>> JAMES sumampal: Hi, magandang hapon, lahat.
Ang pangalan ko ay James sampal.
Ako ang Assistant Dean para sa Pananaliksik -Compute dito sa Harvard University.
At ngayon pupuntahan ko makipag-usap sa iyo tungkol sa bakit scale-out computing ay mahalaga.
>> Kaya tingin ko, unang up, sino ang ito tao?
Bakit ako dito?
Bakit ako pakikipag-usap sa iyo?
Mayroon akong isang background sa mga kaunlaran sa computing at pananaliksik computing,
lumalawak pabalik sa Estados Kingdom-- Ang Wellcome Trust Sanger, Kaliporniya
Institute para sa genome-- ng tao at pagkatapos ay mas kamakailang na sa Estados Unidos
nagtatrabaho sa Malawak at iba pang mga istimado lugar ng pag-aaral, tulad ng Harvard.
>> Sa tingin ko kung ano na talagang nangangahulugan ay na ako ng pagbawi molecular bio
pisisista.
Kaya kung ano ang karapatan mayroon ang nakuha ko upang sabihin sa mo tungkol sa scale-out computing?
Mayroong gayunpaman.
18 taong gulang o kaya nagbigay lamang Nakita ko ang pinaka kapansin-pansing pagtaas sa mga sukatan pagiging kumplikado
at pangkalahatang kahusayan -compute ng mga sistema.
>> Kapag ako ay ginagawa sa aking PhD sa Oxford, ako ay medyo nasasabik na may 200 megahertz
Silicon Graphics machine na may 18 gigabytes ng imbakan at isang solong CPU.
Times ay nagbago.
Kung fast forward ngayon, ipinapadala namin umiikot higit sa 60,000 CPU dito sa Harvard.
Maraming iba pang mga organisasyon ay umiikot marami pang iba.
>> Ang mahalagang takeaway mula sa ito ay Scale na ngayon ay hindi lamang tiyak na mangyayari,
ito ay nangyari at ito ay pagpunta sa patuloy na mangyayari.
Kaya sabihin, para sa isang sandali, uri ng rewind at makipag-usap nang masyadong mabilis
tungkol sa agham aking, paborito paksa, ang paraan ng pang-agham.
>> Kung ikaw ay maging isang siyentipiko, kailangan mo lang gawin ang ilang pangunahing bagay.
Kung hindi mo gawin ang mga bagay na maaari mong hindi isaalang-alang ang iyong sarili ng scientist
at ikaw ay nagpupumilit nagagawang maunawaan ang iyong lugar ng disiplina.
>> Kaya una sa lahat, nais mong magbalangkas ang iyong tanong, lumikha ka ng mga pagpapalagay,
ngunit higit sa lahat, sa iyo hulaan ang iyong results--
mayroon kang isang hula bilang sa kung ano ang magiging resulta.
At pagkatapos ay sa wakas, subukan mo ang iyong teorya at pag-aralan ang iyong mga resulta.
>> Kaya ang paraan na ito ay pang-agham lubos na mahalaga sa computing.
Pag-compute ng parehong paghula at nagagawang subukan ang iyong mga resulta
ay isang mahalagang bahagi ng kung ano ang kailangan namin gawin sa paraan ng pang-agham.
Ang mga hula at testings ang mga tunay na dalawang cornerstones
ng paraan ng pang-agham, at ang bawat isa nangangailangan ng mga pinaka-makabuluhang paglago
sa modernong pagtutuos.
>> Ang dalawang poste ng agham ay na ng teorya at ng e-eksperimento.
At higit pa kamakailan, computing ay madalas na nabanggit
bilang ikatlong haligi ng agham.
Kaya kung mag-aaral ay nanonood ito, mayroon kang ganap na walang presyon.
Ikatlong poste ng science-- hindi malaki deal-- computing, uri ng mahalaga.
Kaya natutuwa ito ang computing bahagi ng computer science course 50.
>> Kaya sapat ng background.
Gusto kong sabihin sa iyo ang plano ng kung ano ang kami ay pagpunta sa makipag-usap tungkol sa ngayon.
Pupunta ako sa pumunta sa paglipas ng ilang kasaysayan.
Pupunta ako upang ipaliwanag kung bakit kami nakarating dito.
Pupunta ako sa makipag-usap tungkol sa ilang ng kasaysayan ng computing
dito sa Harvard, ang ilang mga mga aktibidad sa paligid ng social media,
berde things-- napaka makabagbag-puso tungkol sa lahat ng bagay
green-- storage-- computer na storage-- paano nakakaapekto ang kaguluhan scale-out ang mga system,
nagbabaha-bahagi at mga sistema sa partikular na.
>> At pagkatapos ay ako pagpunta sa pindutin sa ilang ang laki-out hardware na
kinakailangan upang magagawang gawin computing sa scale.
At pagkatapos ay sa wakas, kami ay pagpunta sa wrap up na may ilang mga kahanga-hangang agham.
>> Kaya, sabihin tumagal ng isang minuto upang tingnan ang aming mga aktwal na kasaysayan.
Pag-compute umunlad.
Kaya mula noong '60s, ang lahat ng ang layo ng hanggang sa ngayon,
nasaksihan namin talaga ng pagbabago ng saklaw mula sa sentralisadong computing
upang desentralisahan computing, upang collaborative at pagkatapos ay malayang
computing at pabalik muli.
>> At hayaan mo akong i-annotate na nang kaunti.
Nang una naming makapagsimula off na may mga computer, nagkaroon kami mainframes.
Sila ay inordinately mahal device.
Ang lahat ay nagkaroon na ibabahagi.
Computing ay complex.
Maaari mong makita, puno ito ng mga kuwarto at mayroong mga operator at tape
at lahat ng uri ng whirry, clicky, spinny device.
>> Sa paligid ng 'unang bahagi ng 70s' mula sa 80s, nagsimula ka upang makita ang isang epekto ng fax machine.
Kaya ikaw ay nagsisimula upang makita computing simulan na lumitaw muli sa laboratoryo
at maging mas malapit sa iyo.
Ang pagtaas ng personal na computer, walang duda
sa 'mula sa 80s, maagang bahagi ng dekada, talagang nagbago sa computing.
>> At mayroong isang palatandaan sa sa pamagat, dahil ito
ay tinawag ang personal computer, na nangangahulugang ito pag-aari mo.
Kaya bilang ang paglaki ng Nagpatuloy computing,
mga tao na maisasakatuparan na ang kanilang mga personal na computer na ay hindi sapat na talagang malaki
upang magagawang gumawa ng anumang bagay sa anumang kahusayan, o makabuluhang grasya, sa agham.
>> At kaya kakailanganin ng mga tao na nagsimula sa bumuo ng mga aparato ng network
driver para makapag-konekta sa mga PC -sama upang magagawang upang bumuo ng cluster.
At kaya ito begat ng panahon ng Beowulf kumpol.
Sumabog Linux bilang isang tugon sa pinagmamay-arian ng operating system, parehong cost
at ang pagiging kumplikado.
>> At pagkatapos, narito ang natin ngayon, kung saan, pa muli, kami ay
nahaharap sa mga kuwarto na puno ng mga computer na kagamitan at ang kakayahang
upang mag-swipe ng isang tao ng credit card at makakuha ng access sa mga computing pasilidad,
malayuan.
>> At sa gayon maaari mong makita pagkatapos, sa mga tuntunin ng epekto sa kasaysayan
kung paano namin kino-compute ngayon, ito ay talagang
lumaki mula machine mga kuwarto na puno ng mga computer
sa pamamagitan ng ilang personal na computing ang lahat ng mga paraan pabalik muli
sa machine na kuwarto na puno ng mga computer.
>> Kaya ito ay ang aking unang kumpol.
Kaya 2000, binuo namin ng isang computer system sa Europa
upang epektibong i-annotate ang Genome ng tao.
Marami ng teknolohiya na nakalista sa kanang bahagi kamay
doon na, sa kasamaang-palad, Hindi na sa amin.
Ito ay ang pumasa off sa mahusay na teknolohiya sa kalangitan.
>> Ang machine mismo ay marahil katumbas ng ilang disenteng laptop
ngayon, at na lamang ang uri ng ipinapakita sa iyo.
Gayunpaman, maingat kami annotate ang Genome ng tao at parehong protektado ito
sa partikular na papel sa Kalikasan mula sa mga alalahanin ng data
pagiging publiko o pribado.
>> Kaya ito ay kahanga-hanga, tama?
Kaya mayroon kaming isang tao Genome.
Tapos na kami sa computing.
Pakiramdam ko ay labis na nasisiyahan sa aking sarili.
Ako na pinagsama sa Harvard sa 2006, pakiramdam ng maraming mas nasisiyahan sa aking sarili.
>> Ito ay kung ano ang aking minana.
Ito ay isang departamento mail at file server.
Maaari mong makita dito mayroong ng kaunting tape
na ginagamit upang i-hold ang sistema nang sama-sama.
Ito ang aming lisensya at i-print server.
Ako ay medyo sigurado doon siguro mga password sa ilan sa mga Post-nito Tala.
>> Hindi kahanga-hanga.
Medyo malayo mula sa kahanga-hangang.
At oo, Napag-alaman kong ang maliit na chart na ipinakita ko sa iyo sa simula
mula sa pagbabahagi sa pagmamay-ari pabalik sa pagbabahagi,
na kailangan namin upang baguhin ang laro.
At kaya binago namin ang laro pamamagitan ng pagbibigay ng mga insentibo.
At kaya ang mga tao, pati na ito maliit na artikulo sa Wikipedia
Sinasabi dito, ang aming mapakay nilalang.
At ang pag-aaral ng mga insentibo kaayusan ay mahalaga sa pag-aaral
ng pang-ekonomiyang aktibidad.
>> Kaya sinimulan namin upang incentivize ang aming mga guro at ang aming mga mananaliksik.
At kaya incentivized namin ang mga ito sa isang talagang malaking sistema ng computer.
Kaya noong 2008, na binuo namin ang isang 4096 processor machine-- 10 rack,
ilang daang kilowatts ng kapangyarihan.
>> Ano sa palagay ko ay kagiliw-giliw na ito ay hindi
kahit nasaan ka man sa pag-ikot.
Ang parehong halaga ng kapangyarihan at magkuwenta, ang lakas ay ang tuluy-tuloy na.
Ito ay 200 kilowatts kung kailan namin ay pagbuo ng mga sistema sa Europa.
Ito ay dalawang daang kilowatts sa 2008, at na
Mukhang ang [? quanter?] ng maliit na unibersidad-based computing system.
>> Kaya Harvard today-- fast forward, ako walang malungkot na panda, medyo isang masaya panda.
Kami ay balanced 60-kakaiba thousand-load CPU, at ang kanilang pag-akyat kapansin-pansing.
Mayroon kaming 15 petabytes ng storage, akyatin din.
Muli, ito 200 kilowatt pagdagdag, mukhang namin
na ang pagdagdag ng naturang tuwing anim o kaya buwan.
Maraming at maraming mga virtual machine.
At higit sa lahat, tungkol sa 1.8 megawatts
ng pananaliksik computing kagamitan.
>> At ako pagpunta sa darating pabalik sa ito sa ibang pagkakataon,
kung bakit ako ngayon hindi na kinakailangang bilangin kung magkano ang CPU namin mayroon,
ngunit kung gaano kalaki ang koryente bill.
20 iba pang mga kaya nakatuon mga tauhan computing pananaliksik.
At higit sa lahat, kami ay nagsisimula upang palaguin ang aming GPGPUs.
Ako ay staggered sa kung gaano kalaki ito ay idinagdag sa araw-araw.
Kaya, aralin kasaysayan sa paglipas ng, tama?
>> Kaya paano ko makuha namin doon mula dito?
Tingnan natin ang ilang mga modernong Hayaan Scale-out magkuwenta mga halimbawa.
Isa akong kaunti nahuhumaling sa laki at sukat ng social media.
Mayroong isang bilang ng mga lubhang Matagumpay ang malaking sukat computing
mga organisasyon na ngayon sa planeta, pagbibigay ng suporta at serbisyo
sa amin lahat.
Kaya iyon ang disclaimer.
>> At gusto kong magsimula sa isang bilang ng mga ounces sa isang Instagram.
Ito ay hindi tunay na isang humantong-in sa isang biro, ito ay
hindi kahit na nakakatawa, talaga, dumating sa tingin ng mga ito.
Ngunit pa rin, kami ay pagpunta sa tumingin sa ounces sa Instagram.
At kami ay pagpunta sa simulan sa "Aking pukyutan at bulaklak."
Ako ay nasa [hindi marinig] Village at kinuha ko ang isang maliit na larawan
ng isang pukyutan nakaupo sa isang bulaklak.
At pagkatapos ay nagsimula akong mag-isip tungkol sa ano nga ba talaga ang ibig sabihin ito.
At kinuha ko ang larawang ito off ang aking telepono at mabibilang kung gaano karaming mga byte ay nasa loob nito,
at ito ay tungkol sa 256 kilobytes.
Aling kapag sinimulan ko, gagawin talaga punan 5 at 4/1 inch tumbahin.
At nagsimula mag-isip, mahusay, na ay malamig-lamig.
>> At sinimulan kong hanapin at gawin ang ilang mga pananaliksik sa network.
At nakita ko ang na Instagram May 200 milyong MAUs.
Ako ay hindi tunay na iyon sigurado kung ano ang Mau ay.
At Mau, pababa dito, ay isang buwanang aktibong user.
>> Kaya, medyo cool 200000000 MAUs--.
20000000000 photographs-- kaya masyadong maraming mga larawan.
60 milyong bagong litrato bawat araw
darating out sa tungkol sa 0.002 kalesa bawat larawan.
Iyon ay tungkol sa limang petabytes ng disk lamang doon.
At iyon ay talagang hindi gitnang bahagi ng kung ano ang iyong pupuntahan namin pag-uusapan.
Iyon ay maliit na patatas.
O bilang sabihin namin sa England, napakaliit spuds.
>> Kaya tingnan natin ang totoong elephant ipaalam sa room-- natatanging mga mukha.
Muli, ang sukatin sa ipaalam ang bagong quanta tumawag sa isang Mau.
May 1.3 bilyon MAUs Facebook mismo.
WhatsApp, na aking nagkaroon hindi kahit na Narinig ng hanggang sa kamakailan lamang, ito ay
ang ilang mga serbisyo-uri-uriin messaging, ay 500 milyon MAUs.
Instagram, na namin lamang usapan tungkol sa, 200,000,000 MAUs.
At Messenger, na isa pang serbisyo sa pagmemensahe,
ay 200 milyon MAUs din.
>> Kaya may kabuuan na hanggang, ito ay tungkol sa 2200000000 kabuuang mga gumagamit.
Malinaw na mayroong ilang overlap, ngunit iyan ay katumbas ng isang third ng mga planeta.
At magpadala sila ng isang bagay sa rehiyon ng 12 bilyon ng mga mensahe sa isang araw.
At muli, mayroon lamang 7 bilyong tao sa planeta.
Hindi lahat ay mayroong isang smartphone.
Kaya ito ay sira ang bait numero.
>> At ako pagpunta sa magtaltalan na hindi kahit tungkol sa imbakan o ang magkuwenta.
At sa quote ang kanta, lahat ng ito ay tungkol sa graph na iyon.
Narito ang aming kaibig-ibig Meghan Trainor pababa dito, pagkanta tungkol sa lahat ng bass.
Tandaan, siya rin ay medyo isang kaunting bass herself-- 207,
mahusay 218,000,000 mga tao ang nakita ito batang babae kumanta siya ng kanta.
>> Kaya ang aking argumento ay ito lahat ng ito ay tungkol sa graph.
Kaya kinuha namin ang ilang mga open source na software at nagsimulang upang tumingin sa isang graph.
At ito ay LinkedIn, kaya ito ay isang Facebook para sa lumang tao.
At oo, ito ay ang aking LinkedIn graph.
Mayroon akong 1,200 o kaya nodes, tinatawag na "Friends."
At narito ako sa itaas.
At narito ang lahat ng mga interconnections.
>> Ngayon, sa tingin pabalik sa Instagram kuwento.
Ang bawat isa sa mga ito ay hindi lamang ang mga larawan, ito
May buong kalabisan ng mga koneksyon sa pagitan ng partikular na indibidwal
at marami pang iba.
Ito ay sentro ng piraso ay alinman sa isang bug sa drawing graph algorithm,
o ito siguro David Malan, Hindi ako sigurado pa.
Kaya maaari mong redraw ang mga graph sa lahat ng uri
ng ways-- gephi.gihub.io ay kung saan maaari mong hilahin na software mula sa.
Ito ay talagang cool na para sa pagiging magagawa upang ayusin ang mga komunidad.
Maaari mong makita dito, ito ay Harvard at iba't-ibang mga iba pang mga lugar na nagtrabaho ako,
dahil ito ay ang aking data na may kaugnayan sa trabaho.
>> Kaya sa tingin lamang tungkol sa pagiging kumplikado ng graph at lahat ng data
na hilahin ka kasama.
Kaya samantala, bumalik sa FriendFace, tama?
Tiningnan namin sa Instagram data na ay ang pagkakasunud-sunod ng limang petabytes.
Walang sang-ayon.
Isang medyo pa rin maraming data, ngunit walang mga malaking makitungo sa mas malawak na scheme ng mga bagay.
>> Mula ang artikulong ito sa mga lumang internet, "Pag-scale ang warehouse Facebook data
300 petabytes. "
Iyon ay isang buong iba't ibang changer laro ngayon,
kapag ikaw ay nagsisimula sa -isip ng data at ang graph
at kung ano ang iyong dalhin kasama.
At ang kanilang mga mataas na data para sa ng ang pagkakasunud-sunod ng 600 terrabytes isang araw.
>> Ngayon, alam mo na, na rin, then-- Ibig kong sabihin, 600 terrabytes sa isang araw,
300 petabytes-- ang mga ito rin ngayon nagsisimula
upang makakuha ng napaka-aalala tungkol sa kung paano panatilihing bagay-bagay na ito
at upang matiyak na ang data na ito ay mananatiling sa paligid.
At ito maginoo dito, Jay Parikh, ay nakatingin
sa kung paano mag-imbak ng exabyte ng data.
>> Para lamang sa mga nasa mo sino ang nanonood kasama
sa bahay, isang exabyte-- 10 sa 18.
Ito ay nakuha ng sarili nitong Wikipedia pahina, ito ay na malaki ng isang numero.
Iyon ay ang laki at sukat ng kung ano ang hindi namin tinitingnan, para makapag-imbak ng data.
At ang mga guys ay hindi mucking sa paligid, sila ay nag-iimbak ng na halaga ng data.
Kaya isa sa mga palatandaan na kanilang hinahanap sa dito
ay data center para sa tinatawag na cold storage.
>> Aling Pinagsasama-sa akin sa pagiging berde.
At dito ay Kermit.
Siya at ang ko agree-- sobrang mahirap upang maging luntian,
ngunit namin ibinigay ito sa aming pinakamahusay na try.
Kermit hindi maaaring makatulong ito, siya ay maging luntian lahat ng oras,
Hindi maaaring tumagal ng kanyang green-Ness off sa lahat.
>> Kaya, pagiging isang concepts-- ilang uri ng mga pangunahing mga konsepto
ng kaberdehan, kapag ito may kaugnayan sa computing.
Ang isa na ay ang pinakamahalagang ay ang kahabaan ng buhay ng produkto.
Kung ang iyong produkto ay may isang maikling tagal ng buhay, maaari mong hindi, sa pamamagitan ng kahulugan, ay berde.
Ang enerhiya na kinunan sa paggawa ng disk drive, isang motherboard, isang computer
system, isang tablet, kahit anong maaaring ito maging, ang kahabaan ng buhay ng iyong mga system
ay isang mahalagang bahagi ng kung paano berde maaari kang maging.
>> Ang mahalagang bahagi, pati na ang lahat ng sa iyo ay pagbuo ng software algorithms--
algorithm ng isang bahagyang salita para sa software, i-right?
Kaya, ang iyong disenyo ng algorithm ay ganap na kritikal sa mga tuntunin
ng kung paano mo ay pagpunta sa magagawang mabilis at tumpak na computations gamitin
ang hindi bababa sa halaga ng enerhiya maaari.
At magagawa ko upang ito sa ilang sandali.
>> Center ang data design-- na iyong nakita na kami ay mayroon ng libu-libong
sa libu-libong machine, pag-upo nang tahimik sa maliit at madilim na sulok
ng mundo, computing.
Allocation-- Resource kung paano makakuha ng sa tayahin, sa storage,
sa pamamagitan ng network.
Mga operating system ay isang mahalagang bahagi ng ito, at maraming virtualization
upang ma-pack nang higit pa at higit pang tumaya sa isang maliit na espasyo.
>> Bibigyan kita ng isang maliit na halimbawa mula sa pananaliksik computing.
Kailangan namin ng higit pang ping, mas kapangyarihan, at higit pa pipe.
Kailangan namin ng higit pang mas malaki, mas mahusay, mas mabilis na mga computer,
at kailangan upang gamitin mas mababa juice.
At hindi namin mai-ehersisyo ang kung paano ito gawin.
Hindi ko alam kung ang hashtag gowest bilang marahil ay ginamit ng mga Kardashian,
ngunit gayon pa man, gowest.
At ginawa namin.
>> Namin kinuha ang aming operasyon at inilipat namin ito out
sa Western Massachusetts sa isang maliit na bayan kiskisan
tinatawag na Holyoke, hilaga lamang ng Chikopee at Springfield.
Ginawa namin ito para sa ilang mga kadahilanan.
Ang pangunahing isa ay na namin ay nagkaroon ng isang napaka, napakalaking dam.
At ito napakalaking dam ay magagawang patayin 30 plus megawatts ng enerhiya,
at ito ay underutilized sa oras.
>> Mas mahalaga, nagkaroon din kami isang napaka-komplikadong network
na noon ay nasa lugar.
Kung tumingin ka sa kung saan sa network napupunta sa Estados Unidos,
sinusunod nito ang lahat ng tren track.
Ang partikular na piraso ng network ay pag-aari ng aming mga kasamahan at mga kaibigan
sa Massachusetts Institute of Technology,
at isa lamang ito ay itinayo ang lahat ng mga paraan out sa Route 90.
>> Kaya nagkaroon kami ng malaking ilog magkudlit, Route 90 tick, nagkaroon kami ng maikling landas ng 100 na milya,
at isang mahabang landas ng tungkol sa 1,000 milya.
Ay mayroon kaming upang gawin ang isang napakalaking kabitan ng network, bilang maaari mong makita dito,
sa isa lamang maglagay ng isang link sa, upang magagawang kumonekta sa Holyoke,
ngunit nagkaroon kami ng lahat ng kinakailangang infrastructure-- ping, kapangyarihan, pipa.
Buhay ay mabuti.
At muli, malaki dam.
>> Kaya binuo namin ang isa lamang sa Massachusetts Green Computing Mataas na Pagganap
Center.
Ito ay isang labor ng pag-ibig sa pamamagitan ng limang universities-- MIT, Harvard, UMass,
Northeastern, at BU.
Limang araw sa isang nakakonektang-load ng megawat.
Ginawa namin ang lahat ng uri ng kabihasnan may airside economizers
upang panatilihin ang berdeng mga bagay.
At binuo namin ang 640-kakaiba rack, nakatuon para sa pananaliksik sa computing.
>> Ito ay isang lumang brownfield site, kaya kami ay may ilang pagbawi at ang ilan ay malinis-up
at ilang clean-up ng site.
At pagkatapos ay nagsimula kaming upang bumuo ng mga pasilidad
at, boom-- kaibig-ibig pasilidad sa kakayahan upang patakbuhin ang sandbox computing,
na magkaroon ng mga conference at seminar, at din ng isang napakalaking data center palapag.
>> Ito ang aking magandang sarili.
Malinaw naman ako suot na parehong jacket.
Ako siguro magkaroon ng isa lamang jacket, ngunit mayroong sa akin
at John Goodhue-- niya ang tagapagpaganap director ng Center--
nakatayo sa machine room palapag, kung saan, bilang maaari mong makita,
ay medyo dramatic, at ito napupunta pabalik sa isang mahaba, mahabang paraan.
>> Madalas akong maglaro ng mga game pagmamaneho mula sa Boston out sa Holyoke,
nagpapanggap na ako ng TCP / IP packet.
At ako mag-alala tungkol sa aking latency pagmamaneho sa paligid sa aking kotse.
Kaya iyon ang berde na piraso.
Kaya ipaalam sa tumagal lamang ng isang minuto at sa tingin tungkol sa mga stack.
Kaya naming sinusubukang napaka maingat sa bumuo ng mga data center mahusay,
-compute mahusay, gumawa ng mabuting pagpili para sa computing kagamitan
at maghatid ng higit pang mahalaga, ang aming application,
maging ito ng serbisyo sa pagmemensahe o isang application na pang-agham.
>> Kaya narito ang mga stack.
Kaya pisikal na layer, ang lahat ng mga paraan up sa pamamagitan ng application--
umaasa na ito ay pagpunta sa maging isang magandang bahagi ng iyong kurso.
OSI modelo pitong layer ay isa lamang, ay ka nakatira, kumain, at huminga
ito sa kabuuan ng iyong karera sa computing.
Ang buong konsepto ng pisikal na infrastructure-- wire,
mga kable, data center, na link.
At ito ay lamang na naglalarawan sa network.
>> Hanggang dito ay kung, mahusay, malinaw naman, ito ay isang lumang slide,
dahil ito ang dapat sabihin ng HTTP, dahil walang saysay na tao nagmamalasakit tungkol sa simpleng mail
transport protocol, na ngayon.
Lahat ng ito ay nangyayari sa HTTP espasyo.
Kaya na ng isang antas ng stack.
>> Narito ang isa pang hanay ng mga stack, kung saan mo magkaroon ng isang server, ang isang host, isang hypervisor,
isang bisita, binary library, at pagkatapos ang iyong application.
O, sa kasong ito, ang aparato driver, isang Linux kernel, katutubong c,
Java virtual machine, Java API, pagkatapos Java
application, at iba pa at iba pa.
Ito ay isang paglalarawan ng isang virtual machine.
>> Banal na stack, Batman!
Isipin ito sa mga tuntunin ng kung magkano ang tumaya
kailangan mo upang makakuha ng mula sa kung ano ang nangyayari dito,
ang lahat ng mga paraan ng hanggang sa tuktok ng stack, upang pagkatapos ay
magawa ang iyong aktwal na paghahatid ng application.
>> At kung uri ng rewind at simulang mag-isip
tungkol sa kung ano ang kinakailangan upang ibigay isang lumulutang na tuldok pagpapatakbo,
ang iyong mga lumulutang na operasyon punto ay isang pinagsama-samang ng socket, ang bilang ng mga core
sa socket, ng orasan, na kung saan ay kung gaano kabilis maaari ang orasan turnover--
apat gigahertz, dalawang gigahertz-- at pagkatapos ay ang numero ng
ng mga operasyon maaari kang gawin sa isang ibinigay na Hertz.
>> Kaya mga Microprocessor ngayon gawin sa pagitan ng apat at 6 FLOPs
sa bawat ikot ng orasan.
At gayon ang isang solong-core 2.5 kalesa orasan May mga maximum na pagganap
ng tungkol sa isang Mega kabiguan, bigyan o tumagal.
>> Ngunit, tulad ng sa lahat ng bagay, mayroon kaming pagpipilian.
Kaya at Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD,
dalhin mo ang iyong choices-- Intel Atom.
Ang lahat ng mga processor architectures lahat ay may bahagyang kakaibang paraan
ng pagiging magagawang magdagdag ng dalawang numero magkasama,
na kung saan ay isa lamang ang kanilang mga layunin sa buhay.
Kailangan ay matigas.
May milyun-milyong mga ito upo sa data center, bagaman ngayon.
>> Sor, flops bawat watt-- ito ang sisikat.
Kaya kapag gusto kong makakuha ng higit pang mga ito upang makakuha ng sa pamamagitan ng stack, mas mabilis,
Mayroon akong upang gumana sa kung gaano karaming lumulutang na mga pagpapatakbo ng punto ng pangalawang,
Ang maaari kong gawin, at pagkatapos ay bigyan sila wat.
At sa kabutihang-palad, kakailanganin ng mga tao na naisip tungkol dito.
>> Kaya mayroong isang malawak paligsahan sa bawat taon upang makita ang
kung sino ang maaaring bumuo ang pinakamabilis na computer na maaari diagonalize isang matrix.
Ito ay tinatawag na Top 500.
Pumili ang mga ito sa tuktok mula sa ang pinakamahusay na 500 mga computer
sa planeta na maaari diagonalize matrices.
At kang makakuha ng ilang kamangha-manghang mga resulta.
>> Isang maraming mga machine ay sa pagitan ng 10 at 20 megawatts.
Maaari silang diagonalize matrices inordinately mabilis.
Hindi nila kinakailangang diagonalized ang mga ito nang mahusay per wat,
kaya nagkaroon ito ng malaking push upang tumingin sa kung ano ang isang berdeng 500 listahan magiging ganito ang hitsura.
At dito ay ang listahan mula Hunyo.
Dapat ay may bago napaka ilang sandali.
>> At tawag out-- Kukunin ko sa itaas ng partikular na listahan.
Mayroong dalawang mga partikular na machines-- isa mula sa Tokyo Institute of Technology
at isa mula sa Cambridge University sa United Kingdom.
At ang mga may kaakit-akit pagsuray Mega flops bawat wat ratio.
Isa ito sa 4389, at ang sa tabi ng isa down na ito ay 3631.
>> Ipapaliwanag ko kung ang pagkakaiba sa pagitan ng ang dalawang, sa susunod na slide.
Ngunit ang mga ito ay ang mga ito ay Katamtamang sukat na kumpol ng pagsubok.
Ang mga ito ay 34 lamang kilowatts o 52 kilowatts.
May ilang mas malaking mga bago here-- sa partikular na isa
sa Swiss Pambansang Supercomputing Centre.
Ang tumagal ng tahanan mensahe para ito ay na kami ay
sinusubukan mong hanapin computer na maaaring magpatakbo ng mahusay.
>> At kaya, tingnan natin ito tuktok ipaalam isa, cutely tinatawag na, ang KFC.
At ilang sandali ng advertising dito.
Ang partikular na kumpanya ng pagkain May kinalaman sa ito.
Ito ay ang katotohanan na ang partikular na sistema
ay babad na babad sa isang napaka matalino tambalang langis-based.
At kaya nakakuha sila ng kanilang mga manok fryer moniker
noong una nilang makapagsimula sa bumuo ng mga ganitong uri ng sistema.
>> Ngunit isa lamang kung ano ang kinuha nila dito ay isang bilang ng mga blades,
ilagay ang mga ito sa sopistikadong mineral na langis,
at pagkatapos ay nagtrabaho out kung paano makakuha ng lahat ng ang networking sa loob at labas nito.
Pagkatapos, hindi lamang iyon, Naglaan na nila ito sa labas kaya
maaari itong katapangang-gawa sa labas air paglamig.
Ito ay medyo kahanga-hangang.
Kaya kailangan mo lang gawin ang lahat ng ng mga kalokohan
upang magawang makuha ang halaga ng tumaya naihatid para sa maliit na wattage.
>> At maaari mong makita na ito ay ang hugis ng kung saan ang mga bagay ay heading.
Ang hamon ay ang regular na naka paglamig ay ang ekonomiya ng scale
at ay naghihimok ng maraming mga pag-unlad ng parehong regular computing,
at computing mataas na pagganap.
Kaya, ito ay medyo Nakakaantalang.
Sa tingin ko ito ay kamangha-manghang.
Ito ay isang bit marumi kapag subukan upang magpalit ng disk drive,
ngunit ito ay isang talagang cool na ideya.
>> Kaya hindi lamang iyon, mayroong ang maramihang mga trabaho
Sini binuo sa palibot ng kung ano ang hindi namin pagtawag ng Open Compute Project.
At oo, higit pa tungkol sa na Medyo mamaya.
Ngunit ang industriya ng simula sa Napag-alaman na ang FLOPs per wat
ay nagiging mahalaga.
At ikaw, tulad ng mga kasamahan dito, bilang mong idisenyo ang iyong mga algorithm
at idisenyo ang iyong code, dapat mong malaman
na ang iyong code maaari May magpatumba-on na epekto.
>> Kapag Markahan ay sitting dito sa kanyang dorm room pagsusulat ng Facebook 1.0,
Ako ay medyo sigurado ipinagkaroon niya ng tanawin na ito ay magiging napakalaking.
Ngunit paano malaking magiging sa kapaligiran ay isang malaking dealio.
At kaya lahat ng ya'll ng dati makabuo ng mga algorithm
na maaaring maging ang susunod na hamon bagay para sa mga tao tulad ng sa akin,
sinusubukan mong patakbuhin ang sistema.
>> Kaya ipaalam sa tingin lamang tungkol sa mga limitasyon ng kapangyarihan totoong mundo.
Ang papel na ito sa pamamagitan ng Landauer-- ay hindi isang bagong bagay.
1961 na ito ay nai-publish sa IBM Journal.
Ito ang canonical "Irreversibility at Heat
Pagbuo ng sa Proseso ng Pag-compute. "
At kaya siya Nagtalo na machine hindi maaaring hindi
gumanap logistic function na walang single-nagkakahalaga kabaligtaran.
>> Upang ang buong bahagi ng ito ay ang pabalik sa '60s,
Alam kakailanganin ng mga tao na ito ay pagpunta sa may problema.
At gayon ang kautusan ng mga limitasyon sinabi 25 Degrees C, isang uri ng canonical kuwarto
temperatura, ang limitasyon Kinakatawan 0.1 elektron volts.
Ngunit theoretically, ito ay ang memorya ng teorya, computer,
operating sa limitasyong ito ay maaaring Binago sa isang bilyong mga piraso ng pangalawang.
>> Hindi ko alam tungkol sa iyo, ngunit hindi dumating sa kabuuan ng maraming isang bilyong mga piraso
isang pangalawang rate ng palitan ng data.
Ang argumento nagkaroon na lamang 2.8 trillions ng isang wat ng kapangyarihan
ala na kailanman ay pinalawak.
>> Ang lahat ng mga karapatan, tunay na mundo example-- ito ang aking electric bill.
Ako ay 65% ​​porsiyento ng kaibig-ibig na data center
Nagpakita ako sa iyo, sa partikular na oras.
Ito ay bumalik noong Hunyo noong nakaraang taon.
Kinuha ko ang isang mas lumang bersyon kaya na namin Maaari at uri ng anonymize nang kaunti.
Ako ay gumagasta ng $ 45,000 sa isang buwan para sa enerhiya doon.
>> Kaya ang dahilan sa pagiging may na aming May higit sa 50,000 mga proseso sa kuwarto.
Kaya maaari mong isipin ang iyong sarili residential koryente kuwenta
pagiging na mataas?
Ngunit ito ay para sa isang 199000000 wat na oras sa isang buwan.
>> Kaya ang tanong magpose ako ay, maaari mong isipin electric bill Mr. Zuckerberg ni?
Mine ay medyo malaki, at nagpupumilit ako.
At hindi ako nag-iisa sa ito.
Marami ng mga tao may malaking data center.
At kaya, hulaan ko, buong disclosure-- Medyo kakaiba ang aking mga kaibigan sa Facebook.
>> Kaya ang aking mga kaibigan sa Facebook ay ang Prineville data center,
na isa sa Facebook ng pinakamalaking, pinakabago, pinaka-mababang enerhiya data center.
At i-post ang mga ito sa akin, mga bagay tulad ng paggamit sa pagiging epektibo ng kapangyarihan,
tulad ng sa kung paano epektibong ay ang data center kumpara sa kung magkano ang enerhiya ikaw ay
paglalagay sa ito, kung magkano tubig nila ginagamit, kung ano ang
ang halumigmig at temperatura.
>> At mayroon silang mga kaibig-ibig, kaibig-ibig plots.
Sa tingin ko ito ay isang Kahanga-hanga pahina ng Facebook,
ngunit hulaan ko na ako nang kaunti kakaiba.
>> Kaya isa higit pang lakas bagay, pananaliksik computing na gagawin ko
ay makabuluhang naiiba sa kung ano ang Facebook at Yahoo at Google
at iba pang mga on-demand, ganap, laging magagamit na mga serbisyo.
At kaya mayroon akong ng kalamangan na kapag ISO Bagong England-- at ISO New England
Tinutulungan itakda ang enerhiya mga rate para sa rehiyon.
>> At sinasabi nito na ito ng pagpapalawig ng isang kahilingan sa mga consumer
upang kusang-loob na makatipid sa mataas na enerhiya, dahil sa mataas na init at halumigmig.
At ito ay bumalik sa Hulyo 18.
At kaya maligaya ako pabalik-tweet, Uy, ISO New England, Green Harvard.
Ginagawa namin ang aming bahagi sa ibabaw dito sa pananaliksik sa computing.
At ito ay dahil ang aming ginagawa agham.
>> At hangga't sabihin ng agham tao Hindi kailanman Kayang tumanggap, maaari maghintay agham.
Kaya naming nagawang quiesce aming system, sulitin ang rate ng grado
sa aming enerhiya bill, at tulungan ang buong New England
rehiyon sa pamamagitan ng pagpapadanak maraming megawatts ng pag-load.
Kaya iyon ang natatanging bagay na naiiba tungkol sa pang-agham computing data
center at ang ilang sa buong produksyon 24/7.
>> Kaya ipaalam sa tumagal lamang ng isa pang gear dito.
Kaya, nais kong talakayin ganap na kaguluhan nang kaunti.
At gusto kong ilagay ito sa ang tangkilik ng imbakan.
Kaya para sa mga ganoong uri ng ay struggling
pagkuha ng kanilang mga ulo sa paligid ng kung ano petabytes ng imbakan hitsura, ang isang halimbawa.
At ito ay ang uri ng mga bagay-bagay Haharapin ko ang lahat ng oras.
>> Ang bawat isa sa mga maliit fellas ay isang apat na terabyte hard drive,
upang maaari mong uri ng bilangin ang mga ito.
Kami ay nakakakuha ngayon sa pagitan ng isa sa 1 at 1/2 petabytes
sa isang standard rack industriya.
At mayroon kaming kuwarto at ng mga kuwartong, tulad ng sa iyo Nakita sa mas maaga na larawan na may John
at ako, na puno ng mga rack ng kagamitan.
Kaya ito ay nagiging napaka, Napakadaling upang bumuo ng napakalaking array imbakan
>> Ito ay halos madaling loob ng Unix sa uri ng bilangin up sa kung paano ang mga bagay ay pagpunta.
Kaya ito ay pagbibilang kung gaano karaming Mau punto Mayroon akong nakapunta roon.
Kaya na 423 harangin ang mga puntos.
At pagkatapos ay kung nagpatakbo ako ng ilang pahapyaw awk, ako ay maaaring magdagdag ng up, sa partikular na sistema,
nagkaroon 7.3 petabytes ng mga magagamit na imbakan.
>> Kaya na ng maraming mga bagay-bagay.
At imbakan ay talagang mahirap.
At gayon pa man, sa ilang kadahilanan, ito ay isang trend sa industriya.
Tuwing makipag-usap ko sa aming mga mananaliksik at ang aming mga guro at sabihing,
hey, maaari ba akong magpatakbo ng imbakan para sa iyo.
Sa kasamaang palad, mayroon akong upang mabawi ang gastos sa imbakan.
Nakukuha ko sa negosyong ito.
At ang mga tao sumangguni Newegg o isangguni ang mga ito Staples
o kung magkano ang sila ay maaaring bumili ng -iisang terabyte disk drive para sa.
>> Kaya ito, makikita mo tandaan dito, na may bakas.
May isang disk drive dito.
At kung pumunta namin pabalik, mayroon akong maraming.
Hindi lamang ang na-marami, mayroon akong ako sopistikadong interconnects
upang ma-tahi mga bagay-bagay.
Kaya ang panganib na nauugnay sa mga malalaking array imbakan ay hindi walang gaanong halaga.
>> Sa katunayan, kinuha namin sa internet at sinulat ni namin
isang maliit na kuwento tungkol sa isang mahusay na kahulugan, mild modo direktor ng pananaliksik
computing-- mangyayari na magkaroon ng isang accent-- kakaiba Ingles sinusubukan
upang ipaliwanag sa isang tagapagpananaliksik kung ano ang walang underscore backup na folder talaga
sinadya.
Iyon ay medyo isang mahaba, maliit na kuwento, isang mahusay na apat na minuto ng pagtuklas.
>> At tala, Mayroon akong isang kakila-kilabot maraming mas mababa space kaysa sa ginang ng bansa
na SINGS tungkol sa lahat ng bass.
Humihingi kami ng marami-dami ng mga account mas mababa.
Ngunit pa rin, ito ay isang mahalagang bagay upang isipin ang tungkol,
sa mga tuntunin ng kung ano ang maaaring magkamali.
Kaya kung nakakuha ako ng disk drive, at Magtapon ko ito sa isang Unix machine,
at magsisimulang ko pagsusulat ng mga bagay na ito, mayroong isang magneto, mayroong isang biyahe ulo,
may tila, isang isa o zero Sini isinulat sa sa device na iyon.
>> Motors-- spinny, twirly laging masira bagay.
Mag-isip tungkol sa mga bagay na masira.
Laging naging spinny, twirly bagay.
Printer, disk drive, sasakyang de-motor, atbp
Anumang bagay na gumagalaw ay malamang na masira.
>> Kaya kailangan mo Motors, mo kailangan magdala ng firmware,
kailangan mo SAS / SATA Controllers, wire, firmware sa SAS / SATA Controllers,
mababang antas ng mga bloke.
Piliin ang iyong imbakan controller ng file code na sistema, alinman ang isa maaaring ito ay,
paano mo tahi bagay-bagay.
At iyong virtual memory manager mga pahina, drakma fetch at mga tindahan.
Pagkatapos, kumuha ka ng isa pang stack, na uri
ng pababa sa listahan sa isa, mga algorithm, ang mga gumagamit.
>> At kung i-multiply ito up, hindi ko alam kung gaano karaming,
maraming ng mga lugar kung saan bagay-bagay ay maaaring pumunta patagilid.
Ibig kong sabihin, na ang isang halimbawa tungkol sa matematika.
Ngunit ito ay uri ng masaya upang isipin kung gaano karaming mga paraan bagay ay maaaring magkamali,
para lamang sa isang disk drive.
Kami ay narito na sa 300 petabytes, kaya isipin ang bilang ng mga disk drive
kailangan mo sa 300 petabytes na maaaring magkamali.
Hindi that-- kaya lang na storage.
At na alludes sa taong gusto kong makita
ipasok ang yugto pakaliwa, na ay ang Chaos Monkey.
Kaya sa tiyak na punto, ito ay makakakuha ng kahit na mas malaki pa sa disk drive
problema.
>> At kaya, ang mga masasarap na mga kababaihan at maginoo na magpatakbo ng isang streaming video serbisyo
natanto na ang kanilang mga computer ay malaking at din din napaka-kumplikado
at pagbibigay din ng serbisyo sa isang kahindik-hindik na may maraming mga tao.
Nakakuha nila 37,000,000 members-- at slide na ito siguro sa isang taon o kaya old--
libu-libong mga device.
May mga bilyun-bilyong oras ng video.
-Log sila ng bilyun-bilyong mga kaganapan sa isang araw.
>> At maaari mong makita, manood ng karamihan ng mga tao ang telebisor sa ibang pagkakataon sa gabi,
at ito malayo outweighs ang lahat.
At kaya, ninais nilang magagawa upang matiyak na
na ang serbisyo ay up at maaasahan at nagtatrabaho para sa kanila.
Kaya sila ay dumating up gamit ang bagay na tinatawag Chaos Monkey.
Ito ay bahagi ng software na, kapag sa tingin mo
tungkol sa pakikipag-usap tungkol sa pamagat ng buong pagtatanghal,
Scale-out ay nangangahulugan na Dapat subukan ang mga bagay-bagay na ito.
Ito ay hindi mahusay na lamang nagkakaroon isang milyong machine.
Kaya ang magaling na bagay tungkol sa ito ay, Chaos Monkey
ay isang serbisyo na Kinikilala ng mga grupo ng mga sistema ng
at random na winakasan ng isa ng mga sistema sa isang grupo.
Kahanga-hanga.
Kaya hindi ko alam tungkol sa ka, ngunit kung na hindi ko kailanman
bumuo ng isang sistema na umaasa sa iba pang mga sistema ng pakikipag-usap sa isa't isa,
Dadalhin ka ng isa sa mga ito, ang posibilidad na ang buong pagtatrabaho bagay,
diminishes mabilis.
>> At kaya ito piraso ng software na tumatakbo ang sa paligid imprastraktura Netflix iyon.
Sa kabutihang-palad, sinasabi nito na ito ay tumatakbo lamang sa oras ng negosyo na may layunin
na mga inhinyero ay magiging masagot alerto at.
Kaya ito ay ang mga uri ng ng mga bagay na hindi namin ngayon
na kinakailangang gawin upang guluhin ang aming computing mga kapaligiran, upang ipakilala ang ganap na kaguluhan
at upang ipakilala ang pagiging kumplikado.
>> Kaya sino, sa kanilang karapatan isip, ay maluwag sa loob piliin
upang gumana sa isang Chaos Monkey?
Sandali, parang siya na tumuturo sa akin.
Well, hulaan ko should-- ko maganda.
Ngunit ang problema ay sa iyo Hindi makuha ang gusto mo.
Ang Chaos Monkey, tulad ng sa iyo ang maaaring makakita, pinipili mo.
>> At ito ang problema sa computing sa scale ay na hindi ka maaaring maiwasan ito.
Ito ay isang kawalan ng kayang maiiwasan ng pagiging kumplikado at ng scale at sa aming paglaki,
sa ilang mga paraan, ng kadalubhasaan sa computing.
At tandaan, ito ay isang bagay na dapat tandaan,
Pag-ibig malaking gulo Monkeys snowflakes-- pag-ibig snowflakes.
Ang isang snowflake-- na ipinaliwanag namin ang Ganap na kaguluhan Monkey-- ngunit isang Snowflake
ay isang server na ay natatangi at espesyal at maselan at indibidwal
at hindi kailanman ay muling ginawa.
>> Madalas nating mahanap Snowflake serbisyo sa ating kapaligiran.
At lagi naming subukan at unti-unting mawala Snowflake serbisyo.
Ngunit kung makakita ka ng server sa iyong kapaligiran
na mahalaga sa kahabaan ng buhay ng ng iyong organisasyon at natutunaw,
hindi mo maaaring magkasama muli ito pabalik.
Kaya trabaho Chaos Monkey ay ang pumunta at wakasan ang mga pagkakataon.
Kung ang Chaos Monkey natutunaw ang Snowflake, naka-ibabaw, tapos ka na.
Gusto kong makipag-usap tungkol sa ilang hardware na kami
nakikita sa mga tuntunin ng uri ng -scale-out mga gawain masyadong.
At sa ilang mga natatanging mga bagay na sa at sa paligid ng aktibidad ng agham.
Ay nagsisimula na kami ngayon upang makita, tandaan yunit na ito ng isyu, ito rack?
Kaya ito ay isang rack ng GPGPUs-- pangkalahatan layunin graphics processing unit.
>> Mga kami matatagpuan sa aming data center, 100 o kaya milya ang layo.
Ang partikular na rack Humigit kumulang 96 tera FLOPS
ng single-katumpakan matematika magagawa upang maihatid ang likod ng ito.
At mayroon kaming sunod 130-gansal card sa isang pagkakataon
na we-- maramihang rack ng pagkakataong ito.
>> Kaya ito ay kawili-wili sa kamalayan na ang proseso ng pangkalahatang layunin graphics
Nagagawa nilang gawin matematika hindi mapaniniwalaan o kapani-paniwala mabilis para sa napakababang halaga ng enerhiya.
Kaya mayroong isang malawak na uptick sa ang pang-agham computing lugar,
tumitingin sa graphics processing unit sa isang malaking paraan.
>> Kaya nagpatakbo ako ng ilang Mcollective sa pamamagitan ng aming imprastraktura ng manika
kahapon, napaka nasasabik tungkol dito.
maikling lamang ng isang petaflop ng single-katumpakan.
Lamang maging malinaw dito, ito maliit na multiplier ay 3.95.
I-double-katumpakan matematika ay magiging mga 1.2,
ngunit aking feed ng Twitter paraan mas mahusay na tumingin kung ako
Sinabi namin ay may halos isang petaflop ng single-katumpakan GPGPUs.
>> Ngunit nakakakuha ito ng doon.
Nagiging upang maging napaka, masyado kahanga-hanga.
At kung bakit ay namin ginagawa ito?
Dahil kabuuan kimika, bukod sa iba pang mga bagay,
ngunit kami ay nagsisimula upang mag-disenyo ng ilang mga bagong photovoltaics.
>> At kaya Alan Aspuru-Guzik, kung sino ang isang propesor sa chemistry-- aking kasosyo
sa crime-- para sa huling ilang taon.
Na-pagtulak namin ang sobre sa computing.
At ang GPGPU ay perpekto teknolohiya upang magawa
isang kahindik-hindik na maraming kumplikadong matematika, napaka, masyadong mabilis.
>> Kaya may sukat, ay bagong hamon.
Kaya malaking scale-- mayroon kang maging Mag-ingat kung paano mo wire bagay na ito.
At mayroon kaming ilang mga antas ng laging sumasagi sa alaala mapilit disorder.
Marahil mga larawan humimok ng maraming mga tao na mani.
At cabinet na hindi wired partikular na mahusay
humimok ng aming network at mga kagamitan sa mga inhinyero na mani.
Plus mayroon ding airflow mga isyu na mayroon ka upang maglaman.
>> Kaya ito ay mga bagay na aking Gusto hindi kailanman na naisip ng.
Gamit ang scale, ay higit pa ang pagiging kumplikado.
Ito ay isang bagong uri ng file system.
Ito ay kahanga-hanga.
Ito ay isang petabyte.
Maaari itong mag-imbak ng 1100000000 mga file.
Maaari itong basahin at isulat sa 13 gigabytes at 20 gigabytes ng second-- gigabytes
isang segundo.
Kaya maaari itong mag-ibis maglapag terabytes hindi sa anumang oras sa lahat.
>> At ito ay lubos na magagamit.
At ito ay nakakuha ng kamangha-manghang lookup rates-- 220,000 lookup sa isang segundo.
At mayroong maraming iba't ibang mga tao pagbuo ng mga uri ng mga sistema.
At maaari mo itong makita dito graphically.
Ito ay isa sa aming mga system file na nasa ilalim ng pag-load, medyo
masayang pagbabasa sa maigsing lamang ng 22 gigabytes isang segundo.
Kaya na cool-- kaya kumplikado.
>> Kaya sa pagiging kumplikado at sukat, ay higit pang kumplikado, tama?
Ito ay isa sa aming maraming, maraming mga diagram ng network,
kung saan mayroon kang maraming iba't ibang chassis lahat ng sumusuportang up
sa isang pangunahing core switch, konektado sa imbakan,
pagkonekta sa mababang latency interconnects.
At pagkatapos ay ang lahat ng ito bahagi ng bahay, ay isa lamang sa lahat ng pamamahala
na kailangan mong magagawang upang harapin ang mga sistema ng mula sa isang remote na lokasyon.
Kaya scale ay may maraming pagiging kumplikado dito.
>> Baguhin ang muli gear, sabihin bumalik at magkaroon ng maliit na lugar ng agham.
Kaya, tandaan, pananaliksik computing at ang maliit na shim--
maliit na kulay-rosas sapatilya sa pagitan ng faculty at lahat ng kanilang mga algorithm
at ang lahat ng mga cool na agham at ang lahat ng ito kapangyarihan at paglamig at data center
sahig at networking at malaking mga computer at serbisyo desk at tulong desk
at sa gayon forth-- at kaya, hindi namin lamang ito kaunti sapatilya pagitan ng mga ito.
>> Ano sinimulan namin upang tingnan ay na ang mundo
nagawang bumuo ng ang mga malalaking data center
at magagawang upang bumuo ng ang mga malalaking computer.
Na nakuha namin mahusay sa ito.
Ano kami ay hindi masyadong magandang sa ay ito maliit sapatilya sa pagitan ng pananaliksik
at ang hubad metal at ang teknolohiya.
At mahirap.
>> At kaya nagbigay kami ng pag-upa kakailanganin ng mga tao na naninirahan sa mundong ito.
At higit pa kamakailan, nagsalita kami sa National Science Foundation at sinabing,
ito scale-out mga bagay-bagay ay mahusay, ngunit hindi namin makuha ang aming mga siyentipiko
sa sa mga malalaking kumplikadong machine.
At kaya, nagkaroon ng isang bilang ng iba't ibang mga program
kung saan kami talaga ay kadalasang -aalala tungkol sa sinusubukan
upang makita kung maaari naming ibahin ang anyo ang imprastraktura ng campus.
>> Maraming ng mga programa sa paligid pambansang center.
At kaya, ang ating mga sarili, ang aming mga kaibigan sa Clemson,
University of Wisconsin Madison, Southern California, Utah, at Hawaii
uri ng nakuha nang magkasama upang Tingnan natin ang problemang ito.
At maliit na graph na ito dito ay ang mahabang buntot ng agham.
>> Kaya ito is-- hindi kahit na ano ang nasa ito axis,
ngunit ito axis ay talagang numero ng mga trabaho ng pagdaan sa kumpol.
Kaya mayroong 350,000 sa paglipas ng kahit anong tagal ng panahon.
Ito ang aming karaniwang suspects sa ibaba dito.
Sa katunayan, mayroong Alan Aspuru-Guzik, na tayo ay pakikipag-usap lamang about-- tonelada
at tonelada ng tumaya, talagang mabisa, alam kung ano ang ginagawa niya.
>> Narito ang isa pang lab na kukunin ko na makipag-usap tungkol sa isang moment-- lab John Kovac iyon.
Mayroon sila nito.
Ang mga ito ay mabuti.
Ang mga ito ay magiging masaya.
Sila ay naka-compute.
Mahusay agham ay nagsisimula pa tapos.
At pagkatapos, tulad ng uri ng bumaba dito, may
ang ibang mga grupo na Hindi tumatakbo ang maraming trabaho.
>> At kung bakit ay na?
Ito ba ay dahil ang computing ay masyadong matigas?
Ito ba ay dahil hindi nila alam kung paano?
Hindi namin alam, dahil Nawala at itinuturing namin.
At kaya na kung ano ang proyekto ay tungkol sa,
ay lokal, sa loob bawat isa sa mga rehiyong ito,
upang tumingin sa avenues kung saan maaari kaming nakikipag-ugnayan kasama ang mga guro at mga mananaliksik
talaga sa ibabang dulo ng buntot, at maunawaan kung ano ang kanilang ginagawa.
>> Kaya na ang isang bagay na hindi namin talagang madamdamin tungkol sa.
At iyon ang isang bagay na agham ay hindi magpatuloy
upang sumulong hanggang sa malutas namin ang ilan sa mga kasong ito gilid.
Iba pang mga piraso ng agham na ang nangyayari up-- lahat
Nakita Large Hadron Collider.
Galing, tama?
Mga bagay na ito ang lahat ng nagpatakbo out sa Holyoke.
Built-- namin ang pinakaunang agham na nangyari sa Holyoke
ay ang pagtutulungan sa pagitan ng ang ating mga sarili at Boston University.
Kaya talaga, talagang cool.
>> Ito ay isang masaya piraso ng agham para sa scale.
Ito ay isang digital na pag-access sa isang langit siglo sa Harvard.
Talaga, ito ay isang plato na archive.
Kung pumunta ka pababa Oxford-- Garden Street, paumanhin,
makikita mo ang isa sa mga observatory mga gusali ay isa lamang full
ng tungkol sa kalahati ng isang milyong mga plato.
>> At ang mga ito ay mga larawan ng kalangitan sa gabi, higit sa 100 taon.
Kaya set up ng isang buong magsangkap -click dito upang i-digitize ang mga plates,
kumuha ng mga larawan sa mga ito, magparehistro mga ito, ilagay ang mga ito sa isang computer.
At iyon ay isang petabyte at kalahating, lang karapatan there-- isang maliit na proyekto.
>> Ito ang iba pang mga proyekto.
Ang proyekto Pan-STARRS ginagawa isang buong lapad ng mga malalawak na survey,
naghahanap ng malapit sa Daigdig asteroids at lumilipas celestial na kaganapan.
Bilang isang molecular biophysicist, mahal ko ang salitang lumilipas celestial kaganapan.
Ako ay hindi masyadong sigurado kung ano ito ay, ngunit gayon pa man, naghahanap kami para sa kanila.
>> At kami ay bumubuo ng mga 30 terabytes isang gabi out sa mga teleskopyo.
At na hindi talaga isang bandwidth problema, na tulad ng isang problema sa FedEx.
Kaya mong ilagay sa van ang imbakan at ipadala mo ito kahit anong ito.
>> BICEP ay talagang interesting-- kaya background imaging
ng cosmic dagdag pusod ng polariseysyon.
Nang una kong nagsimula nagtatrabaho sa Harvard pitong o kaya,
walong taon na ang nakakaraan, natatandaan ko nagtatrabaho sa proyektong ito
at ito ay hindi tunay na lababo bahay kung bakit polarized ilaw
mula sa cosmic microwave background ay magiging mahalaga,
hanggang sa ito ang nangyari.
>> At ito ay John Kovac, sino ako usapan sa dati,
gamit ang milyun-milyong sa milyon-milyong mga CPU oras, sa aming pasilidad at iba pa,
sa isa lamang dumilat sa loob ng unang sandali ng uniberso
makalipas ang Big Bang, at aninaw
Pangkalahatang teorya ng Einstein ng kapamanggitan.
Ito ay isip pamumulaklak na ang aming mga computer ay tumutulong sa amin na malutas at dumilat
sa pinakadulo pinagmulan ng bakit narito kami.
>> Kaya kapag makipag-usap sa iyo tungkol sa sukat, ito ay ang ilang mga seryosong scale.
Ang iba pang mga bagay ng scale ay, na pindutin ang partikular na proyekto mga guys.
At ito ang tugon curve para sa BICEP [Hindi marinig] ito noong aming maliit na survey.
>> At maaari mong makita dito, buhay ay mabuti hanggang tungkol dito,
na kung saan ay kapag ang anunsyo ay dumating out.
At mo pa nakuha nang literal segundo upang tumugon
sa pag-scale na kaganapan na tumutugon sa ito maliit na tuldok dito,
kung saan nagtapos ang nagbabagong apat o kaya terabytes ng data
sa pamamagitan ng web server na day-- medyo balbon.
>> At oo, ito ang mga mga uri ng mga bagay na
Maaari itong mangyari sa iyo sa iyong imprastraktura kung hindi mo magdisenyo para sa scale.
Nagkaroon kami ng kaunting isang pakikipag-agawan sa araw na iyon, upang maging
magagawang span out sapat na serbisyo sa web upang panatilihin ang mga up ng site at tumakbo.
At kami ay matagumpay.
Ito ay isang maliit na e-mail na uri ng nakatutuwa.
Ito ay isang mail sa Markahan Vogelsberger, at Lars Hernquist, kung sino ang
isang miyembro faculty dito sa Harvard.
Higit pa tungkol sa Markahan mamaya.
Ngunit tingin ko ito ang isa uri ng sums up uri
ng kung saan ang computing Nasa pananaliksik computing.
Uy, koponan, mula noong huli Martes, mo guys racked up
higit sa 28% ng mga bagong cluster, na pinagsama
ay higit sa 78 taon ng CPU sa araw tatlo lamang.
At sinabi ko, ito ay pa rin lamang lamang Biyernes umaga.
Ito ay Kahanga-hanga!
Maligayang Biyernes!
>> Pagkatapos bigyan ko ang mga ito sa mga puntos ng data.
At kaya na uri ng kawili-wiling.
Kaya tandaan tungkol sa Mark, makikita siya dumating -back sa larawan sa ilang sandali.
Kaya scale-out computing ay lahat ng dako.
>> Kahit kami ng pagtulong sa mga tao hitsura sa kung paano gumagana ang NBA,
at kung saan ang mga tao ay masusuka bola mula sa.
Hindi ko talaga maintindihan masyadong larong ito na rin, ngunit tila, ito ay isang malaking deal.
Mayroong hoops at bowls at pera.
>> At kaya, sa aming database, namin bumuo ng isang maliit na 500 [hindi marinig]
parallel processor kumpol, isang pares ng mga terabytes ng RAM,
upang magagawang upang bumuo ito para Kirk at ang kanyang koponan.
At sila ay ginagawa computing sa isang buong iba pang mga paraan.
Ngayon ito ay proyekto namin kasangkot sa na
talagang kaakit-akit, sa paligid neural plasticity connectomics at genomic
imprinting-- tatlong napaka-mabigat pagpindot ng mga lugar ng pananaliksik
na labanan namin kay sa isang batayang pang-araw-araw.
Ang ideya na ang aming talino ay sa ilalim ng plastic ang stress kapag kami ay bata pa.
At marami sa aming mga pang-adultong pag-uugali ay sculpted sa pamamagitan ng karanasan sa simula nya.
Kaya ito ay isang malaking dealio.
>> At kaya ito ay gawa na pinopondohan ng Pambansang Instituto ng Kalusugan ng Isip.
At kami ay sinusubukang i-isa lamang, sa pamamagitan ng maraming mga malalaking data
at malaki ang pagsusuri ng data, uri ng peer sa aming mga utak ng tao
sa pamamagitan ng iba't-ibang iba't ibang mga diskarte.
>> Kaya Nais kong itigil at uri ng -pause para lamang sa isang maliit na sandali.
Ang hamon sa mga malayuang data center ay isa itong malayo.
Hindi ito maaaring posibleng gumana.
Kailangan ko ng aking data sa malapit.
Kailangan kong gawin ang aking pananaliksik sa aking lab.
>> At kaya ko uri ng kinuha isang halimbawa ng isang functional magnetic lagong imaging
hanay ng data mula sa aming mga data center sa Western Mass.
at nakakonekta ito sa aking desktop sa Cambridge.
At kukunin ko na i-play ang maliit na video.
Sana ito ay uri ng trabaho.
>> Kaya ito ay sa akin sa pamamagitan ng pagpunta -check ang aking GPUs ay nagtatrabaho.
At Lalabas na ako na hanggang VNC iyon.
At ito ay isang matalino VNC.
Ito ay isang VNC sa 3D piraso.
At kaya, bilang maaari mong makita ang ilang sandali, ito ay sa akin umiikot na utak na ito sa paligid.
Sinusubukan ko sa uri ng makakuha ito nakatuon.
At pagkatapos ay ang maaari kong ilipat sa pamamagitan ng maraming iba't ibang hiwa ng MRI data.
At ang tanging bagay na iba't ibang tungkol sa
ay, ito ay darating sa paglipas ng wire mula sa Western Mass. sa aking desktop.
At pag-render nito mas mabilis kaysa sa aking desktop,
dahil wala akong isang $ 4,000 graphics card sa aking desktop, na
mayroon kaming out Western Mass.
Siyempre, ako ako sinusubukan upang maging matalino.
Nagpapatakbo ako ng GLX gears sa background, habang ginagawa ang lahat ng ito,
upang matiyak na maaari kong Stress ang graphics card,
at na ang lahat ng uri ng ang gumagana at ang lahat ng mga natitirang bahagi ng ito.
Ngunit ang mga mahalagang bagay ay, ay ito ay 100 milya ang layo.
At maaari mong makita mula sa na walang halatang latency.
Mga bagay na may hawak magkasama may kabutihan.
>> At sa gayon ay, sa at ng sarili nito, ay isang halimbawa at ang ilang mga pananaw
sa kung paano computing at scale-out computing ay pagpunta sa mangyari.
Lahat Tinatrabaho namin thinner at thinner device.
Ang aming paggamit ng tablet ay pagtaas.
>> Kaya samakatuwid, ang aking carbon bakas ng paa ay isa lamang
lumilipat mula sa kung ano ang ginamit gawin na nai
naging napakalaking machine sa ilalim ng aking desk, sa ano
ay isang facility-- ay maaaring saanman ngayon.
Ito ay maaaring maging kahit saan sa lahat.
At gayon pa man, ito ay magagawang upang dalhin pa rin bumalik mataas na pagganap ng graphics
sa aking desktop.
>> Kaya, pagkuha ng malapit sa end-- tandaan Mark?
Well, sa smart batang lalaki ay Mark.
Nagpasya siya na siya ay pagpunta sa bumuo ng isang makatotohanang virtual na uniberso.
Iyon ay medyo isang proyekto, kapag nag sa tingin na kailangan mong i-pitch na ito.
Pupunta ako gumamit ng computer, at ako pupunta
na bang gawing modelo ang 12 milyong taon matapos ang Big Bang kumakatawan sa isang araw.
At pagkatapos ay ako pagpunta sa gawin 13.8 bilyong taon ng cosmic paglaki.
Lahat ng karapatan.
>> Ito talaga ay gumagamit ng isang computer ang noon ay mas malaki kaysa sa ating computer,
at ito bubo sa ibabaw papunta sa pambansang mga mapagkukunan sa aming mga kaibigan pababa sa Texas.
At sa pambansang facility, ito ay may maraming mga magkuwenta.
Pero ginawa namin ng maraming ang simulation na lokal
upang matiyak na ang software nagtrabaho at nagtrabaho ang mga system.
>> At ito ay mga araw na tulad nito kapag Napag-alaman na naka-pagsuporta sa agham
sa antas na ito ng sukatan, na ang mga tao ay maaari na ngayong sabihin bagay
tulad ng, pupunta ako sa isang modelo ng uniberso.
At ito ay ang kanyang unang modelo.
At ito ay unang modelo sa kanyang koponan.
Mayroong maraming iba pang mga kakailanganin ng mga tao na pagpunta
darating sa likod Mark, na pagpunta sa Gusto upang gawing modelo na may mataas na resolution,
na may higit pang tukoy, na may higit pang katumpakan.
>> At kaya, sa huling ilang minuto, Gusto ko lang ipakita sa iyo ang video na ito
ng Mark at Lars na sa akin, muli, bilang isang buhay siyentipiko, ay uri ng nakatutuwa.
Kaya ito, sa ibaba dito, i-orient ka,
ito ay nagsasabi sa iyo ang oras dahil ang Big Bang.
Kaya hindi namin sa tungkol sa 0700000000 taon.
At ito ay nagpapakita sa kasalukuyang pag-update.
Kaya nakikita mo sa sandaling ito, dark matter at ang ebolusyon
ng masarap na istraktura at maagang kaayusan sa aming kilala uniberso.
>> At ang mga point na may ito ay na ito ay ang lahat ng tapos na sa loob ng computer.
Ito ay isang hanay ng mga parameter at isang set ng pisika
at isang set ng matematika at isang hanay ng mga modelo
na ay maingat na pinili, at pagkatapos ay Maingat na konektado sa isa't isa
upang ma--modelo ang mga pakikipag-ugnayan.
>> Kaya maaari mong makita ang ilang mga pagsisimula ng ang ilang mga puno ng gas pagsabog dito.
At temperatura gas ay nagbabago.
At maaari mong simulan upang makita ang mga istraktura sa mga nakikitang pagbabago uniberso.
At ang mahalagang bahagi sa ay, ang bawat maliit na maliit na maliit, maliit na maliit, maliit na maliit na tuldok
ay isang piraso ng pisika at may isang hanay ng mga matematika sa paligid,
na nagpapaalam sa kanyang kaibigan at kapitbahay nito.
>> Kaya mula sa pananaw ng pag-scale, ang mga mga computer mayroon sa lahat ng trabaho sa konsiyerto
at mahusay na makipag-usap sa isa't isa.
Kaya hindi sila maging masyadong masalita.
Ang mga ito ay upang maiimbak ang kanilang mga resulta.
At mayroon sila upang magpatuloy sa ipagbigay-alam sa lahat ng kanilang mga kaibigan.
Sa katunayan, makikita mo ang ngayon, ang modelong ito ni pagkuha ng higit pa at mas komplikado.
Mayroong higit pa at higit pang mga bagay-bagay pagpunta sa.
Mayroong higit pa at higit pa materyal na lumilipad sa paligid.
>> At ito ay kung ano ang maagang cosmos gusto Tiningnan tulad.
Ito ay isang medyo balbon lugar.
May mga pagsabog sa lahat ng dako ang lugar at mahusay na collisions.
At pormasyon ng mabigat riles at mga elemento.
At ang mga malalaking ulap mapanira sa bawat isa na may matinding puwersa.
>> At kaya ngayon kami 9600000000 taon mula sa unang pagsabog na ito.
Ikaw nagsisimula ka upang makita ang mga bagay na uri ng calmed down na nang kaunti, lamang
Medyo, dahil ang enerhiya ay nagsisimula ngayon upang makapagpahinga.
At gayon ang matematika mayroon mga modelo na nasa lugar.
At ikaw ay nagsisimula upang makita ang pagkakasama ng iba't ibang mga elemento.
At simula upang makita ang bagay na ito uri ng magtagpo at dahan-dahan ay cool.
>> At ito ay nagsisimula upang tumingin nang kaunti higit na katulad ng kalangitan sa gabi, nang kaunti.
At ito ay [? QSing. ?] Humihingi kami ngayon 30.2 bilyong taon at uri ng tapos na kami.
At pagkatapos ay kung ano ang kanilang ginawa noon ay na kinuha nila ang modelong ito,
at pagkatapos ay tumingin sa mga nakikitang uniberso.
At pagkatapos ay isa lamang, ay magagawan iyon at overlay
ito sa kung ano ang maaari mong makita.
At ang katapatan ay pagsuray, pati na sa kung paano tumpak ang mga modelo na computer ay.
>> Siyempre pa, ang astrophysicists at ang mga grupo ng pananaliksik
Kailangan ng mas mahusay na fidelity at kahit na mas mataas na resolution.
Pero kung sa tingin mo tungkol sa kung ano Gumagamit ako ng pakikipag-usap sa iyo sa araw na ito
sa pamamagitan ng maliit na paglalakbay-dagat sa pamamagitan ng parehong imbakan at istraktura at networking
at stack, ang mahalagang bagay ay, ay scale-out-compute mahalaga?
Iyon ay ang aking orihinal na hypothesis-- pabalik sa aming mga pang-agham na pamamaraan.
>> Umaasa ako na sa maagang bahagi ng nais ko
hulaan na Gusto ko magagawang upang ipaliwanag ang sa iyo tungkol sa scale-out computing.
At uri ng sinuri namin ang ilan sa mga pagpapalagay.
Nagpunta kami sa pamamagitan ng pag-uusap na ito.
At lamang ako ng pagpunta sa sabihin scale-out computing ay essential-- oh,
oo, talaga oo.
>> Kaya kapag pinag-iisipan mo tungkol sa iyong code, kapag
ang iyong ginagawa ang CS50 panghuling proyekto, kapag pinag-iisipan mo tungkol sa iyong legacy
upang ang sangkatauhan at ang mga resources na namin kailangang magawa upang mapagana ang mga computer na
system, sa tingin masyadong maingat tungkol sa FLOPS per wat,
at isipin ang tungkol sa Chaos Monkey.
>> Mag-isip tungkol sa iyong mga snowflakes, huwag gawin ang isa-off, muling paggamit aklatan,
bumuo ng codes-- magagamit muli ang lahat ng mga bagay na ang mga tutors na-nagtuturo sa iyo
sa klase na ito.
Ito ang mga pangunahing mga aspeto.
Hindi sila lamang lip service.
Ito ang mga tunay na bagay.
>> At kung ang alinman sa gusto mong sundin sa akin, Ako ay laging sumasagi sa alaala sa mga bagay Twitter.
Mayroon akong upang kahit papaano ay mabigyan na up.
Ngunit ng maraming mga background na impormasyon ay
sa aming pananaliksik computing website sa rc.fas.harvard.edu.
>> Sinusubukan kong at panatilihin ang isang blog hanggang sa petsang may mga modernong teknolohiya
at kung paano namin gawin nagbabaha-bahagi computing at iba pa.
At pagkatapos ay ang aming mga kawani ay palaging makukuha sa pamamagitan odybot.org.
At odybot ay ang aming maliit na helper.
Madalas niya ay may kaunting paligsahan sa kanyang website
Masyadong, kung saan maaari mong subukan at kawili-siya sa buong campus.
Siya ang palakaibigang kaunti mukha ng pananaliksik sa computing.
>> At kukunin ko na uri ng wrap up doon at salamat sa lahat sa inyong panahon.
At Umaasa ako na iyong naaalala na Scale-out computing ay isang tunay na bagay.
At doon ay marami ng mga tao na mayroon ng maraming naunang sining
na magagawang upang makatulong sa iyo.
At ang lahat ng mga suwertehin ka sana sa ang iyong mga pagsusumikap sa hinaharap sa paggawa
Tiyaking parehong na aming kino-compute mga antas, ang mataas na gumaganap,
at tumutulong sa sangkatauhan higit pa sa ano pa man.
Kaya, salamat sa iyo para sa iyong oras.