnosti.
Tukaj lahko vidite, to je Harvard in razni drugi kraji, ki sem jih delal,
ker je to moje podatke, povezane z delom.
>> Torej, samo pomislite na kompleksnost grafa in vseh podatkov
da si potegnite skupaj z.
Torej medtem, nazaj na FriendFace, kajne?
Pogledali smo na podatkih, ki Instagram je bil v redu petih petabytes.
No big deal.
Še precej podatkov, vendar ni nič Ukvarjamo se v večji shemi stvari.
>> Iz tega članka na starem internetu, "Krčenje v podatkovno skladišče Facebook
300 petabytes. "
To je popolnoma drugačne igra changer zdaj,
Ko ste začeli mislim podatkov in grafa
in tisto, kar bi skupaj z.
In njihova visoka podatki gojenje Vrstni red 600 terrabytes dan.
>> Zdaj veste, no, then-- Mislim, 600 terrabytes dan,
300 petabytes-- oni prav zdaj začenjajo
da bi dobili zelo zaskrbljeni kako ohraniti te stvari
in se prepričajte, ta podatek ostane okoli.
In ta gospod tu, Jay Parikh, išče
kako shranjevati eksabajt podatkov.
>> Samo za tiste, ki ste ki so gledali skupaj
doma, exabyte-- 10 do 18 let.
Ima lastno Wikipedia Stran, to je, da je velik od števila.
Da je velikost in obseg, kar smo gledaš, da bi lahko za shranjevanje podatkov.
In ti fantje niso mucking okoli, oni shranjevanje te količine podatkov.
Tako je eden od indicev, da je ti gledaš tukaj
je podatkovni centri za ti hladilnice.
>> Ki me pripelje do biti zelen.
In tukaj je Kermit.
On in Strinjam se, da je izredno težko zelena,
vendar smo izročiti to naš najboljši poskus.
Kermit ne morem pomagati, da ima za zeleno ves čas,
ne more prevzeti svojo zeleno-nost off sploh.
>> Torej, pri čemer concepts-- nekatere vrste ključnih konceptov
za zelenje, ko ga nanaša na računalništvo.
Tisti, ki je najbolj pomembna je dolgoživost izdelka.
Če ima vaš izdelek zelo kratko življenjsko dobo, lahko po definiciji ne, zelena.
Energija, potrebna za proizvodnjo disk, matično ploščo, računalniški
Sistem, tableta, ne glede na to lahko biti, dolgoživost vaših sistemov
so ključni del tega, kako zelena ste lahko.
>> Pomemben del, kot vsi vi gradijo programsko opremo algorithms--
Algoritem je delna besedo za programsko opremo, kajne?
Torej, tvoj algoritem design je absolutno kritično v smislu
kako boste lahko, da bi Hitre in natančne izračune za uporabo
vsaj količina energije možne.
In bom to v malo.
>> Podatki center design-- vas videl da že imamo na tisoče
na tisoče strojev, sedenje tiho v majhnih, temnih kotih
svetovnega, računalništvo.
Resource allocation-- kako priti z compute, s skladiščenjem,
preko omrežja.
Operacijski sistemi so ključni del to, in veliko virtualizacijo
da lahko paket več in več compute v majhnem prostoru.
>> Dal vam bom majhen primer iz raziskave računalništva.
Potrebovali smo več ping več moči, in več cevi.
Potrebovali smo bolj večji, boljši, hitrejši računalniki,
in potrebno, da porabijo manj sok.
In mi ne bi izšlo, kako to storiti.
Ne vem, če je hashtag gowest kot Verjetno je, ki jih Kardashian uporablja,
ampak vseeno, gowest.
In smo naredili.
>> Smo pobrali naše delovanje in mi je izselil
na zahodni Massachusetts v majhnem mlin mesta
imenovano Holyoke, severno od Chikopee in Springfieldu.
To smo naredili za nekaj razlogov.
Glavna eden je bil, da smo imel zelo, zelo velik jez.
In to zelo velika pregrada je sposoben dal ven 30 plus megavatov energije,
in je premalo takrat.
>> Še pomembneje je, smo imeli tudi zelo zapletena mreža
da je bila že v veljavi.
Če pogledate, kjer omrežje gre v Združenih državah Amerike,
sledi vse vlaka posnetke.
Ta del omrežja je bilo lasti našimi kolegi in prijatelji
v Massachusettsu Institute of Technology,
in je bila v osnovi zgrajena vse izhod na Route 90.
>> Tako da smo imeli velik rečni klopa, Route 90 klopi, smo imeli kratko pot 100 milj,
in dolgo pot okoli 1000 kilometrov.
Pa moramo storiti, zelo velik Mreža spoj, kot lahko vidite tukaj,
v bistvu dal povezavo v, na biti sposoben povezati Holyoke,
vendar pa smo imeli vsi zahtevani infrastructure-- ping, moč, cev.
Življenje je bilo dobro.
In še enkrat, veliki jez.
>> Tako smo zgradili v bistvu Massachusetts Green High Performance Computing
Center.
To je delo ljubezni do pet universities-- MIT, Harvard, UMass,
Severovzhodna in BU.
Pet megavatov dan ena priključna moč.
Naredili smo vse vrste spretnost s nadzorovanih delih letališč ekonomizerjev
da se stvari zeleno.
In smo zgradili iz 640-ak stojala, namenjen za raziskave računalništva.
>> Bila je stara degradirano območje, zato smo imel nekaj predelave in nekaj čist-up
in nekaj čisto-up spletne strani.
In potem smo začeli zgraditi objekt
in boom-- lep objekt s Sposobnost za vožnjo v peskovniku računalništvo,
da imajo konference in seminarje, in tudi ogromen podatkovni center nadstropje.
>> Tukaj je moj dober jaz.
Jaz sem očitno nosil isto jakno.
Sem morda le eno jakna, vendar pa me je
in John Goodhue-- on Izvršni direktor Center--
stoji v strojnici nadstropje, ki je, kot lahko vidite,
je precej dramatična, in sega dolgo, dolgo pot.
>> Jaz pogosto igrajo igre vožnjo Boston ven Holyoke,
pretvarjati, da sem / IP paketni TCP.
In jaz ne skrbi moj latence vožnje okoli v avtu.
Tako da je zelena kos.
Torej, kaj je samo vzeti minuto in pomislite nizov.
Tako smo poskušali zelo pazljivo izgradnjo podatkovnih centrov učinkovito,
računalništvo učinkovito, da dobra Izbor za računalniško opremo
in zagotavljajo bolj, pomembneje, naša vloga,
je sporočila storitev lahko ali znanstveni aplikacija.
>> Torej, tukaj so nizov.
Torej fizični sloj, vse Pot skozi application--
v upanju, da se bo to biti dober del vašega predmeta.
OSI modela sedem plast je v bistvu, boste živeli, jesti in dihati
ta skozi svoje računalniške kariere.
Ta celoten koncept fizičnega infrastructure-- žice,
kabli, podatkovni centri, povezave.
In to je samo opisuje mrežo.
>> Tukaj je, dobro, seveda, To je stara tobogan,
ker je treba to povedati, HTTP, saj nihče ne briga preprostega pošti
transportne protokole, več.
To se vse dogaja v prostoru HTTP.
Torej, to je ena stopnja dimnika.
>> Tu je še en niz nizov, kjer vas imeti strežnik, gostitelj, hypervisor,
Gost, binarni knjižnica, in potem je vaša vloga.
Ali v tem primeru, naprava Voznik, Linux kernel, native c,
Java navidezni stroj, Java API, potem Java
aplikacije, in tako naprej in tako naprej.
To je opis virtualni stroj.
>> Sveti nizov, Batman!
Razmislite o tem, v Pogoji koliko compute
morate priti iz kaj se dogaja,
vse tja do vrha te skladovnice, da potem
biti sposoben narediti vaš dejanski dostavo prijave.
>> In če vas nekako previjanje nazaj in začeti razmišljati
o tem, kaj je potrebno, da se zagotovi točka operacija plavajoče,
Vaše plavajoči operacija točka je vsota vtičnic, število jeder
v vtičnico, ura, ki je kako hitro se lahko ura turnover--
Štiri Gigahertz, dva gigahertz-- in nato številka
poslovanja lahko delati v danem Hz.
>> Torej teh mikroprocesorjev danes storiti med štirimi in 6 sandali
po taktu.
In tako single-core 2.5 gig ura ima teoretično zmogljivostjo
približno mega FLOP, dati ali vzeti.
>> Toda, kot je z vsem, imamo izbiro.
Tako in Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, HASWELL, AMD,
vzemite choices-- Intel Atom.
Vse te procesorskih arhitektur vsi imajo nekoliko drugačen način
da lahko za dodajanje dve številke skupaj,
ki je v bistvu njihov namen v življenju.
Mora biti težko.
Tam je na milijone njih seje v podatkovnih centrih, zdaj, čeprav.
>> Sor, sandali na watt-- to je velika stvar.
Torej, če želim, da bi dobili več od tega priti skozi ta dimnik, hitreje,
Moram delati na tem, koliko operacij s plavajočo vejico na drugi strani,
Ne morem storiti, in jim nato dati vat.
In na srečo, ljudje je razmišljal o tem.
>> Torej obstaja velika izpodbijati vsako leto videti
ki lahko gradijo najhitrejši računalnik da diagonalize matriko.
To se imenuje Top 500.
Izbirajo vrh od najboljše 500 računalnikov
na planetu, ki lahko diagonalize matrike.
In dobiš nekaj neverjetne rezultate.
>> Veliko teh strojev so med 10 in 20 megavatov.
Ti lahko diagonalize matrike pretirano hitro.
Sploh ni nujno, da diagonalized jim kot učinkovito na vat,
tako da je bila to velika Pritisni in poglej kaj bi zelena 500 seznam izgledal.
In tukaj je seznam od junija.
Tam bi morala biti nova zelo kmalu.
>> In poziva out-- bom na vrh tem seznamu.
Tam je dva posebna machines-- ena iz tokijskega tehnološkega inštituta
in eden od Cambridge Univerza v Združenem kraljestvu.
In ti imajo precej osupljivih mega sandali na razmerjih vat.
Ta je 4389, in Naslednja ena dol, je 3631.
>> Bom razložiti razliko med ti dve, na naslednjo stran.
Vendar so ti so zmerno velikosti testne grozdov.
To je le 34 kilovatov oziroma 52 kilovatov.
Obstajajo nekatere večje pa here-- to posebno eno
na švicarski National Superračunalniškega centra.
Odnesejo domov sporočilo za to je, da smo
poskuša najti računalnike da lahko deluje učinkovito.
>> In tako, si oglejmo ta vrh ena, cutely pozval, KFC.
In še malo reklame tukaj.
To zlasti prehrambeno podjetje nima veze s tem.
To je dejstvo, da je To zlasti sistem
se namoči v zelo pametna spojina na osnovi olja.
In tako so dobili svoje piščanec Fryer moniker
ko so prvi začeli gradnjo te vrste sistemov.
>> Ampak v bistvu tisto, kar so mi vzeli Tukaj je število lopatic,
jih v ta prefinjen mineralno olje,
in potem je delal, kako priti vse mreženje in ven iz njega.
Potem, ne samo, da pa sem ga dal zunaj tako
da lahko izkoriščajo zunanje hlajenje zraka.
To je bilo zelo impresivno.
Tako da boste morali storiti vse, te pendrek
da bi lahko dobili ta znesek Računati dostavljeno za majhno močjo.
>> In lahko vidite, da je to oblika kje stvari so postavke.
Izziv je, da redno zraka hlajenje je ekonomija obsega
in je vožnja veliko Razvoj tako redne računalništva,
in visoko zmogljivih računalnikov.
Torej, to je precej moteče.
Mislim, da je to zanimivo.
To je malo grdo, ko vas poskusite swap diskov,
ampak to je res super ideja.
>> Torej ne samo, da tam cel kup dela
gradijo okoli, kaj smo kliče Open Compute Project.
In tako, več o tem malo kasneje.
Ampak industrija je začelo zavedati, da sandali na vat
postaja pomembno.
In vi, kot ljudje tukaj, kot oblikujete svoje algoritme
in si oblikujete svoje koda, se morate zavedati,
da je vaša koda lahko imajo močan vpliv.
>> Ko Mark je sedel tukaj v njegov študentski sobi pisanje Facebook 1.0,
Sem prepričan, da je imel pogled da je, da bo ogromna.
Ampak kako velik bi bilo na okolje je velika dealio.
In tako vse ya'll lahko prišli do algoritmi
da je lahko naslednji izziv stvar za ljudi, kot sem jaz,
poskuša zagnati sistem.
>> Torej, kaj je samo pomislite realnih omejitve moči.
Ta dokument, ki ga Landauer-- ni nova stvar.
1961 je bila objavljena v IBM listu.
To je kanonično "Nespremenljivost in toplote
Generacija v Computing procesu. "
In tako je trdil, da Stroji neizogibno
opravlja logistične funkcije, nimajo enotnega vrednotijo ​​inverzna.
>> Tako, da celotna del to je, da je že v 60-ih,
ljudje vedeli, da je to bo problem.
In tako pravo omejitev dejal 25 stopinj C, nekakšno kanonični sobi
temperatura, mejna predstavlja 0,1 elektron voltov.
Toda teoretično, to je teorija, računalniški pomnilnik,
delujejo na to mejo bi bilo spremenila na eno milijardo bitov na sekundo.
>> Ne vem o tebi, ampak ne naleteli na mnogih eno milijardo bitov
a druga izmenjava hitrostjo prenosa podatkov.
Argument je bil, da je le 2.8 trillions vata moči
bi moralo biti vedno razširjena.
>> Vse je v redu, v realnem svetu example-- to je moj račun za elektriko.
Jaz sem 65% odstotkov da lepo podatkovni center
Sem ti pokazal, v tem času.
To se je vrnil v juniju lani.
Sem sprejela starejšo različico, tako da bomo lahko in nekako anonimizirate malo.
Sem se porabi 45.000 $ mesec za energijo tam.
>> Torej, razlog za to pa je, da smo ima več kot 50.000 procesov v prostoru.
Torej si lahko predstavljate sami Stanovanjski račun za elektriko
je, da visoka?
Vendar je bilo za 199 milijonov vatnih ur v mesecu.
>> Torej vprašanje, ki sem se predstavljajo, lahko zamisliti električni račun gospoda Zuckerberg je?
Mine je precej velik in sem se boriti.
In nisem edini, ki je to.
Obstaja veliko ljudi, z velikimi podatkovnimi centri.
In tako, mislim, polna disclosure-- moji Facebook prijatelji malo čudno.
>> Torej, moj Facebook prijatelj Prineville podatkovni center,
ki je eden od največjih Facebook, Najnovejša, najnižja podatki o energiji center.
In jih objavili na mene, stvari, kot so učinkovitost uporabe energije,
kot je v tem, kako učinkovita je podatki center primerjavi s tem, koliko energije ste
dajanje v to, koliko voda se uporabi, kar je
vlažnosti in temperature.
>> In imajo ti lepe, lepe parcele.
Mislim, da je to super Facebook stran,
ampak mislim, da sem malo čudno.
>> Torej, še ena stvar moči, Raziskave računalništvo da naredim
je bistveno drugačna od kaj Facebook in Yahoo in Google
in drugi na zahtevo, v celoti, Vedno so na voljo storitve.
In tako imam to prednost, da je pri ISO New England-- in ISO New England
pomaga določiti energijo stopnje za regijo.
>> In pravi, da je razširitev Zahteva za potrošnike
da prostovoljno ohraniti veliko energije, zaradi visoke toplote in vlage.
In to je bil spet na 18. julija.
In tako sem srečno Tweet nazaj, Hej, ISO New England, Green Harvard.
Mi delamo svoj del nad tukaj v raziskave računalništva.
In to zato, ker delamo znanost.
>> In toliko, kot pravijo znanost nikoli ne spi, lahko znanost čakati.
Tako da smo sposobni QUIESCE naše Sistemi, izkoristite razreda stopenj
na naš račun za energijo, in pomagati celotno Novo Anglijo
Regija, ki prašijo veliko megavatov obremenitve.
Torej, to je edinstvena stvar, ki razlikuje glede znanstvenega računalništvo podatkov
centri in tiste, ki so v polni rodnosti 24/7.
>> Torej, kaj je pravkar posneti še eno prestavo tukaj.
Torej, želim, da bi razpravljali kaos malo.
In želim, da ga v okriljem skladiščenja.
Torej za tiste, ki nekako od se borijo
dobili svojo glavo okoli kaj petabytes skladiščenja izgledal ta primer.
In to je nekako stvari Ukvarjam se z vsemi časa.
>> Vsak od teh malih fantje je štiri TB trdega diska,
tako da lahko nekako jih prešteti.
Smo dobili zdaj med ena za 1 in 1/2 petabytes
v standardni industrijski stojalo.
In imamo sobe in sobe, so vas videli v prejšnje slike s Janeza
in jaz, polna teh stojala opreme.
Torej, to je postala zelo, zelo enostavno graditi velike nizi za shranjevanje
>> To je v glavnem enostavna znotraj Unixa za vrsta prešteti, kako stvari gredo.
Torej je to štetje, koliko Mau točk imam tam.
Torej, to je 423 prestreči točk.
In potem, če sem teči nekaj površno awk, I lahko dodate v tem sistemu,
je bila 7.3 petabytes razpoložljivih skladiščenja.
>> Tako da je veliko stvari.
In skladiščenje, je res težko.
In še iz neznanega razloga, To je trend industrija.
Ko sem govoril z našim raziskovalcem in naša fakulteta in pravijo,
hej, ne morem teči shranjevanje za vas.
Na žalost moram povrnitev stroškov skladiščenja.
Sem dobil ta posel.
In ljudje reference Newegg ali so reference Staples
ali koliko jih lahko kupite single terabajt disk za.
>> Torej je to, boste opazili tu, da obstaja namig.
Tam je en disk tukaj.
In če gremo nazaj, imam veliko.
Ne samo, da sem jih veliko, imam sofisticirane povezovalni
bi lahko šiva te stvari skupaj.
Torej, tveganje, povezano z njimi veliko nizi za shranjevanje ni nepomembna.
>> Dejstvo je, da smo internet in mi napisal
malo zgodba o dobrem smislu, blagi uglajen direktor raziskav
computing-- zgodi, da imajo čudno Angleščina accent-- poskuša
razložiti raziskovalec kaj ne podčrtaj backup mape dejansko
pomenilo.
To je bila precej dolga, malo zgodbo, dobre štiri minute odkritja.
>> In opomba, imam grozno veliko manj prostora kot dama
ki poje o vseh bas.
Mi smo nižji kar nekaj računov.
Kakorkoli, to je Važno, da razmišljajo o tem,
v smislu, kaj bi lahko šlo narobe.
Torej, če dobim disk, in Sem ga vrgel v stroj Unix,
in začnem pisati stvari v njem, tam je magnet, tam je disk glavo,
tam je navidezno, ena ali nič so zapisali na tej napravi.
>> Motors-- spinny, twirly Stvari vedno odmor.
Razmišljati o stvareh, ki razgrajujejo.
To je bila vedno spinny, twirly stvari.
Tiskalniki, diskov, motorna vozila, itd
Vse, kar se premika, je verjetno, da bi prekinil.
>> Tako da boste morali motorje, ki jih morali voziti firmware,
morate SAS / SATA krmilniki, žice, firmware na kontrolorji SAS / SATA,
bloki nizki ravni.
Pick vaš shranjevanje krmilnika datoteko Sistem code, kar eden je lahko,
kako šiva stvari skupaj.
In vaš virtualni vodja spomin Strani, DRAM puščati in trgovin.
Potem, boste dobili še en kup, ki je nekako
o določitvi seznama o tem ena, algoritmi, uporabniki.
>> In če pomnožimo to gor, ne vem koliko,
tam je veliko krajev kjer lahko gredo stvari vstran.
Mislim, da je to primer o matematiki.
Ampak to je nekako zabavno zamislite koliko načini stvari bi lahko šlo narobe,
samo za disk.
Mi smo že na 300 petabytes, tako zamisliti število diskov
morate na 300 petabytes da ne more iti narobe.
Ne samo that-- tako da je prostor za shranjevanje.
In da aludira Oseba Želel bi videti
vpišite oder zapustil, kar je Chaos opica.
Torej, na neki točki, postane celo večji kot samo disk
težava.
>> In tako, te lepe dame in gospodje da zaženete video storitev pretakanja
ugotovil, da so bili njihovi računalniki Prav tako velik in tako zelo zapleten
in tudi zagotavljanje storitev bi grozno veliko ljudi.
Dobili so 37 milijonov members-- in Tega drsnika je morda leto ali tako old--
tisoče naprav.
Obstajajo milijard ur video posnetkov.
So se prijavite milijarde dogodkov na dan.
>> In vidite, večina ljudi gledajo televizor kasneje v večernih urah,
in to daleč odtehta vse.
In tako so želeli biti sposoben zagotoviti
da je storitev pripravljen zanesljivi in ​​delajo za njih.
Tako so prišli gor s to stvar, ki se imenuje Chaos opica.
To je kos programske opreme ki je, ko misliš, da
O govorimo o naslovu te celotne predstavitve,
lestvica-out vam pomeni moral preizkusiti te stvari.
To ni dobro le ob milijon stroji.
Tako lepo stvar o to je, Chaos Monkey
je služba, ki opredeljuje skupine sistemov
in eno naključno končuje sistemov v skupini.
Super.
Tako da ne vem o tem ti, ampak če sem kdaj
vgrajen sistem, ki se opira na druge Sistemi pogovarjajo med seboj,
vzamete eno od njih ven, Verjetnost celotno stvar dela,
hitro zmanjšuje.
>> In tako je ta kos programske opreme teče okoli infrastrukture Netflix je.
Na srečo, pa pravi, da deluje le v delovni čas z namenom,
da bodo inženirji pozorni in sposoben odgovoriti.
Torej so te vrste stvari, ki smo zdaj
da bi morali storiti, da vznemirjajo naše računalništvo okolja, uvesti kaos
in uvesti kompleksnosti.
>> Torej, kdo je v njihovi pravici Um, bi hote izberite
za delo z Chaos Monkey?
Drži, se zdi, da se mi je obrnjena.
No, mislim, da sem should-- luštna.
Ampak problem je, da ne dobijo izbiro.
Chaos Monkey, saj vas vidim, ti odloči.
>> In to je problem pri računalništvu na lestvici, je, da ne morete preprečiti.
To je neizogibni kompleksnosti ter obsega in našega razvoja,
v nekaterih pogledih, računalništva strokovnega znanja.
In ne pozabite, to je ena stvar, da se spomnimo,
Chaos Monkeys ljubezen snowflakes-- ljubezen snežinke.
Snowflake-- smo razložil Chaos Monkey-- vendar snežinka
je strežnik, ki je edinstven in poseben in nežen in individualno
in ne bo nikoli ponoviti.
>> Pogosto najdemo snežinka storitev v našem okolju.
In smo vedno poskušali stopijo snežinke storitev.
Ampak, če boste našli strežnik v vašem okolju
ki je ključnega pomena za dolgo življenjsko dobo vaše organizacije in se topi,
ne moreš ga spraviti nazaj spet skupaj.
Torej kaosu opice naloga je bila, da pojdi in prekine primerkov.
Če Chaos Monkey topi snežinka, ste več, ste končali.
Rad bi se pogovoril o nekaj strojne opreme, da smo
videnje glede vrste merilu, aktivnosti preveč.
In nekatere edinstvene stvari, ki so v in okoli dejavnost znanosti.
Zdaj smo začeli videti, ne pozabite, ta enota izdaje, to stojalo?
Torej je to rack GPGPUs-- tako splošne Namen grafične procesne enote.
>> To smo se nahajajo v naši podatki center, 100 ali tako milj.
To posebno stojalo je približno 96 tera sandali
z enojno natančnostjo math mogli da poda ven hrbet njim.
In imamo naročilo 130-ak kartice v primerku
da we-- multiple Stojala za te stopnje.
>> Torej je to zanimivo v smislu, da je Grafike za splošno rabo procesi
so sposobni narediti matematiko neverjetno Hitro zelo nizke količine energije.
Torej obstaja velika uptick v znanstvena področja računalništva,
gledaš grafiko procesne enote v veliki način.
>> Tako sem tekel nekaj Mcollective skozi naše lutkovne infrastrukture
včeraj, zelo navdušeni nad tem.
samo kratko o petaflop enotne natančnostjo.
Samo, da je jasno, tukaj, to malo multiplikator 3,95.
Dvojno natančnost math bi bila približno 1,2,
ampak moj Twitter feed Pogledal način bolje, če sem
rekel, da smo imeli skoraj petaflop samske precizne GPGPUs.
>> Ampak to je tam dobili.
To je še, da se Zelo, zelo impresivno.
In zakaj to počnemo?
Ker kvantne kemije, med drugim,
vendar smo začeli oblikovati nekaj novih fotovoltaika.
>> In tako Alan Aspuru-Guzik, ki je profesor v chemistry-- mojega partnerja
v crime-- v zadnjih nekaj letih.
Smo bili potiska ovojnici na računalništvu.
In GPGPU je idealna tehnologija lahko stori
ogromno zapleteni math, zelo, zelo hitro.
>> Torej, z lestvico, prihaja z novimi izzivi.
Tako velik scale-- moraš biti Pazite, kako priključite te stvari.
In imamo nekatere ravni obsesivno-kompulzivna motnja.
Te slike verjetno vozi veliko ljudi orehov.
In omare, ki niso žično zlasti dobro
voziti našo mrežo in objekti inženirji matice.
Plus tam je tudi pretok zraka Vprašanja, ki jih morate vsebujejo.
>> Torej, to so stvari, ki sem Nikoli ne bi pomislil.
Z lestvice, prihaja več kompleksnosti.
To je nova vrsta datotečnega sistema.
To je super.
To je petabyte.
To lahko shranite 1,1 milijarde datoteke.
To zna brati in pisati na 13 gigabajtov in 20 gigabajtov a second-- gigabajtov
drugi.
Tako da lahko odložite terabajtov v nobenem trenutku ne na vseh.
>> In to je zelo na voljo.
In to je dobil neverjetno lookup rates-- 220.000 poizvedbe sekundo.
In obstaja veliko različnih ljudi gradnjo tovrstnih sistemov.
In si lahko ogledate tukaj grafično.
To je eden od naših datotečne sisteme da je pod obremenitvijo, zelo
veselo branje na samo kratek 22 gigabajtov na sekundo.
Tako da je cool-- tako kompleksnosti.
>> Torej s kompleksnostjo in obsegu, prihaja več kompleksnosti, kajne?
To je eden izmed številnih, veliko mrežni diagrami,
kjer imate veliko različnih šasija vse podpira do
v glavno jedro stikala, povezana s skladiščenjem,
povezovanje z nizko latenco povezuje.
In potem vse te strani Hiša je samo vse upravljanja
da morate biti sposobni obravnavati ti sistemi iz oddaljenega kraja.
Tako obsega ima veliko kompleksnost z njo.
>> Ponovno spremeniti prestavo, pojdimo nazaj in imajo malo mesto znanosti.
Torej, ne pozabite, raziskave računalništvo in to malo shim--
malo roza Shim med fakulteta in vse njihove algoritmov
in vse kul znanosti in vse to moč in hlajenju ter podatkovni center
tla in mreženje in veliki računalniki in storitvene mize in službe za pomoč
in tako forth-- in tako, da smo pravkar ta mali podložek med njimi.
>> Kar smo začeli videli, da je na svetu
bili sposobni zgraditi Te velike podatkovne centre
in biti sposoben zgraditi ti veliki računalniki.
Smo gotten dober v tem.
Kaj nismo zelo dobro je to malo podložek med raziskavami
in gole kovinske in tehnologije.
In to je težko.
>> In tako smo bili sposobni najeti ljudje, ki živijo na tem svetu.
In v zadnjem času, smo se pogovarjali z National Science Foundation, in dejal,
ta lestvica-out stvari je super, vendar ne moremo dobiti naše znanstvenike
na teh velikih zapletenih strojev.
In tako, da so bili število različnih programov
kjer smo v resnici bili večinoma zaskrbljeni poskuša
da vidim, če bi se lahko preoblikujejo campus infrastruktura.
>> Obstaja veliko programov okoli nacionalnih centrov.
In tako, sami, naše prijatelji na Clemson,
University of Wisconsin Madison, Southern California, Utah, in Hawaii
nekako dobil skupaj pogled na ta problem.
In tale graf tu je dolg rep znanosti.
>> Torej, to is-- pa ne glede na to, kaj je na tej osi,
vendar je ta os je dejansko število delovnih mest skozi grozda.
Torej je več kot 350.000 ne glede na časovno obdobje.
To so naši običajni osumljenci na dnu tukaj.
Dejstvo je, da je Alan Aspuru-Guzik, kdo smo govorili about-- ton
in ton compute, res učinkovita, ne ve, kaj počne.
>> Tu je še en laboratorij, da bom govoril o v moment-- laboratoriju John Kovača.
Ti si ga dobil.
Oni so dobri.
Oni so srečni.
Oni računalništvo.
Velika znanost dobili storiti.
In potem, kot ste prijazni od prišel dol, tam
so druge skupine, ki se ne izvajajo številna delovna mesta.
>> In zakaj je to?
Je to zato, ker computing je pretežka?
Je to zato, ker ne vedo, kako?
Ne vemo, ker smo šli in pogledal.
In tako, da je tisto, kar ta Projekt je vse okoli,
je na lokalni ravni, v vsaka od teh regij,
pogledati na poti, kjer se lahko opravljajo s fakultete in raziskovalci
dejansko na spodnjem koncu repa, in razumeti, kaj počnejo.
>> Torej, to je nekaj, kar smo dejansko strastno.
In to je nekaj, kar Znanost se ne bo nadaljevala
napredovati, dokler ne bomo rešili nekatere od teh primerov roba.
Drugi bitov znanosti da se dogaja up-- vsakogar
videl veliki hadronski trkalnik.
Super, kajne?
Ta stvar vse zmanjkalo na Holyoke.
Prvi built-- smo znanost, ki se je zgodilo v Holyoke
je sodelovanje med sami in Boston University.
Torej, to je res, res kul.
>> To je zabavno kos znanosti za lestvice.
To je digitalni dostop do nebo stoletja na Harvardu.
V bistvu, to je arhiv ploščo.
Če greš dol Oxford-- Vrtna ulica, žal,
boste našli eno od observatorija zgradba je v bistvu polno
približno pol milijona plošč.
>> In to so slike nebo ponoči, več kot 100 let.
Tako da je celotna ploščad ustanovi tukaj za digitalizacijo teh plošč,
slikajo njih, se registriraj njih, jih dal na računalniku.
In to je petabyte in pol, ravno prav there-- en majhen projekt.
>> To so drugi projekti.
Ta projekt Pan-STARRS počne poln širok panoramski raziskava,
išče v bližini Zemlje asteroidov in prehodni nebesni dogodki.
Kot molekularni biofizik, ljubim Beseda prehodna nebesni dogodek.
Nisem čisto prepričan, kaj to je, ampak Kakorkoli že, smo iskali za njih.
>> In smo ustvarjajo 30 terabajtov noč od teh teleskopov.
In to ni res pasovno širino problem, ki je kot problem FedEx.
Torej si dal shranjevanje na kombiju in ga pošljete karkoli že je.
>> Bicep res interesting-- tako v ozadju slikanje
kozmične dodatnim galaktičnega polarizacijo.
Ko sem prvič začel delati na Harvardu sedem ali tako,
Pred osmimi leti, se spomnim delajo na tem projektu
in to ni res potopi domov, zakaj polarizirane svetlobe
od kozmičnega mikrovalovno pečico Ozadje bi bilo pomembno,
dokler se je to zgodilo.
>> In to je bil John Kovač, ki sem govoril prej,
uporabljajo na milijone CPU ur, v našem objektu in drugih,
v bistvu gledam v notranjosti prvih trenutkih vesolja
po velikem poku, in poskušam razumeti
Einsteinova splošna teorija relativnosti.
To je um piha, da naše računalnike so nam pomagali razvozlati in stremenja
v same začetke, zakaj smo tukaj.
>> Torej, ko govorimo o obsegu, to je nekaj resnih lestvica.
Druga stvar lestvice je, da zlasti projekt hit te fante.
In to je krivulja odziva za bicep [Neslišno] To je bil naš mali raziskava.
>> In si lahko ogledate tukaj, življenje je bil dober do približno tukaj,
ki je bila pri Napoved je prišel ven.
In imaš dobesedno sekund, da se odzove
s povečevanjem dogodka, ki ustreza to malo piko tod
ki je končal premik štiri ali tako terabajtov podatkov
prek spletnega strežnika da day-- precej kosmat.
>> In tako je, to so vrste stvari, ki
se lahko zgodi, da vas v vašem infrastrukturo če ne oblikujemo za lestvico.
Imeli smo malo Izokrenuti tisti dan, da bo
lahko steče ven dovolj spletne storitve obdržati stran in teče.
In smo bili uspešni.
To je malo e-pošte to je nekako srčkan.
To je sporočilo, da Mark Vogelsberger, Lars Hernquist, ki je
Fakulteta član tukaj na Harvardu.
Več o Mark kasneje.
Ampak mislim, da je to ena nekako povzame vrste
kje računalniški V raziskovalnem računalništva.
Hej, ekipa, od zadnjega Torek, vidva, je privedla do
več kot 28% novih grozd, ki je v kombinaciji
je več kot 78 let CPU v samo treh dneh.
In sem rekel, da je še vedno šele v petek zjutraj.
To je precej super!
Vesel petek!
>> Potem sem jim podatkovnih točk.
In tako, da je nekako zanimivo.
Torej, ne pozabite o Marku, bom prišel nazaj v sliko v malo.
Torej lestvica-out computing je povsod.
>> Mi smo tudi pomagali ljudje pogledati kako funkcij NBA,
in kjer so ljudje metanje žoge iz.
Res ne razumem te igre preveč dobro, a na videz, to je velik posel.
Obstaja obroče in sklede in denar.
>> In tako je naša baza podatkov, smo zgradili malo 500 [neslišno]
vzporedni procesor grozd, nekaj terabajtov pomnilnika RAM,
bi lahko zgradil za Kirk in njegovi ekipi.
In oni delajo računalništvo v celotnem drug način.
Zdaj je ta projekt smo ukvarja s to
popolnoma fascinantno, okoli živčnih plastičnost connectomics in genomske
imprinting-- tri zelo težke hitting področja raziskav
da se borimo z Vključeno Osnova dan za dnem.
Ideja, da so naši možgani pod plastična stres, ko smo mladi.
In velik del našega vedenja odraslih vrezane z izkušnjami v povojih.
Torej je to velik dealio.
>> In tako je to delo, ki je financiran s Nacionalni inštitut za duševno zdravje.
In se trudimo, da v bistvu, skozi veliko velikih podatkov
in velika analiza podatkov, vrsta od kolegov v naš človeški možgani
z različnimi različne tehnike.
>> Tako sem želel ustaviti in vrsta le premor za trenutek malo.
Izziv z daljinskim podatkovnih centrov je, da je daleč stran.
To nikakor ne more delati.
Rabim moje podatke v bližini.
Moram narediti svoje raziskave v mojem laboratoriju.
>> In tako sem nekako vzel zgled funkcionalno slikanje z magnetno resonanco
Nabor podatkov iz naših podatkov center v zahodni maši.
in je povezan z mojim desktop v Cambridgeu.
In jaz bom igral to malo videa.
Upam, da bo to nekako deluje.
>> Torej, to se mi dogaja skozi preverjanje moje GPU delajo.
In sem preverila, VNC up.
In to je pameten VNC.
To je VNC 3D kosov.
In tako, kot si lahko kmalu videli, to se mi vrti okrog te možgane.
Poskušam nekako zaslužiti to usmerjene.
In potem sem se lahko premikate skozi mnoge različne rezine podatkov MRI.
In edina stvar, ki je razlikujejo o tem
je, da prihaja preko žice iz zahodne maši. na namizje.
In njegovo upodabljanje hitreje kot moj namizju
ker nimam $ 4000 grafična kartica na mojem namizju, ki
imamo ven Western mašo.
Seveda, sem poskušal biti pameten.
Tečem GLX prestav v v ozadju, medtem ko delaš vse to,
se prepričajte, da sem lahko poudarjajo, grafično kartico,
in da vse vrste dela in vse ostalo od njega.
Ampak pomembna stvar je, to je 100 milj.
In lahko vidite iz tega, da ni očitno latence.
Stvari, ki imajo skupaj precej dobro.
>> In tako, da je samo po sebi, je primer in nekaj vpogleda
v kako računalništvo in lestvica-out computing se bo zgodilo.
Vsi smo delali na tanjše naprave.
Naša uporaba tablet narašča.
>> Tako torej, moj ogljikovega odtis je v bistvu
gibljejo od tistega, kar se uporablja za to, da bi si
bil ogromen stroj pod mojo pisalno mizo, na kaj
Zdaj je facility-- lahko kjerkoli.
To je lahko kjerkoli na vseh.
In vendar, je še vedno možnost, da bi nazaj grafika visokozmogljivi
na moje namizje.
>> Torej, bliža end-- spomnite Označi?
No, pameten fant je Mark.
Odločil se je, da je bil tekoč, da izgradnjo realistično virtualno vesolje.
To je precej projekt, kadar ti mislim, da imaš za to smola.
Grem za uporabo Računalnik in jaz grem
za model 12 milijonov let po Big Bang za zastopanje dan.
In potem bom naredil 13,8 milijard let kozmične evolucije.
Vse je v redu.
>> To dejansko uporablja računalnik Bil je večji od našega računalnika,
in je prelila na nacionalni Sredstva za naše prijatelje dol v Teksasu.
In nacionalnih objektov, to je bilo veliko compute.
Vendar smo naredili veliko Simulacija lokalno
se prepričajte, da je programska oprema delal in sistemi delal.
>> In to je dni, kot je to pri vas spoznali, da ste podpori znanosti
na tej stopnji lestvice, te ljudje zdaj lahko rekli stvari
kot, da bom model vesolja.
In to je njegov prvi model.
In to je prvi model svojega moštva.
Obstaja veliko drugih ljudje, ki se bodo
da pridejo za Marka, ki se dogaja, da želijo, da model z visoko ločljivostjo,
z večjo specifičnostjo, z večjo natančnostjo.
>> In tako se v zadnjih nekaj minutah, Rad bi vam pokazal ta video
Marka in Lars je, da se mi, še enkrat, kot življenje znanstvenik, je nekako srčkan.
Torej to, na dnu tukaj, da vas usmerijo,
to se ti je povedal, Čas od Big Bang.
Torej smo na približno 0,7 milijarde let.
In to se kaže trenutno posodobitev.
Torej, ste videli v tem trenutku, temna snov in razvoj
fine strukture in zgodnje strukture v našem znanem vesolju.
>> In točka v tem, da ta je vse narejeno v notranjosti računalnika.
To je nabor parametrov in niz fizike
in sklop matematike in množica modelov
ki so skrbno izbrani, in nato skrbno medsebojno povezani
da se lahko modelira interakcije.
>> Tako boste lahko videli nekaj štartov nekatere plinaste eksplozije tukaj.
In temperatura plina se spreminja.
In lahko začnete videti strukturo vidne spremembe vesolja.
In pomemben del pri tem je vsak malo drobna, drobna, drobna pika
je del fizike in ima sklop matematike okrog,
obvestila svojo prijateljico in njeno sosedo.
>> Tako z vidika nabiranja kamna, ti računalniki imajo za vse delo v koncert
in se med seboj pogovarjajo učinkovito.
Tako da ne more biti preveč zgovorna.
Imajo za shranjevanje svoje rezultate.
In imajo še naprej obvesti vse svoje prijatelje.
Pravzaprav, boste videli, zdaj, ta model je postajajo vse bolj in bolj zapletena.
Obstaja več stvari dogaja.
Tam je vse bolj in bolj Material plujejo okoli.
>> In to je tisto, kar zgodaj cosmos si bi izgledala.
Bilo je precej poraščeno mesto.
Tam eksplozije vsem kraj, močni trki.
In oblikovanje težka kovine in elementi.
In ti veliki oblaki treščil v med seboj s skrajno silo.
>> In tako smo zdaj 9,6 milijarde let od tega začetnega eksplozije.
Ste začeli videti stvari nekako pomiril malo, samo
malo, ker energija se zdaj začenja, da se sprostite.
In tako matematična Modeli so dobili, da je v mestu.
In ste začeli videti koalescenčni različnih elementov.
In začeli videti to stvar nekako od pridejo skupaj in počasi ohladi.
>> In to začeli gledati malo več kot nočno nebo, malo.
In to je [? QSing. ?] Smo zdaj 30,2 Milijarde let in smo nekako narediti.
In kaj so naredili, potem je da je ta model,
in potem pogledal vidnega vesolja.
In v bistvu pa so sposobna sprejeti to in prekritje
se s tem, kar lahko vidite.
In zvestoba je časovno razporeditvijo, kot je na kako točni so računalniški modeli.
>> Seveda, astrofiziki in raziskovalne skupine
Potrebujemo še boljši zvestobo in celo višje resolucije.
Ampak, če mislite, da o tem, kaj Pogovarjal sem se s tabo danes
s tem malo potovanjem skozi oba skladiščenje in struktura in mreženje
in nizov, pomembna stvar je, je lestvica-out computing nujno?
To je bil moj prvotni hypothesis-- nazaj na našo znanstveno metodo.
>> Upam, da bo na začetku leta Del tega bi jaz
napovedujejo, da bi znali razložiti z vami o obsegu-out računalništva.
In smo nekako testirali nekatere od teh hipotez.
Šli smo skozi ta pogovor.
In jaz sem samo reči lestvica-out računalništvo essential-- oh,
ja, zelo veliko da.
>> Torej, če razmišljate o vaših kode, ko
delaš na CS50 končnih projektov, Ko razmišljate o svoji zapuščini
človeštvu in virov, ki jih morajo biti sposobni zagnati te računalnik
Sistemi, mislim zelo previdno o sandali na vat,
in razmišljati o Chaos Monkey.
>> Pomisli vaše snežinke, ne storiti enkratnih ukrepov za ponovno knjižnice,
graditi codes-- večkratno uporabo vseh stvari da so bili učitelji poučevanje
v tem razredu.
To so temeljne vidike.
Oni ne le besede.
To so prave stvari.
>> In če kdo od vas želim, da mi sledite, Jaz sem obsedena s Twitter stvar.
Imam nekako dal, da je gor.
Ampak veliko osnovne informacije
na našem raziskovalnem računalništvu Spletna stran na rc.fas.harvard.edu.
>> Trudim se in obdržati blog up za datum s sodobnimi tehnologijami
in kako delamo razdelitvene računalniška in tako naprej.
In potem so naši zaposleni so vedno na voljo prek odybot.org.
In odybot je naš mali pomočnik.
On ima pogosto malo tekmovanja, na svoji spletni strani
Tudi, kjer se lahko preizkusite in ga opazili okoli kampusa.
On je prijazen majhen Obraz raziskave računalništva.
>> In bom nekako zaviti tam gor in hvala vsem za vaš čas.
In upam, da se spomnite, da je lestvica-out computing je prava stvar.
In obstaja veliko ljudi, ki imam veliko predhodnega umetnosti
ki bo lahko pomagal.
In vse najboljše veliko sreče z vaše prihodnje prizadevanja v izdelavo
Prepričajte se, da naše računalniške oba lestvice, je visoko učinkovitih,
in pomaga človeštvu več kot karkoli drugega.
Torej, hvala za vaš čas.