>> JAMES cuff: Hi, nzuri alasiri, kila mtu.
Jina langu ni James cuff.
Mimi nina Dean Naibu Utafiti Kompyuta hapa Chuo Kikuu cha Harvard.
Na leo mimi nina kwenda kuzungumza na wewe kuhusu nini wadogo-out kompyuta ni muhimu.
>> Kwa hiyo mimi nadhani, kwanza up, ambaye ni guy hii?
Kwa nini niko hapa?
Kwa nini mimi kuzungumza na wewe?
Nina background katika kisayansi kompyuta na kompyuta utafiti,
kukaza mwendo nyuma United Kingdom-- Wellcome Trust Sanger
Taasisi ya genome-- binadamu na basi hivi karibuni zaidi katika United States
kufanya kazi katika Broad na wengine Tukufu maeneo ya kujifunza, kama vile Harvard.
>> Mimi nadhani nini kwamba kweli maana yake ni kwamba mimi nina nafuu Masi bio
Fizikia.
Hivyo kile haki na I got kuwaambia kuhusu kiwango-out kompyuta?
Kuna hata hivyo ni.
Miaka 18 au hivyo nimekuwa tu kuonekana zaidi ongezeko makubwa katika kiwango utata
na ufanisi wa jumla ya kompyuta mifumo.
>> Wakati mimi alikuwa akifanya PhD yangu katika Oxford, mimi ilikuwa pretty msisimko na 200 megahertz
Silicon Graphics mashine na 18 gigabytes ya kuhifadhi na CPU moja.
Mara iliyopita.
Kama kufunga mbele sasa, sisi ni inazunguka zaidi ya 60,000 CPUs hapa katika Harvard.
Mashirika mengine mengi ni inazunguka wengi zaidi.
>> takeaway muhimu kutokana na hili ni kwamba wadogo ni sasa si tu kuepukika,
ni kilichotokea na ni kwenda kuendelea kutokea.
Basi hebu, kwa sasa, aina ya rewind na kuzungumza kwa haraka sana
kuhusu sayansi, favorite yangu somo, njia ya kisayansi.
>> Kama wewe ni kuwa mwanasayansi, una kufanya mambo muhimu chache.
Kama huna kufanya mambo haya unaweza si kufikiria mwenyewe mwanasayansi
na utakuwa mapambano kuwa na uwezo wa kuelewa eneo lako la nidhamu.
>> Hivyo kwanza ya yote, ungekuwa kuunda swali lako, wewe kuzalisha hypotheses,
lakini muhimu zaidi, wewe kutabiri results-- yako
una nadhani kama nini matokeo itakuwa.
Na kisha hatimaye, unaweza mtihani yako hypothesis na kuchambua matokeo yako.
>> Hivyo njia hii ya kisayansi muhimu sana katika kompyuta.
Computing wa wote utabiri na kuwa na uwezo wa kupima matokeo yako
ni sehemu muhimu ya nini tunahitaji kufanya katika njia ya kisayansi.
Utabiri haya na testings ni kweli cornerstones mbili
ya mbinu za kisayansi, na kila zinahitaji maendeleo makubwa zaidi
katika computation kisasa.
>> nguzo mbili za sayansi ni kwamba ya nadharia na ile ya majaribio.
Na hivi karibuni zaidi, kompyuta ni mara nyingi zilizotajwa
kama kuwa nguzo ya tatu ya sayansi.
Hivyo kama wewe ni kuangalia wanafunzi hii, una kabisa hakuna shinikizo.
Tatu nguzo ya science-- hakuna kubwa kompyuta deal--, aina ya muhimu.
Nimefurahi hii ni kompyuta sehemu wa sayansi ya kompyuta bila shaka 50.
>> Hivyo kutosha wa background.
Nataka kukuambia mpango wa nini tunakwenda kuzungumzia leo.
Mimi nina kwenda juu ya baadhi ya historia.
Mimi nina kwenda kueleza kwa nini sisi got hapa.
Mimi nina kwenda kuzungumza kuhusu baadhi historia ya kompyuta
hapa katika Harvard, baadhi shughuli mbalimbali ya vyombo vya habari ya kijamii,
kijani things-- sana passionate juu ya mambo yote
green-- storage-- kompyuta storage-- jinsi machafuko huathiri wadogo-nje nje mifumo,
na mifumo ya distributive hasa.
>> Na kisha mimi nina kwenda kugusa juu ya baadhi wa wadogo-out vifaa kwamba ni
wanatakiwa kuwa na uwezo wa kufanya kompyuta katika kiwango.
Na kisha hatimaye, tunakwenda wrap up na baadhi ya sayansi kutisha.
>> Kwa hiyo, hebu chukua dakika ya kuangalia historia yetu halisi.
Computing ina tolewa.
Hivyo tangu '60s, kila mbali kwa njia ya leo,
tumeona kimsingi mabadiliko ya wigo kutoka kompyuta centralized
kwa zifikishwe kompyuta, kwa shirikishi na kisha kujitegemea
kompyuta na haki tena.
>> Na napenda kutolea maelezo kwamba kidogo.
Wakati sisi kwanza kuanza mbali na kompyuta, tulikuwa mainframes.
Walikuwa inordinately ghali vifaa.
Kila kitu alikuwa na kuwa pamoja.
kompyuta ilikuwa ngumu.
Unaweza kuona, ni kujazwa vyumba na kulikuwa na waendeshaji na kanda
na kila aina ya Whirry, clicky, vifaa spinny.
>> Karibu '70s' 80s mapema, wewe kuanza kuona matokeo ya mashine ya faksi.
Hivyo wewe ni mapya ya kuona kompyuta kuanza kuonekana nyuma katika maabara
na kuwa karibu na wewe.
kupanda binafsi kompyuta, hakika
katika '80s, sehemu ya kwanza ya muongo mmoja, kweli iliyopita kompyuta.
>> Na kuna kidokezo katika cheo, kwa sababu
ilikuwa inaitwa kompyuta binafsi, ambayo maana yake ni mali ya wewe.
Hivyo kama mageuzi ya kompyuta kuendelea,
watu waligundua kwamba yao binafsi kompyuta ilikuwa si kweli kubwa ya kutosha
kuwa na uwezo wa kufanya kitu chochote sifa ya mtu yoyote, au sifa muhimu, katika sayansi.
>> Na hivyo folks kuanza kuendeleza mtandao kifaa
madereva kuwa na uwezo wa kuungana PC pamoja na kuwa na uwezo wa kujenga makundi.
Na hivyo hii akazaa era ya Beowulf nguzo.
Linux ililipuka kama jibu kwa wamiliki mfumo wa uendeshaji, gharama zote
na utata.
>> Na kisha, hapa sisi ni leo, ambapo, lakini tena, tuko
wanakabiliwa na vyumba kamili ya kompyuta vifaa na uwezo
swipe moja ya kadi ya mikopo na kupata upatikanaji wa vifaa hizi kompyuta,
remotely.
>> Na hivyo basi unaweza kuona, katika suala la historia athari
jinsi hatuwezi kompyuta leo, ni dhahiri
tolewa kutoka mashine vyumba kamili ya kompyuta
kupitia baadhi kompyuta binafsi njia yote haki ya nyuma tena
mashine ya vyumba kamili ya kompyuta.
>> Hivyo hii ni nguzo yangu ya kwanza.
Hivyo mwaka 2000, sisi kujengwa mfumo wa kompyuta katika Ulaya
kwa ufanisi kutolea maelezo genome binadamu.
Kuna mengi ya teknolojia waliotajwa kwenye upande wa kulia
pale kwamba, kwa bahati mbaya, tena na sisi.
Ni kupita mbali na teknolojia kubwa angani.
>> mashine yenyewe pengine sawa wachache heshima Laptops
leo, na kwamba tu aina ya inaonyesha wewe.
Hata hivyo, hatukuwa makini kutolea maelezo genome binadamu na wote hifadhi ni
kwa karatasi hii hasa katika Nature na matatizo ya data
kuwa umma au binafsi.
>> Hivyo hii ni ajabu, haki?
Hivyo sisi tumepewa genome binadamu.
Tumefanya kompyuta.
Mimi nina hisia sana radhi mwenyewe.
Mimi akavingirisha hadi Harvard mwaka 2006, hisia mengi chini radhi na mimi mwenyewe.
>> Hii ni nini mimi kurithi.
Hii ni idara mail na faili server.
Unaweza kuona hapa kuna kidogo ya mkanda
hiyo kutumika kushikilia mfumo wa pamoja.
Hii ni leseni yetu na magazeti server.
Mimi nina uhakika pretty kuna labda nywila juu ya baadhi ya haya Post-ni Maelezo.
>> Si kutisha.
Pretty mbali na kutisha.
Na hivyo, mimi kutambua hili chati kidogo kwamba mimi ilionyesha tangu mwanzo
kwa kushirikiana na umiliki nyuma kugawana,
kwamba sisi zinahitajika kubadili mchezo.
Na hivyo sisi iliyopita mchezo kwa kutoa motisha.
Na hivyo binadamu, kama hii kidogo Wikipedia article
anasema hapa, viumbe yetu makusudi.
Na utafiti wa motisha miundo ni muhimu kwa utafiti
ya shughuli za kiuchumi.
>> Hivyo sisi ilianza motisha Kitivo yetu na watafiti wetu.
Na hivyo sisi incentivized yao na kweli kubwa mfumo wa kompyuta.
Hivyo mwaka 2008, sisi kujengwa 4096 processor machine-- 10 racks,
wanandoa kilowatts mia ya madaraka.
>> Jambo ambalo nadhani ni kuvutia ni haina
jambo ambapo wewe ni katika mzunguko.
Hii kiasi kama hicho cha nguvu na compute, nguvu ni mara kwa mara.
Ilikuwa kilowatts 200 wakati sisi na kujenga mifumo katika Ulaya.
Ni kilowatts mia mbili mwaka 2008, na kwamba
inaonekana kuwa [? quanter?] ya ndogo chuo kikuu makao mifumo ya kompyuta.
>> Hivyo Harvard today-- kufunga mbele, mimi nina hakuna tena kusikitisha panda, kabisa na furaha panda.
Sisi 60-isiyo ya kawaida elfu mzigo uwiano CPUs, na kupanda yao kwa kiwango kikubwa.
Tuna 15 petabytes ya kuhifadhi, pia kupanda.
Tena, hii kilowatt 200 increment, tunaonekana
kuwa na kuongeza kuwa kila sita au hivyo miezi.
Kura na kura ya mashine virtual.
Na muhimu zaidi, megawati zipatazo 1.8
ya kompyuta vifaa vya utafiti.
>> Na mimi nina kwenda kuja nyuma hii baadaye,
kwa nini mimi sasa hakuna tena lazima kuhesabu ni kiasi gani CPU tuna,
lakini jinsi kubwa ni muswada wa umeme.
20 wengine ili kujitolea utafiti kompyuta wafanyakazi.
Na muhimu zaidi, tuko mapya na kukua GPGPUs yetu.
Mimi nilikuwa kujikongoja kiasi gani ya hii ni kuwa aliongeza kwa msingi wa siku hadi siku.
Hivyo, historia somo juu, haki?
>> Hivyo ni jinsi gani sisi kupata huko kutoka hapa?
Hebu tuangalie baadhi ya kisasa wadogo-nje compute mifano.
Mimi nina kidogo obsessed na ukubwa na ukubwa wa kijamii vyombo vya habari.
Kuna idadi ya sana mafanikio makubwa kompyuta wadogo
mashirika sasa juu ya sayari, kutoa msaada na huduma
kwetu sote.
Hivyo hiyo ni disclaimer.
>> Na mimi nataka kuanza na idadi ya ounces katika Instagram.
Ni kweli si kusababisha-katika utani, ni
kwamba hata funny, kweli, kuja kufikiria hivyo.
Lakini anyway, tunakwenda kuangalia ounces katika Instagram.
Na sisi ni kwenda kuanza na "nyuki yangu na maua."
Nilikuwa katika [inaudible] Kijiji na mimi alichukua picha kidogo
ya nyuki ameketi juu ya maua.
Na kisha mimi kuanza kufikiri juu ya nini hii kwa kweli maana.
Na mimi alichukua picha hii mbali ya simu yangu na kuhesabiwa jinsi ka wengi ni ndani yake,
na ni kuhusu 256 kilobytes.
Ambayo wakati mimi kuanza, ingekuwa kimsingi kujaza 5 na 1/4 inch floppy.
Na kuanza kufikiri, vizuri, hiyo ni cool.
>> Na mimi kuanza kuangalia na kufanya baadhi ya utafiti kwenye mtandao.
Na nimeona kwamba Instagram ina Maus milioni 200.
Mimi nilikuwa si kweli kwamba uhakika nini Mau mara.
Na Mau, hapa chini, ni kila mwezi kazi user.
>> Hivyo, MAUs-- milioni 200 pretty cool.
Bilioni 20 photographs-- hivyo mengi kabisa ya picha.
Milioni 60 picha mpya kila siku
kuja nje saa kuhusu 0.002 GIG kwa photo.
Hiyo ni petabytes tano ya disk haki tu huko.
Na kwamba ni kweli si sehemu ya kati ya nini tunakwenda kuzungumzia.
Hiyo ni viazi ndogo.
Au kama sisi kusema katika England, Spuds vidogo.
>> Hivyo hebu tuangalie tembo halisi katika room-- nyuso kipekee.
Tena, hebu kupima katika Quanta hii mpya kuwaita Mau.
Facebook yenyewe ina bilioni 1.3 Maus.
Whatsapp, ambayo nilikuwa hata habari za hadi hivi karibuni, ni
baadhi ya huduma aina ya ujumbe, ni milioni 500 Maus.
Instagram, ambayo sisi tu kuongelea, milioni 200 Maus.
Na Mtume, ambayo ni huduma nyingine ujumbe,
Pia Maus milioni 200.
>> Hivyo jumla kuwa juu, ni kuhusu Bilioni 2.2 jumla watumiaji.
Ni wazi kuna baadhi ya mwingiliano, lakini hiyo ni sawa na ya tatu ya dunia.
Na wao kutuma kitu katika kanda ya ujumbe bilioni 12 kwa siku.
Na tena, kuna tu 7 watu bilioni katika dunia.
Si kila mtu ana smartphone.
Hivyo hii ni namba mwendawazimu.
>> Na mimi nina kwenda kusema kwamba si hata juu ya kuhifadhi au compute.
Na kunukuu wimbo, ni wote kuhusu kwamba graph.
Hapa ni Meghan wetu lovely Trainor chini hapa, kuimba kuhusu bass wote.
Kumbuka, yeye pia ana kabisa kidogo ya bass herself-- 207,
vizuri watu 218,000,000 tumeona hii mwanamke vijana kuimba wimbo wake.
>> Hivyo hoja yangu ni ni wote kuhusu graph.
Hivyo sisi alichukua baadhi wazi chanzo programu na kuanza kuangalia graph.
Na hii ni LinkedIn, hivyo hii ni Facebook kwa watu wa zamani.
Na hivyo, hii ni yangu LinkedIn graph.
Nina nodes 1,200 au hivyo, kinachojulikana "Friends."
Na hapa ni mimi saa ya juu.
Na hapa ni wote wa kuunganishwa.
>> Sasa, kufikiri nyuma hadithi Instagram.
Kila mmoja wa haya ni si tu picha, ni
ina plethora mzima wa uhusiano kati ya mtu binafsi hasa hili
na wengine wengi.
Hii ni kipande kuu ni ama mdudu katika graph kuchora algorithm,
au hii labda David Malan, mimi nina uhakika bado.
Hivyo unaweza redraw Diagram katika kila aina
ya ways-- gephi.gihub.io ni mahali ambapo unaweza kuvuta kwamba programu kutoka.
Ni kweli baridi kwa kuwa uwezo wa kuandaa jamii.
Unaweza kuona hapa, hii ni Harvard na maeneo mengine mbalimbali kwamba nimepata kazi,
kwa sababu hii ni yangu data yanayohusiana na kazi.
>> Hivyo tu kufikiri kuhusu utata ya graph na wote wa data
kwamba wewe vuta pamoja na.
Hivyo wakati huo huo, nyuma katika FriendFace, haki?
Tuliangalia data Instagram kwamba na utaratibu wa petabytes tano.
Hakuna mpango mkubwa.
Bado mengi kabisa ya data, lakini hakuna kubwa kuhusika katika mpango mkubwa wa mambo.
>> Kutoka makala hii kwenye mtandao wa zamani, "Kuongeza Facebook data ghala
300 petabytes. "
Hiyo ni tofauti nzima Changer mchezo sasa,
wakati wewe ni mapya ya kufikiria data na graph
na nini kuleta pamoja na.
Na data zao juu ni kuongezeka ya utaratibu wa 600 terrabytes siku.
>> Sasa, unajua, vizuri, then-- I mean, terrabytes 600 kwa siku,
300 petabytes-- wao uko pia sasa kuanza
kupata wasiwasi sana kuhusu jinsi ya kuweka mambo haya
na kuhakikisha data hii anakaa kote.
Na hii muungwana hapa, Jay Parikh, ni kutafuta
jinsi ya kuhifadhi exabyte ya data.
>> Tu kwa ajili ya wale wa wewe ambao ni kuangalia pamoja
nyumbani, exabyte-- 10 hadi 18.
Ni got Wikipedia yake mwenyewe ukurasa, ni kwamba kubwa ya idadi.
Hiyo ni ukubwa na ukubwa wa nini tuko kuangalia, kuwa na uwezo wa kuhifadhi data.
Na hawa guys si mucking karibu, re kuhifadhi kwamba kiasi cha data.
Hivyo moja ya dalili kwamba re kuangalia hapa
ni data vituo kwa ajili ya kinachojulikana kuhifadhi baridi.
>> Ambayo huleta mimi kuwa ya kijani.
Na hapa ni Kermit.
Yeye na mimi agree-- ni sana vigumu kuwa kijani,
lakini sisi kutoa ni kujaribu bora yetu.
Kermit hawawezi kusaidia, ana kuwa kijani wakati wote,
hawezi kuchukua kijani-ness yake mbali wakati wote.
>> Hivyo, kuwa concepts-- a chache aina ya dhana ya msingi
ya greenness, wakati inahusiana na kompyuta.
moja kwamba ni muhimu zaidi ni longevity ya bidhaa.
Kama bidhaa yako ina maisha short, huwezi, kwa ufafanuzi, kuwa kijani.
nishati kuchukuliwa na utengenezaji disk drive, Motherboard, kompyuta
mfumo, kibao, chochote inaweza kuwa, longevity ya mifumo yako
ni sehemu muhimu ya jinsi ya kijani unaweza kuwa.
>> sehemu muhimu, kama nyote ni kujenga programu algorithms--
algorithm ya ubaguzi neno kwa ajili ya programu, haki?
Hivyo, algorithm yako kubuni ni muhimu kabisa katika suala
ya jinsi wewe ni kwenda kuwa na uwezo wa kufanya computations haraka na sahihi kwa kutumia
kiasi angalau ya nishati iwezekanavyo.
Na mimi itabidi kupata hii katika kidogo.
>> Kituo cha data design-- ve kuonekana kwamba tayari tuna maelfu
juu ya maelfu ya mashine, ameketi kimya kimya katika ndogo, pembe giza
wa dunia, kompyuta.
Rasilimali allocation-- jinsi ya kupata kwa compute, na kuhifadhi,
njia ya mtandao.
Mifumo ya uendeshaji ni sehemu muhimu ya hii, na mengi ya virtualization
kuwa na uwezo wa pakiti zaidi na compute zaidi katika nafasi ndogo.
>> Mimi nitakupa mfano mdogo kutoka kompyuta utafiti.
Sisi zinahitajika zaidi Ping, zaidi nguvu, na bomba zaidi.
Sisi zinahitajika kubwa zaidi, bora, kasi kompyuta,
na zinahitajika kutumia chini juisi.
Na tunaweza kufanya kazi nje ya jinsi ya kufanya hii.
Sijui kama hashtag gowest kama pengine zimetumika kwa Kardashian,
lakini anyway, gowest.
Na sisi alivyofanya.
>> Sisi ilichukua kazi yetu na sisi wakiongozwa nje
Magharibi Massachusetts katika mji mdogo kinu
kuitwa Holyoke, kaskazini tu ya Chikopee na Springfield.
Sisi alifanya hivyo kwa wanandoa ya sababu.
moja kuu ni kwamba sisi alikuwa bwawa kubwa sana.
Na hii bwawa kubwa sana ni uwezo wa kuweka nje plus megawati 30 ya nishati,
na ilikuwa ambacho hakitumiki wakati huo.
>> Muhimu zaidi, sisi pia alikuwa mtandao ngumu sana
kwamba alikuwa tayari katika mahali.
Kama ukiangalia ambapo mtandao huenda katika Umoja wa Mataifa,
kinachofuata nyimbo zote treni.
Hii kipande fulani ya mtandao ilikuwa inayomilikiwa na wenzetu na marafiki
katika Massachusetts Taasisi ya Teknolojia,
na ilikuwa kimsingi kujengwa njia yote kufanyika kwa Route 90.
>> Hivyo tulikuwa kubwa mto tick, Route 90 Jibu, tulikuwa short njia ya umbali wa kilomita 100,
na njia ndefu ya juu maili 1,000.
Hatukuwa kufanya kubwa sana mtandao ganga, kama unaweza kuona hapa,
kimsingi kuweka kiungo katika, kuwa na uwezo wa kuungana na Holyoke,
lakini tulikuwa wote wa zinazohitajika infrastructure-- Ping, nguvu, bomba.
Maisha ilikuwa nzuri.
Na tena, bwawa kubwa.
>> Hivyo sisi kujengwa kimsingi Massachusetts Green High Performance Computing
Center.
Hii ilikuwa kazi ya upendo kwa njia ya tano universities-- MIT, Harvard, UMass,
Kaskazini mashariki, na BU.
Tano megawati siku moja kushikamana mzigo.
Sisi alifanya kila aina ya ujanja na airside economizers
kuweka mambo ya kijani.
Na sisi kujengwa nje racks 640-isiyo ya kawaida, kujitolea kwa ajili ya kompyuta utafiti.
>> Ni alikuwa na umri wa BROWNFIELD tovuti, hivyo sisi alikuwa na baadhi ya reclamation na baadhi tidy-up
na baadhi safi-up ya tovuti.
Na kisha sisi kuanza kujenga kituo
na, boom-- lovely kituo na uwezo wa kukimbia sandbox kompyuta,
kuwa na mikutano na semina, na pia mkubwa katikati data sakafu.
>> Hapa ni yangu binafsi nzuri.
Mimi nina wazi amevaa koti huo.
Mimi labda moja tu koti, lakini kuna me
na John Goodhue-- yeye mkurugenzi mtendaji wa Center--
amesimama katika chumba mashine sakafu, ambayo, kama unaweza kuona,
ni pretty makubwa, na ni inakwenda nyuma kwa muda mrefu, kwa muda mrefu njia.
>> Mimi mara nyingi kucheza michezo kuendesha kutoka Boston kufanyika kwa Holyoke,
kujifanya kuwa mimi nina TCP / IP pakiti.
Na mimi wasiwasi kuhusu latency yangu kuendesha gari karibu katika gari langu.
Hivyo hiyo ni kipande kijani.
Basi hebu tu kuchukua dakika na kufikiri kuhusu mwingi.
Hivyo sisi ni kujaribu kwa makini sana kujenga vituo vya data kwa ufanisi,
kompyuta kwa ufanisi, kufanya vizuri uteuzi kwa ajili ya vifaa kompyuta
na kutoa, zaidi muhimu zaidi, maombi yetu,
kuwa ni huduma ya ujumbe au maombi ya kisayansi.
>> Hivyo hapa ni mwingi.
Safu hiyo ya kimwili, kila njia ya juu kwa njia ya application--
matumaini kwamba hii ni kwenda kuwa sehemu nzuri ya kozi yako.
OSI saba safu mfano ni kimsingi, utakuwa kuishi, kula, na kupumua
hii katika kazi yako kompyuta.
Hii dhana nzima ya kimwili waya infrastructure--,
cables, vituo vya data, viungo.
Na hii ni kuelezea tu mtandao.
>> Up hapa ni, vizuri, ni wazi, hii ni slide zamani,
sababu hii lazima kusema HTTP, kwa sababu hakuna anayejali kuhusu barua pepe rahisi
itifaki ya usafiri, tena.
Ni yote yanayotokea katika nafasi HTTP.
Hivyo hiyo ni ngazi moja ya stack.
>> Hapa ni mwingine seti ya mwingi, ambapo kuwa server, jeshi, hypervisor,
mgeni, binary maktaba, na kisha maombi yako.
Au, katika kesi hii, kifaa dereva, Linux kernel, asili c,
Java virtual mashine, Java API, basi Java
maombi, na kadhalika na kadhalika.
Hii ni maelezo ya mashine virtual.
>> Mwingi Mtakatifu, Batman!
Fikiria hili katika suala la compute kiasi gani
unahitaji kupata kutoka nini kinatokea hapa,
njia yote hadi juu ya stack hii, na kisha
kuwa na uwezo wa kufanya halisi yako utoaji wa maombi.
>> Na kama wewe aina ya rewind na kuanza kufikiri
kuhusu nini inachukua kutoa floating uhakika operesheni,
floating uhakika kazi yako ni kiasi ya soketi, idadi ya cores
katika tundu, saa, ambayo ni jinsi ya kufunga unaweza saa turnover--
gigahertz nne, mbili gigahertz-- na kisha simu
wa shughuli unaweza kufanya katika Hertz aliyopewa.
>> Hivyo wale microprocessors leo kufanya kati ya nne na 6 flops
kwa saa mzunguko.
Na hivyo moja-msingi 2.5 GIG saa ina utendaji kinadharia
ya juu flop mega, kutoa au kuchukua.
>> Lakini, kama kwa kila kitu, tuna uchaguzi.
Hivyo na Intel Core 2, NEHALEM Sandy Bridge, Haswell, AMD,
kuchukua choices-- yako Intel Atom.
Wote wa architectures haya processor wote wana njia tofauti kidogo
ya kuweza kuongeza namba mbili pamoja,
ambayo kimsingi ni lengo lao katika maisha.
Lazima kuwa mgumu.
Kuna mamilioni ya watu wamekaa katika vituo vya data, sasa ingawa.
>> Sor, flops kwa watt-- hili ni jambo kubwa.
Hivyo kama mimi wanataka kupata zaidi ya hii kupata njia stack hii, kasi,
Mimi nimepata kazi na jinsi wengi yaliyo shughuli hatua ya pili,
Siwezi kufanya, na kisha kuwapa watt.
Na kwa bahati nzuri, folks kuwa na mawazo kuhusu hili.
>> Hivyo kuna kubwa kugombea kila mwaka kuona
ambao wanaweza kujenga kompyuta kasi ambayo inaweza diagonalize tumbo.
Ni wito Juu 500.
Wao kuchukua juu kutoka bora kompyuta 500
juu ya dunia ambayo yanaweza diagonalize matrices.
Na kupata baadhi ya matokeo ya ajabu.
>> mengi ya mashine hizo ni kati ya megawati 10 na 20.
Wanaweza diagonalize matrices inordinately haraka.
Hawana lazima diagonalized yao kama ufanisi kwa watt,
hivyo kulikuwa kushinikiza hii kubwa kuangalia nini kijani 500 orodha bila kuangalia kama.
Na hapa ni orodha kutoka Juni.
Ni lazima kuwe na mwezi mmoja muda mfupi sana.
>> Na wito out-- mimi itabidi kuchukua juu ya orodha hii tu.
Kuna mawili maalum machines-- moja kutoka Taasisi ya Teknolojia Tokyo
na mmoja kutoka Cambridge University nchini Uingereza.
Na hawa wana pretty kubwa mega flops kwa uwiano wa watt.
Hii ni moja ya 4389, na moja ijayo chini ni 3,631.
>> Mimi itabidi kueleza tofauti kati ya hizi mbili, katika slide ijayo.
Lakini haya ni hizi ni kiasi ukubwa nguzo mtihani.
Hizi ni 34 tu kilowatts au 52 kilowatts.
Kuna baadhi ya wale kubwa here-- moja hasa hili
katika Swiss National Superdatorer Centre.
ujumbe kuchukua nyumbani kwa hili ni kwamba tuko
kujaribu kupata kompyuta kwamba wanaweza kufanya kazi kwa ufanisi.
>> Na hivyo, hebu tuangalie juu hii moja, cutely kuitwa, KFC.
Na kidogo ya matangazo hapa.
Hii hasa kampuni ya chakula ina chochote cha kufanya na hili.
Ni ukweli kwamba mfumo huu hasa
ni kulowekwa katika sana wajanja mafuta makao kiwanja.
Na hivyo got yao Fryer kuku moniker
wakati wao wa kwanza kuanza kujenga aina hii ya mifumo.
>> Lakini kimsingi nini wameweza kuchukuliwa hapa ni idadi ya vile,
kuziweka katika hii mafuta ya madini ya kisasa,
na kisha kazi nje ya jinsi ya kupata yote mitandao ndani na nje ya yake.
Kisha, si tu kwamba, wameweza kuiweka nje ili
kwamba inaweza kunyonya nje ya hewa baridi.
Ilikuwa pretty kuvutia.
Hivyo una kufanya yote ya shenanigans hii
kuwa na uwezo wa kupata kiasi hiki cha compute mikononi kwa wattage ndogo.
>> Na unaweza kuona hii ni sura ya ambapo mambo ni viongozi.
Changamoto ni kwamba hewa ya mara kwa mara baridi ni uchumi wa wadogo
na ni kuendesha gari mengi ya maendeleo ya kompyuta wote mara kwa mara,
na juu ya utendaji kompyuta.
Kwa hiyo, hili ni pretty usumbufu.
Nadhani hii ni ya kuvutia.
Ni kidogo messy wakati kujaribu wabadilishane anatoa disk,
lakini ni wazo kweli cool.
>> Hivyo si tu kwamba, kuna rundo zima la kazi
inajengwa kuzunguka kile sisi ni wito Project Open Compute.
Na hivyo, zaidi juu ya kwamba kidogo baadaye.
Lakini sekta ya kuanza kwa kutambua kwamba flops kwa watt
ni kuwa muhimu.
Na wewe, kama folks hapa, kama kubuni algorithms yako
na kubuni yako kanuni, unapaswa kuwa na ufahamu
kwamba kanuni yako unaweza kuwa yangekuwa na madhara.
>> Wakati Mark alikuwa amekaa hapa katika yake Dorm chumba kuandika Facebook 1.0,
Mimi nina uhakika pretty yeye alikuwa na mtazamo kuwa ni kwenda kuwa kubwa.
Lakini jinsi kubwa itakuwa ni juu ya mazingira ni dealio kubwa.
Na hivyo wote wa ya'll inaweza kuja na algorithms
ambayo inaweza kuwa changamoto ya kitu kwa folks kama mimi,
kujaribu kukimbia mifumo.
>> Basi hebu tu kufikiri kuhusu ulimwengu wa kweli nguvu mipaka.
Hii karatasi na Landauer-- si jambo jipya.
1961 hii ilichapishwa katika IBM Journal.
Hii ni kisheria "Irreversibility na joto
Generation katika Mchakato Computing. "
Na hivyo alisema kuwa mashine inevitably
kutekeleza majukumu vifaa kwamba hawana single-yenye thamani ya inverse.
>> Hivyo kwamba sehemu nzima ya hii ni kwamba nyuma katika '60s,
folks alijua kwamba hii ilikuwa kwenda kuwa tatizo.
Na hivyo sheria ya mipaka alisema 25 digrii C, aina ya kisheria chumba
joto, kikomo inawakilisha 0.1 elektroni volts.
Lakini kinadharia, hii ni kumbukumbu nadharia, kompyuta,
kazi katika kikomo hii inaweza kuwa iliyopita katika bits bilioni moja ya pili.
>> Sijui kuhusu wewe, lakini si kuja hela nyingi bilioni moja bits
pili kiwango cha data kubadilishana.
hoja huko ni kwamba tu 2.8 trilioni watt ya nguvu
tunapaswa milele kupanua.
>> Haki, ulimwengu halisi wote example-- hii ni muswada wangu umeme.
Mimi nina asilimia 65% ya kituo cha data kwamba lovely
Mimi ilionyesha wewe, katika wakati fulani.
Hii ni nyuma katika Juni mwaka jana.
Nimekuwa kuchukuliwa toleo la wazee ili tuweze unaweza na aina ya kuficha jina kidogo.
Mimi nilikuwa kutumia $ 45,000 mwezi kwa ajili ya nishati huko.
>> Hivyo sababu kuwa kuna ni kwamba sisi kuwa michakato ya zaidi ya 50,000 katika chumba hicho.
Hivyo unaweza kufikiria yako mwenyewe muswada makazi umeme
kuwa kwamba juu?
Lakini ilikuwa ni kwa ajili 199000000 watt masaa zaidi ya mwezi.
>> Hivyo swali mimi pose ni, unaweza kufikiria Mheshimiwa Zuckerberg ya umeme muswada huo?
Mine ni pretty kubwa, na mimi mapambano.
Na mimi nina peke yake katika hili ni.
Kuna mengi ya watu na kubwa vituo data.
Na hivyo, mimi nadhani, disclosure-- full yangu Facebook rafiki kidogo isiyo ya kawaida.
>> Hivyo yangu Facebook rafiki ni Kituo cha Prineville data,
ambayo ni moja ya Facebook kubwa, newest, chini ya kituo cha data nishati.
Nao baada ya kwangu, mambo kama nguvu matumizi ufanisi,
kama katika jinsi ufanisi ni data kituo cha dhidi ya kiasi gani nishati uko
kuweka ndani yake, ni kiasi gani maji ni wao kutumia, nini
unyevu na joto.
>> Na wao wana haya lovely, lovely viwanja.
Nadhani hii ni kushangaza ukurasa wa Facebook,
lakini mimi nadhani nina kidogo weird.
>> Hivyo moja nguvu zaidi kitu, utafiti kompyuta kwamba mimi kufanya
ni tofauti kwa nini Facebook na Yahoo na Google
na wengine juu ya mahitaji, kikamilifu, huduma daima inapatikana.
Na hivyo mimi kuwa na faida kwamba wakati ISO New England-- na ISO New England
husaidia kuweka nishati viwango kwa ajili ya kanda.
>> Na inasema ni kupanua ombi kwa watumiaji
kwa hiari kuhifadhi nishati, kwa sababu ya joto ya juu na unyevunyevu.
Na hii ilikuwa nyuma juu ya 18 ya mwezi Julai.
Na hivyo mimi furaha Tweet nyuma, Hey, ISO New England, Green Harvard.
Sisi ni kufanya sehemu yetu juu ya hapa katika kompyuta utafiti.
Na hii ni kwa sababu sisi ni kufanya sayansi.
>> Na kama vile watu wanasema sayansi kamwe kulala, sayansi wanaweza kusubiri.
Hivyo sisi ni uwezo wa quiesce wetu mifumo, kuchukua faida ya viwango vya daraja
nishati yetu ya muswada huo, na kusaidia nzima New England
kanda kwa kumwaga megawati nyingi za mzigo.
Hivyo kwamba ni jambo kipekee kwamba hutofautiana kuhusu kompyuta data kisayansi
vituo na wale walio katika uzalishaji kamili 24/7.
>> Basi hebu tu kuchukua gia nyingine hapa.
Hivyo, nataka kujadili machafuko kidogo.
Na mimi nataka kuiweka katika mwamvuli wa hifadhi.
Hivyo kwa wale aina hiyo ya walikuwa wanajitahidi
kupata kichwa yao kuzunguka kile petabytes ya kuhifadhi kuangalia kama, hii mfano.
Na hii ni aina ya mambo Mimi kukabiliana na wakati wote.
>> Kila mmoja wa haya fellas kidogo ni nne terabyte ngumu kuendesha,
hivyo unaweza aina ya kuhesabu yao juu.
Tumekuwa tukipata sasa kati ya moja kwa 1 na 1/2 petabytes
katika kiwango rack sekta hiyo.
Na tuna vyumba na vyumba, kama wewe aliona katika picha hiyo mapema na John
na mimi, kamili ya racks haya ya vifaa.
Hivyo ni kuwa sana, ni rahisi sana kujenga arrays mkubwa kuhifadhi
>> Ni zaidi rahisi ndani ya Unix kwa aina ya kuhesabu hadi jinsi mambo ni kwenda.
Hivyo hii ni kuhesabu ngapi Mau pointi kuwa mimi got huko.
Hivyo hiyo ni 423 intercept pointi.
Na kisha kama mimi kukimbia baadhi awk sketchy, mimi Unaweza kuongeza hadi, katika mfumo huu hasa,
kulikuwa 7.3 petabytes ya kuhifadhi inapatikana.
>> Hivyo hiyo ni mengi ya mambo.
Na hifadhi ni ngumu kweli kweli.
Na hata hivyo, kwa sababu fulani, hii ni sekta ya mwenendo.
Wakati mimi kuzungumza na watafiti wetu na kitivo yetu na kusema,
hey, siwezi kukimbia kuhifadhi kwa ajili yenu.
Kwa bahati mbaya, nina kuokoa gharama za kuhifadhi.
Mimi kupata biashara hii.
Na watu rejea Newegg au wao rejea Staples
au ni kiasi gani wanaweza kununua single terabyte disk gari kwa ajili ya.
>> Hivyo hii, utasikia kumbuka hapa, kwamba kuna fununu.
Kuna moja disk drive hapa.
Na kama sisi kwenda nyuma, nina mengi.
Si tu kufanya mimi wengi, nina interconnects kisasa
kuwa na uwezo wa kushona mambo haya kwa pamoja.
Hivyo hatari zinazohusiana na hizi kubwa arrays kuhifadhi si insignificant.
>> Kwa kweli, sisi alichukua biashara na sisi aliandika
hadithi kidogo juu vizuri maana, kali-mannered mkurugenzi wa utafiti
computing-- hutokea kwa kuwa ajabu Kiingereza accent-- kujaribu
kuelezea kwa mtafiti nini hakuna folder underscore Backup kweli
maana.
Ilikuwa muda mrefu kabisa, hadithi kidogo, nzuri ya dakika nne ya ugunduzi.
>> Na kumbuka, nina kubwa mengi chini nafasi zaidi mwanamke
kwamba kuimba juu ya yote bass.
Tuko akaunti chache kabisa chini.
Lakini anyway, hii ni Jambo muhimu kufikiria,
katika suala la nini inaweza kwenda vibaya.
Hivyo kama mimi kupata disk kuendesha gari, na Mimi kutupa katika mashine Unix,
na mimi kuanza kuandika mambo yake, kuna sumaku, kuna gari kichwa,
kuna zenye, moja au sifuri kuwa kuandikwa juu ya kifaa hicho.
>> Motors-- spinny, twirly mambo daima kuvunja.
Fikiria juu ya mambo ambayo kuvunja.
Ni daima imekuwa spinny, twirly mambo.
Printers, anatoa disk, magari, nk
Kitu kinachotembea ni uwezekano wa kuvunja.
>> Hivyo haja motors, wewe haja firmware kuendesha gari,
unahitaji SAS / SATA controllers, waya, firmware juu ya controllers SAS / SATA,
kiwango cha chini vitalu.
Pick hifadhi yako mtawala faili mfumo wa kanuni, kwa namna yoyote moja inaweza kuwa,
jinsi kushona mambo pamoja.
Na virtual kumbukumbu meneja wako kurasa, DRAM kuchota na maduka.
Basi, wewe kupata mwingine stack, ambayo ni aina
ya chini orodha hii moja, algorithms, watumiaji.
>> Na kama wewe kuzidisha hii up, sijui ngapi,
kuna mengi ya maeneo ambapo mambo yanaweza kwenda sideways.
I mean, hiyo ni mfano kuhusu math.
Lakini ni aina ya furaha kufikiria njia ngapi mambo inaweza kwenda vibaya,
tu kwa ajili ya disk drive.
Tuko tayari katika 300 petabytes, hivyo kufikiria idadi ya anatoa disk
unahitaji katika 300 petabytes ambayo yanaweza kwenda vibaya.
Si tu that-- hivyo hiyo ni kuhifadhi.
Na kwamba inataja mtu Ningependa kuona
kuingia hatua kushoto, ambayo ni machafuko Monkey.
Hivyo katika hatua fulani, anapata hata kubwa kuliko tu disk drive
tatizo.
>> Na hivyo, haya wanawake faini na muungwana kwamba kukimbia Streaming video huduma
waligundua kwamba kompyuta zao walikuwa pia kubwa na pia ngumu sana
na pia kutoa huduma kwa kutisha mengi ya watu.
Wao nimepata milioni 37 members-- na slide huu labda mwaka mmoja au old--
maelfu ya vifaa.
Kuna mabilioni ya masaa ya video.
Wao kuingia mabilioni ya matukio ya siku.
>> Na unaweza kuona, watu wengi kuangalia telly baadaye jioni,
na mbali outweighs kila kitu.
Na hivyo, walitaka kuwa na uwezo wa kuhakikisha
kwamba huduma ilikuwa juu na kuaminika na kufanya kazi kwa ajili yao.
Basi wakapanda na hii kitu kinachoitwa machafuko Monkey.
Ni kipande cha programu ambayo, wakati unafikiri
juu ya kuzungumza kuhusu jina ya mada hii nzima,
wadogo-nje ina maana unapaswa mtihani mambo haya.
Siyo nzuri tu kuwa milioni mashine.
Kwa hiyo, jambo zuri kuhusu hii ni, machafuko Monkey
ni huduma ambayo kubainisha makundi ya mifumo ya
na nasibu vipoe moja mifumo ya katika kundi.
Kutisha.
Hivyo mimi sijui kuhusu wewe, lakini kama mimi wameweza milele
kujengwa mfumo kwamba hutegemea nyingine mifumo kuzungumza na kila mmoja,
wewe kuchukua mmoja wao nje, uwezekano wa jambo nzima kazi,
utapungua kwa kasi.
>> Na hivyo kipande hii ya programu anaendesha karibu miundombinu Netflix.
Kwa bahati nzuri, anasema ni anaendesha tu katika masaa ya biashara kwa nia ya
kwamba wahandisi itakuwa macho na uwezo wa kujibu.
Basi hizi ni aina ya mambo ya sisi ni sasa
baada ya kufanya kwa perturb kompyuta yetu mazingira, kuanzisha machafuko
na kuanzisha utata.
>> Hivyo ni nani, katika haki zao akili, kwa hiari kuchagua
kufanya kazi na machafuko Monkey?
Hutegemea, yeye inaonekana kuwa akizungumzia yangu.
Naam, mimi nadhani should-- cute.
Lakini tatizo ni wewe hawapati uchaguzi.
Machafuko Monkey, kama wewe unaweza kuona, akiamua wewe.
>> Na hili ni tatizo kwa kompyuta katika kiwango ni kwamba huwezi kuepuka hii.
Ni inevitability ya utata na ya wadogo na wa mageuzi yetu,
katika baadhi ya njia, ya kompyuta utaalamu.
Na kumbuka, hii ni jambo moja kukumbuka,
Machafuko Monkeys upendo snowflakes-- upendo snowflakes.
snowflake-- tumekuwa alielezea Machafuko Monkey-- lakini snowflake
ni server kuwa ni ya kipekee na maalum na maridadi na mtu binafsi
na kamwe kuwa tena.
>> Mara kwa mara kupata snowflake huduma katika mazingira yetu.
Na sisi daima kujaribu na kuyeyuka snowflake huduma.
Lakini kama wewe kupata server katika mazingira yako
ambayo ni muhimu kwa longevity wa asasi yako, nayo ikayeyuka,
huwezi kuiweka nyuma pamoja tena.
Hivyo kazi machafuko Monkey ilikuwa kwenda na kusitisha matukio.
Kama machafuko Monkey melts snowflake, wewe juu, wewe ni kosa.
Nataka kuzungumza kuhusu baadhi ya vifaa kwamba sisi ni
kuona katika suala la aina ya wadogo-shughuli pia.
Na baadhi ya mambo ya kipekee kwamba ni katika na kuzunguka shughuli sayansi.
Sisi sasa ni mapya ya kuona, kumbuka kitengo hii ya suala hilo, rack hii?
Hivyo hii ni rack ya GPGPUs-- hivyo kwa ujumla lengo graphics vitengo vya usindikaji.
>> Sisi hizi ziko katika takwimu zetu kituo hicho, 100 au hivyo maili.
Rack hii hasa ni kuhusu 96 tera flops
ya single-usahihi math na uwezo kutoa nje nyuma yake.
Na tuna ili 130-isiyo ya kawaida kadi katika mfano
kwamba we-- nyingi racks ya mfano huu.
>> Hivyo hii ni ya kuvutia kwa maana kwamba madhumuni ya jumla graphics michakato
ni uwezo wa kufanya hisabati incredibly haraka kwa kiasi cha chini sana ya nishati.
Hivyo kuna uptick kubwa katika maeneo kisayansi kompyuta,
kuangalia graphics vitengo vya usindikaji katika njia kubwa.
>> Hivyo mimi mbio baadhi Mcollective kupitia bandia miundombinu yetu
jana, msisimko sana kuhusu hili.
muda mfupi tu wa petaflop ya single-usahihi.
Tu kuwa wazi hapa, hii multiplier kidogo ni 3.95.
Double-usahihi math itakuwa juu ya 1.2,
lakini yangu Twitter kulisha inaonekana njia bora kama mimi
alisema tulikuwa karibu petaflop ya single-usahihi GPGPUs.
>> Lakini ni kupata huko.
Ni kupata kuwa sana, kuvutia sana.
Na kwa nini tunafanya hivi?
Kwa sababu kemia quantum, miongoni mwa mambo mengine,
lakini sisi ni kuanzia kubuni baadhi photovoltaics mpya.
>> Na hivyo Alan Aspuru-Guzik, ambaye ni profesa katika chemistry-- mpenzi wangu
katika crime-- kwa miaka michache iliyopita.
Tumekuwa kusukuma bahasha ya kompyuta.
Na GPGPU ni bora teknolojia ya kuwa na uwezo wa kufanya
mengi ya kutisha ya ngumu math, kwa haraka sana,.
>> Hivyo, pamoja na wadogo, huja na changamoto mpya.
Hivyo scale-- mkubwa wewe kuwa makini jinsi waya mambo haya.
Na tuna ngazi fulani ya obsessive compulsive disorder.
Picha hizi pengine gari mengi ya watu karanga.
Na makabati ambayo si wired vizuri hasa
gari mtandao wetu na vifaa wahandisi karanga.
Plus pia kuna airflow masuala ambayo una vyenye.
>> Hivyo haya ni mambo ambayo mimi kamwe kuwa na mawazo ya.
Na wadogo, huja zaidi utata.
Hii ni aina mpya ya mfumo wa faili.
Ni kutisha.
Ni petabyte.
Ni inaweza kuhifadhi files bilioni 1.1.
Ni unaweza kusoma na kuandika kwa 13 gigabytes na 20 gigabytes gigabytes second--
pili.
Hivyo inaweza kupakua terabytes katika wakati hakuna wakati wote.
>> Na ni yenye inapatikana.
Na ni got lookup kushangaza rates-- 220,000 lookups pili.
Na kuna watu wengi tofauti tofauti kujenga aina hii ya mifumo.
Na unaweza kuona hapa graphically.
Hii ni moja ya mifumo ya faili wetu hiyo ni chini ya mzigo, kabisa
furaha kusoma katika muda mfupi tu ya 22 gigabytes ya pili.
Hivyo hiyo ni cool-- hivyo utata.
>> Hivyo, pamoja na utata na wadogo, huja zaidi utata, haki?
Hii ni moja ya wengi wetu, michoro wengi mtandao,
ambapo una mengi tofauti chassier wote kusaidia up
katika msingi kuu kubadili, kushikamana na kuhifadhi,
kuunganisha na chini interconnects latency.
Na kisha wote wa upande huu wa nyumba, ni tu yote ya usimamizi wa
kwamba unahitaji kuwa na uwezo wa kushughulikia mifumo kutoka eneo kijijini.
Hivyo wadogo ina mengi ya utata na hayo.
>> Kubadilisha gia tena, hebu kwenda nyuma na kuwa na doa kidogo ya sayansi.
Hivyo, kumbuka, utafiti kompyuta na hii shim-- kidogo
kidogo pink shim kati ya Kitivo na yote ya algorithms yao
na wote wa sayansi baridi na wote wa nguvu na baridi na data kituo hiki
sakafu na mitandao na kompyuta kubwa na madawati huduma na madawati msaada
na hivyo sana aliye mzaa na hivyo, tuko tu hii shim kidogo kati yao.
>> Nini tumekuwa walianza kuona ni kuwa dunia ya
na uwezo wa kujenga kubwa vituo hivi vya data
na kuwa na uwezo wa kujenga kubwa kompyuta hizi.
Tumekuwa wamezipata nzuri saa yake.
Nini sisi ni nzuri sana katika si ni hii shim kidogo kati ya utafiti
na chuma wazi na teknolojia.
Na ni ngumu.
>> Na hivyo tumekuwa na uwezo wa kuajiri folks kwamba kuishi katika dunia hii.
Na hivi karibuni zaidi, sisi alizungumza na Sayansi ya Taifa Foundation, akasema,
mambo haya wadogo-nje ni kubwa, lakini hatuwezi kupata wanasayansi wetu
juu ya mashine hizo kubwa ngumu.
Na hivyo, kumekuwa na idadi ya programu mbalimbali
ambapo sisi kweli walikuwa wengi wasiwasi kuhusu kujaribu
kuona kama tunaweza kubadilisha miundombinu ya chuo.
>> Kuna mengi ya programu karibu vituo vya kitaifa.
Na hivyo, sisi wenyewe, yetu marafiki katika Clemson,
Chuo Kikuu cha Wisconsin Madison, Southern California, Utah, na Hawaii
aina ya got pamoja na kuangalia tatizo hili.
Na hii graph kidogo hapa ni mkia mrefu wa sayansi.
>> Hivyo hii is-- hana jambo nini juu ya mhimili huu,
lakini mhimili hii ni kweli simu ya ajira kwenda kwa nguzo.
Hivyo kuna 350,000 juu ya muda wowote katika kipindi hicho.
Hizi ni watuhumiwa yetu ya kawaida pamoja chini hapa.
Kwa kweli, kuna Alan Aspuru-Guzik, ambao tulikuwa tu kuzungumza about-- tani
na tani ya compute, kwa kweli ufanisi, anajua anachokifanya.
>> Hapa ni maabara mwingine kwamba mimi itabidi kuzungumza kuhusu katika moment-- maabara John Kovac ya.
Wao nimepata yake.
Wao ni nzuri.
Wao ni furaha.
Wao ni kompyuta.
Mkuu sayansi ni kupata kufanyika.
Na kisha, kama wewe aina ya kuja chini hapa, kuna
makundi mengine kwamba si mbio ajira nyingi zaidi.
>> Na kwa nini ni kwamba?
Je, ni kwa sababu kompyuta ni ngumu sana?
Je, ni kwa sababu hawajui jinsi ya?
Hatujui, kwa sababu tumeenda na inaonekana.
Na hivyo kwamba ni nini hii mradi ni wote kuhusu,
ni ndani ya nchi, ndani ya kila moja ya mikoa hii,
kuangalia kwa fursa ambapo tunaweza kushiriki na Kitivo na watafiti
kweli katika mwisho chini ya mkia, na kuelewa nini re kufanya.
>> Hivyo hiyo ni kitu ambacho tuko kweli shauku.
Na kwamba ni jambo ambalo sayansi si kuendelea
kusonga mbele mpaka sisi kutatua baadhi ya kesi hizi makali.
Bits mengine ya sayansi kwamba kinaendelea up-- kila mtu
kuonekana Kubwa Hadron Collider.
Ajabu, haki?
Mambo haya yote mbio nje katika Holyoke.
Sisi built-- sana kwanza sayansi yaliyotokea katika Holyoke
ilikuwa ushirikiano kati ya wenyewe na Chuo Kikuu cha Boston.
Hivyo ni kweli, kweli cool.
>> Hii ni furaha kipande ya sayansi kwa ajili ya wadogo.
Hii ni upatikanaji digital kwa anga karne katika Harvard.
Kimsingi, ni archive sahani.
Kama kwenda chini Oxford-- Garden Street, sorry,
utapata moja ya uchunguzi majengo ni kimsingi full
ya karibu nusu milioni sahani.
>> Na hawa ni picha za anga wakati wa usiku, zaidi ya miaka 100.
Hivyo kuna rig nzima kuanzisha hapa digitize sahani hizo,
kuchukua picha wao, kujiandikisha yao, kuziweka kwenye kompyuta.
Na kwamba ni petabyte na nusu, haki tu there-- mradi mmoja mdogo.
>> Hizi ni miradi mingine.
Mradi huu Pan-STARRS ni kufanya full mbalimbali panoramic utafiti,
kuangalia kwa asteroids karibu Dunia na muda mfupi mbinguni matukio.
Kama biophysicist molecular, I love neno tukio muda mfupi mbinguni.
Mimi nina uhakika kabisa ni nini, lakini anyway, sisi ni kuangalia kwa ajili yao.
>> Na sisi ni kuzalisha 30 terabytes usiku nje ya darubini hizo.
Na kwamba si kweli Bandwidth tatizo, kwamba kama tatizo FedEx.
Hivyo kuweka kuhifadhi juu ya van na wewe kutuma chochote ni.
>> Bicep ni kweli interesting-- hivyo background imaging
ya cosmic ziada galactic ubaguzi.
Wakati mimi kwanza kuanza kufanya kazi katika Harvard saba au hivyo,
miaka nane iliyopita, Nakumbuka kazi juu ya mradi huu
na haikuwa kweli kuzama nyumbani kwa nini polarized mwanga
kutoka microwave cosmic background itakuwa muhimu,
mpaka hii kilichotokea.
>> Na hii ilikuwa John Kovac, ambaye mimi aliongea na kabla,
kutumia mamilioni juu ya mamilioni ya CPU masaa, katika kituo wetu na wengine,
kimsingi kuwaangalia ndani ya ulimwengu wa kwanza wakati
baada ya Big Bang, na kujaribu kuelewa
Ujumla nadharia Einstein ya relativity.
Ni akili ya kupiga kwamba kompyuta yetu wanatusaidia unravel na staré
katika mwanzo kabisa wa nini tuko hapa.
>> Hivyo wakati wewe majadiliano juu ya wadogo, hii ni wadogo baadhi kubwa.
Jambo jingine ya wadogo, kwamba mradi fulani hit guys haya.
Na hili ndilo jibu Curve kwa bicep [Inaudible] Hii ilikuwa utafiti wetu kidogo.
>> Na unaweza kuona hapa, maisha ilikuwa nzuri mpaka juu hapa,
ambayo ilikuwa wakati Tangazo hilo limekuja nje.
Na una got literally sekunde kujibu
tukio kuongeza ambayo sambamba na hii dot kidogo hapa,
ambayo kuishia kuhama terabytes nne au zaidi ya data
kupitia mtandao wa kompyuta kwamba day-- pretty nywele.
>> Na hivyo, haya ni aina ya mambo ambayo
yanaweza kutokea kwa wewe katika miundombinu yako kama huna kubuni kwa wadogo.
Tulikuwa kidogo ya kinyang'anyiro siku hiyo, kuwa
uwezo wa span nje ya mtandao kutosha huduma kuweka tovuti juu na kukimbia.
Na sisi walikuwa na mafanikio.
Hii ni email kidogo hiyo ni aina ya cute.
Hii ni barua ya Mark Vogelsberger, na Lars Hernquist, ambaye ni
Kitivo mwanachama hapa katika Harvard.
Zaidi kuhusu Mark baadaye.
Lakini nadhani hii ni moja aina ya anavyohitimisha aina
ya ambapo kompyuta ni katika kompyuta utafiti.
Hey, timu, tangu jana Jumanne, nyie racked up
zaidi ya 28% ya mpya nguzo, ambayo pamoja
ni zaidi ya miaka 78 ya CPU katika siku tatu tu.
Na mimi alisema, bado tu Ijumaa asubuhi.
Hii ni pretty kushangaza!
Furaha Ijumaa!
>> Kisha mimi kuwapa pointi data.
Na ili kwamba ilikuwa aina ya kuvutia.
Basi kumbuka kuhusu Mark, yeye itabidi kuja nyuma katika picha katika kidogo.
Hivyo wadogo-out kompyuta ni kila mahali.
>> Sisi ni hata kusaidia folks kuangalia jinsi kazi NBA,
na ambapo watu ni kutupa mipira kutoka.
Mimi si kweli kuelewa mchezo huu pia vizuri, lakini inaonekana, ni mpango kubwa.
Kuna hoops na mabakuli, na fedha.
>> Na hivyo, database yetu, sisi kujengwa kidogo 500 [inaudible]
processor sambamba nguzo, michache ya terabytes ya RAM,
kuwa na uwezo wa kujenga hii kwa Kirk na timu yake.
Na wao ni kufanya kompyuta kwa njia nyingine kwa ujumla.
Sasa huu ni mradi tuko wanaohusika na kwamba
kuvutia kabisa, karibu neural kinamu connectomics na genomic
imprinting-- tatu nzito sana kupiga maeneo ya utafiti
kwamba sisi kupambana na juu ya siku-kwa-siku.
wazo kwamba akili zetu ni chini ya stress plastiki wakati sisi ni vijana.
Na mengi ya tabia yetu ya watu wazima ni sculpted na uzoefu katika uchanga.
Hivyo hii ni dealio kubwa.
>> Na hivyo hii ni kazi hiyo unaofadhiliwa na Taasisi ya Taifa ya Afya ya Akili.
Na sisi ni kujaribu kimsingi, njia ya kura ya data kubwa
na kubwa uchambuzi wa data, aina ya rika katika ubongo wetu wa kibinadamu
njia ya aina ya mbinu mbalimbali.
>> Kwa hiyo nilitaka kuacha na aina ya pause tu kwa muda kidogo.
changamoto na kijijini vituo vya data ni mbali mbali.
Ni hawawezi kufanya kazi.
Nahitaji data yangu karibu.
Mimi haja ya kufanya utafiti wangu katika maabara yangu.
>> Na hivyo mimi aina ya alichukua mfano wa kazi magnetic resonance imaging
kuweka data kutoka takwimu zetu katika kituo cha Western Misa.
na kushikamana kwa yangu desktop katika Cambridge.
Na mimi itabidi kucheza video kidogo.
Nadhani itakuwa aina ya kazi.
>> Hivyo hii ni mimi kwenda kwa kuangalia GPUs yangu ni kazi.
Na mimi nina kuangalia kwamba VNC ya juu.
Na hii ni VNC wajanja.
Hii ni VNC na vipande 3D.
Na hivyo, kama unaweza kuona muda mfupi, hii ni mimi inazunguka ubongo huu.
Mimi nina kujaribu aina ya kupata ni oriented.
Na kisha naweza hoja kwa njia ya wengi vipande mbalimbali ya data MRI.
Na kitu pekee kwamba mbalimbali kuhusu hili
ni, ni kuja juu ya waya kutoka Magharibi Misa. desktop yangu.
Na utoaji wake kasi zaidi kuliko desktop yangu,
kwa sababu sina $ 4,000 graphics kadi katika desktop yangu, ambayo
tuna nje Western Misa.
Bila shaka, mimi nina kujaribu kuwa wajanja.
Mimi mbio gia GLX katika background, wakati akifanya yote haya,
kuhakikisha kwamba naweza kusisitiza graphics kadi,
na kwamba kila aina ya kazi na wengine yote.
Lakini jambo muhimu ni, ni hii ni 100 maili.
Na unaweza kuona kutokana na hili kwamba hakuna latency dhahiri.
Mambo kufanya pamoja uungwana vizuri.
>> Na hivyo kwamba, katika yenyewe, ni mfano na baadhi ya ufahamu
katika jinsi kompyuta na wadogo-nje kompyuta kinaenda kutokea.
Tuko wote kazi ya wakondefu na wakondefu vifaa.
Matumizi yetu ya vidonge ni kuongezeka.
>> Hivyo basi, dioksidi yangu footprint kimsingi ni
kuhama kutoka kile kutumika ya kufanya hivyo itakuwa wameweza
wamekuwa mashine kubwa chini ya dawati yangu, kwa nini
sasa ni facility-- inaweza kuwa mahali popote.
Ni inaweza kuwa mahali popote wakati wote.
Lakini hata hivyo, bado uwezo wa kuleta nyuma juu ya utendaji graphics
desktop yangu.
>> Hivyo, kupata karibu end-- kumbuka Mark?
Naam, smart kijana ni Mark.
Yeye aliamua kwamba alikuwa anaenda kujenga kweli ulimwengu virtual.
Hiyo ni mradi kabisa, wakati wewe unafikiri nimepata lami hii.
Mimi nina kwenda kutumia kompyuta, na mimi nina kwenda
kwa mfano miaka milioni 12 baada ya Big Bang kuwakilisha siku.
Na kisha mimi nina kwenda kufanya 13.8 miaka bilioni ya cosmic mageuzi.
Wote haki.
>> Hii kwa kweli anatumia kompyuta ilikuwa kubwa kuliko kompyuta yetu,
na kilichomwagika juu kwenye kitaifa rasilimali na marafiki zetu chini katika Texas.
Na vifaa vya kitaifa, hii ilikuwa mengi ya compute.
Lakini sisi alifanya mengi ya simulation ndani ya nchi
kuhakikisha kwamba programu kazi na mifumo ya kazi.
>> Na ni siku kama hii wakati wewe kutambua kwamba wewe ni kusaidia sayansi
katika ngazi hii ya wadogo, kwamba sasa watu wanaweza kusema mambo
kama, mimi nina kwenda kwa mfano ulimwengu.
Na hii ni mfano wake wa kwanza.
Na hii ni kielelezo cha kwanza timu yake.
Kuna wengine wengi folks kwamba ni kwenda
kuja nyuma Mark, ambao ni kwenda wanataka mfano na azimio juu,
na zaidi maalum, kwa usahihi zaidi.
>> Na hivyo, katika michache ya mwisho ya dakika, Mimi nataka tu kuonyesha video hii
ya Mark na Lars ya kwamba mimi, tena, kama maisha mwanasayansi, ni aina ya cute.
Hivyo hii, chini hapa, na kuelekeza wewe,
hii ni kuwaambia wewe muda tangu Big Bang.
Hivyo sisi ni saa kuhusu 0700000000 miaka.
Na hii ni kuonyesha update sasa.
Hivyo wewe ni kuona kwa wakati huu, giza jambo na mageuzi
muundo wa faini na mapema miundo katika ulimwengu wetu inayojulikana.
>> Na uhakika na hii ni kwamba hii yote ni kufanyika ndani ya kompyuta.
Hii ni seti ya vigezo na seti ya fizikia
na seti ya hisabati na seti ya mifano
kwamba ni uangalifu, na kisha makini kushikamana na kila mmoja
kuwa na uwezo wa kubuni mwingiliano.
>> Hivyo unaweza kuona baadhi kuanza ya baadhi milipuko gaseous hapa.
Na gesi joto ni kubadilika.
Na unaweza kuanza kuona muundo inayoonekana mabadiliko ya ulimwengu.
Na sehemu muhimu na hii ni, kila kidogo kidogo, vidogo, vidogo dot
ni kipande ya fizikia na ina seti ya hisabati kote,
kuwafahamisha rafiki yake na jirani yake.
>> Hivyo kutokana na kuongeza mtazamo, haya kompyuta na kazi yote katika tamasha
na kuzungumza na kila mmoja kwa ufanisi.
Hivyo hawawezi kuwa pia chatty.
Wana kuhifadhi matokeo yao.
Na wao wana kuendelea kuwajulisha wote wa marafiki zao.
Hakika, utaona sasa, mtindo huu ya kupata zaidi na zaidi ngumu.
Kuna mambo zaidi na zaidi kinachoendelea.
Kuna zaidi na zaidi nyenzo wanaruka kote.
>> Na hii ni nini mapema cosmos ingekuwa wameweza inaonekana kama.
Ilikuwa ni sehemu pretty nywele.
Kuna milipuko yote juu ya mahali, collisions nguvu.
Na malezi ya nzito madini na vipengele.
Na mawingu hayo makubwa smashing ndani kila mmoja kwa nguvu uliokithiri.
>> Na hivyo sasa tuko 9600000000 miaka kutokana na mlipuko huu wa awali.
Wewe ni mapya ya kuona mambo ni aina ya tulivu kidogo, tu
kidogo, kwa sababu nishati ni sasa kuanza kupumzika.
Na hivyo hisabati mifano got kuwa katika nafasi.
Na wewe ni mapya ya kuona coalescence wa mambo mbalimbali.
Na kuanzia kuona jambo hili aina ya kuja pamoja na polepole baridi.
>> Na ni mapya ya kuangalia kidogo zaidi kama anga la usiku, kidogo.
Na ni [? QSing. ?] Sisi ni sasa 30.2 miaka bilioni na sisi ni aina ya kosa.
Na kisha nini alifanya alikuwa kwamba alichukua mtindo huu,
na kisha inaonekana katika ulimwengu inayoonekana.
Na kimsingi basi, walikuwa uwezo wa kuchukua kwamba na kuifunika
ni na nini unaweza kuona.
Na uaminifu ni kubwa, kama kwa jinsi sahihi mifano ya kompyuta ni.
>> Bila shaka, astrophysicists na makundi ya utafiti
haja uaminifu hata bora na azimio hata ya juu.
Lakini kama wewe kufikiri juu ya nini Nimekuwa kuzungumza na wewe leo
njia hii safari kidogo kupitia wawili kuhifadhi na muundo na mitandao
na mwingi, jambo muhimu ni, ni ukubwa-out kompyuta muhimu?
Hiyo ilikuwa hypothesis-- yangu ya awali nyuma kwa njia yetu ya kisayansi.
>> Natumaini kwamba katika mapema sehemu ya huu napenda
kutabiri kwamba mimi itakuwa na uwezo wa kueleza na wewe kuhusu wadogo-out kompyuta.
Na sisi aina ya majaribio baadhi ya hypotheses hizo.
Tulikwenda kwa njia ya mazungumzo haya.
Na mimi nina kwenda tu kusema wadogo-nje kompyuta ni essential-- oh,
ndiyo, sana ndiyo.
>> Hivyo wakati wewe ni kufikiri kuhusu codes yako, wakati
unafanya CS50 miradi mwisho, wakati wewe ni kufikiri kuhusu urithi wako
kwa binadamu na rasilimali kwamba sisi haja ya kuwa na uwezo wa kuendesha kompyuta hizi
mifumo, kufikiri kwa makini sana kuhusu flops kwa watt,
na kufikiri kuhusu machafuko Monkey.
>> Fikiria juu ya snowflakes yako, kufanya si kufanya moja-awamu ya pili, maktaba reuse,
kujenga reusable codes-- mambo yote kwamba wakufunzi wamekuwa kufundisha
katika darasa hili.
Hizi ni mambo ya msingi.
Wao siyo tu mdomo huduma.
Haya ni mambo ya kweli.
>> Na kama yoyote ya unataka nifuate Mimi ni obsessive na jambo Twitter.
Mimi nimepata kwa namna fulani kutoa kwamba up.
Lakini mengi ya taarifa za msingi ni
juu ya kompyuta utafiti wetu Tovuti rc.fas.harvard.edu.
>> Mimi kujaribu na kuendelea blog hadi tarehe na teknolojia ya kisasa
na jinsi sisi kufanya distributive kompyuta na kadhalika.
Na kisha wafanyakazi wetu ni daima inapatikana kwa njia ya odybot.org.
Na odybot ni msaidizi wetu kidogo.
Yeye mara nyingi ina kidogo mashindano kwenye tovuti yake
pia, ambapo unaweza kujaribu na doa yake kuzunguka chuo.
Yeye ni rafiki kidogo uso wa kompyuta utafiti.
>> Na mimi itabidi aina ya wrap kuna up na kuwashukuru wote kwa muda wako.
Na natumaini unakumbuka kuwa wadogo-out kompyuta ni kitu halisi.
Na kuna mengi ya watu ambao wameweza got mengi ya sanaa kabla
ambao watakuwa na uwezo wa kukusaidia.
Na wote wa bora wa bahati na juhudi yako ya baadaye katika kufanya
kuhakikisha kwamba yetu kompyuta wote mizani, ni juu performing,
na husaidia utu zaidi kuliko kitu kingine chochote.
Hivyo, asante kwa muda wako.