>> JAMES Cuff: Hi, tốt Buổi chiều, tất cả mọi người.
Tên tôi là James Cuff.
Tôi là trợ lý nghiên cứu Dean Máy tính ở đây tại Đại học Harvard.
Và hôm nay tôi sẽ nói chuyện với bạn về tại sao máy tính mô-ra là điều cần thiết.
>> Vì vậy, tôi đoán, đầu tiên lên, là người đàn ông này?
Tại sao tôi lại ở đây?
Tại sao tôi nói chuyện với bạn?
Tôi có một nền tảng về khoa học tính toán và tính toán nghiên cứu,
kéo dài trở lại Hoa Kingdom-- The Wellcome Trust Sanger
Viện cho genome-- con người và sau đó gần đây tại Hoa Kỳ
làm việc tại Broad và quý khác nơi học tập, như Harvard.
>> Tôi đoán những gì mà thực sự có nghĩa là rằng tôi là một phân tử sinh học phục hồi
vật lý.
Vì vậy, những gì đúng phải tôi đã nói bạn về tính toán quy mô-out?
Tuy nhiên có một.
18 năm hay nên tôi chỉ nhìn thấy nhiều nhất tăng đáng kể quy mô phức tạp
và hiệu quả tổng thể tính toán các hệ thống.
>> Khi tôi đang làm tiến sĩ của tôi ở Oxford, tôi là khá thích thú với một megahertz 200
Máy Silicon Graphics với 18 gigabyte lưu trữ và một CPU duy nhất.
Thời gian đã thay đổi.
Nếu bạn nhanh chóng chuyển tiếp hiện nay, chúng ta đang quay hơn 60.000 CPU đây tại Đại học Harvard.
Nhiều tổ chức khác được quay nhiều hơn nữa.
>> Các takeaway quan trọng từ này là quy mô mà bây giờ không chỉ là không thể tránh khỏi,
nó đã xảy ra và nó sẽ tiếp tục xảy ra.
Vì vậy, hãy cho một thời điểm, loại các tua lại và nói chuyện rất nhanh chóng
về khoa học, yêu thích của tôi đối tượng, phương pháp khoa học.
>> Nếu bạn là một nhà khoa học, bạn phải làm một vài điều quan trọng.
Nếu bạn không làm những điều bạn có thể không nghĩ mình là một nhà khoa học
và bạn sẽ chiến đấu có khả năng hiểu khu vực của bạn kỷ luật.
>> Vì vậy, trước hết, bạn sẽ xây dựng câu hỏi của bạn, bạn tạo ra các giả thuyết,
nhưng quan trọng hơn, bạn dự đoán results-- của bạn
bạn có đoán như để những gì sẽ được kết quả.
Và cuối cùng, bạn kiểm tra của bạn giả thuyết và phân tích kết quả của bạn.
>> Vì vậy, phương pháp khoa học này là cực kỳ quan trọng trong tính toán.
Tính toán của cả dự đoán và có thể kiểm tra kết quả của bạn
là một phần quan trọng của những gì chúng ta cần để làm trong các phương pháp khoa học.
Những dự đoán và testings là hai nền tảng thực
các phương pháp khoa học, và mỗi đòi hỏi phải có những tiến bộ đáng kể nhất
trong tính toán hiện đại.
>> Hai trụ cột của khoa học được rằng về lý thuyết và thực nghiệm.
Và gần đây hơn, máy tính thường được đề cập
như là trụ cột thứ ba của khoa học.
Vì vậy, nếu bạn sinh viên đang theo dõi này, bạn đã hoàn toàn không có áp lực.
Trụ cột thứ ba của science-- không lớn tính toán deal--, loại quan trọng.
Rất vui vì đây là phần tính toán các khóa học khoa học máy tính 50.
>> Vì vậy đủ của nền.
Tôi muốn nói với bạn những kế hoạch gì chúng ta sẽ nói đến hôm nay.
Tôi sẽ đi qua một số lịch sử.
Tôi sẽ giải thích lý do tại sao chúng tôi có ở đây.
Tôi sẽ nói về một số của lịch sử của máy tính
đây tại Đại học Harvard, một số hoạt động xung quanh phương tiện truyền thông xã hội,
màu xanh lá cây rất things-- đam mê tất cả mọi thứ
green-- storage-- máy tính storage-- hỗn loạn ảnh hưởng đến quy mô ra khỏi hệ thống như thế nào,
và hệ thống phân phối riêng.
>> Và sau đó tôi sẽ chạm vào một số của phần cứng mô-ra đó là
yêu cầu để có thể làm máy tính ở quy mô.
Và cuối cùng, chúng ta sẽ quấn với một số khoa học tuyệt vời.
>> Vì vậy, chúng ta hãy dành một phút để nhìn vào lịch sử thực tế của chúng tôi.
Computing đã phát triển.
Vì vậy, kể từ những năm 60, tất cả đi qua đến ngày hôm nay,
chúng tôi đã nhìn thấy một sự thay đổi cơ bản của phạm vi từ điện toán tập trung
phân cấp máy tính, để hợp tác và sau đó độc lập
tính toán và phải trở lại một lần nữa.
>> Và hãy để tôi chú thích rằng một chút.
Khi chúng tôi lần đầu tiên bắt đầu máy tính, chúng tôi đã có máy tính lớn.
Họ inordinately thiết bị đắt tiền.
Tất cả mọi thứ phải được chia sẻ.
Các máy tính là phức tạp.
Bạn có thể thấy, nó chứa đầy các phòng và có nhà khai thác và băng
và tất cả các loại whirry, Clicky, thiết bị spinny.
>> Khoảng những năm 80 'đầu thập niên 70, bạn bắt đầu cho thấy tác động của máy fax.
Vì vậy, bạn đang bắt đầu thấy máy tính bắt đầu xuất hiện trở lại trong phòng thí nghiệm
và trở nên gần gũi hơn với bạn.
Sự gia tăng của các cá nhân máy tính, chắc chắn
trong những năm 80, phần đầu của thập kỷ, thực sự thay đổi tính toán.
>> Và có một đầu mối tiêu đề, bởi vì nó
được gọi là máy tính cá nhân, điều đó có nghĩa nó thuộc về bạn.
Vì vậy, sự phát triển của máy tính tiếp tục,
mọi người nhận ra rằng cá nhân của họ máy tính không đủ thực sự lớn
để có thể làm bất cứ điều gì của bất cứ công đức, hoặc bằng khen đáng kể, trong khoa học.
>> Và như vậy folks bắt đầu phát triển các thiết bị mạng
trình điều khiển để có thể kết nối máy tính với nhau để có thể xây dựng các cụm.
Và vì vậy đây sanh thời đại của cụm Beowulf.
Linux phát nổ như một phản ứng để hệ điều hành độc quyền, giá cả
và phức tạp.
>> Và sau đó, ở đây chúng tôi có ngày hôm nay, ở đâu, nhưng một lần nữa, chúng tôi
phải đối mặt với các phòng đầy đủ của máy tính thiết bị và khả năng
swipe thẻ tín dụng của một người và có được tiếp cận với các cơ sở tính toán,
từ xa.
>> Và như vậy bạn có thể thấy, trong về lịch sử tác động vào
thế nào chúng tôi tính toán ngày hôm nay, nó chắc chắn
phát triển từ máy phòng đầy đủ của máy tính
thông qua một số máy tính cá nhân tất cả các cách trở lại đúng
để máy phòng đầy đủ của máy tính.
>> Vì vậy, đây là cụm đầu tiên của tôi.
Vì vậy, năm 2000, chúng tôi xây dựng một hệ thống máy tính ở châu Âu
để chú thích một cách hiệu quả hệ gen của con người.
Có rất nhiều công nghệ được liệt kê ở phía bên tay phải
có đó, không may, không còn với chúng ta.
Nó được truyền đi đến công nghệ lớn trên bầu trời.
>> Các máy tự nó có thể tương đương với một vài máy tính xách tay phong nha
ngày hôm nay, và đó chỉ là loại cho bạn thấy.
Tuy nhiên, chúng tôi đã chú thích cẩn thận hệ gen của con người và cả bảo vệ nó
bằng giấy đặc biệt này trong Thiên nhiên từ những mối quan tâm dữ liệu
là công hay tư.
>> Vì vậy, đây là tuyệt vời, phải không?
Vì vậy, chúng tôi đã có một bộ gen người.
Chúng tôi đã thực hiện tính toán.
Tôi cảm thấy rất hài lòng bản thân mình.
Tôi cuộn lên đến Harvard vào năm 2006, cảm thấy ít hơn rất nhiều hài lòng với bản thân mình.
>> Đây là những gì tôi được thừa hưởng.
Đây là một phòng ban mail và máy chủ file.
Bạn có thể thấy ở đây có một chút băng
đó là sử dụng để giữ hệ thống với nhau.
Đây là giấy phép của chúng tôi và máy chủ in.
Tôi chắc rằng có lẽ mật khẩu trên một số các Post-it Ghi chú.
>> Không awesome.
Khá xa tuyệt vời.
Và như vậy, tôi nhận ra biểu đồ này ít mà tôi giới thiệu ở đầu
từ việc chia sẻ quyền sở hữu trở lại để chia sẻ,
rằng chúng ta cần phải thay đổi các trò chơi.
Và vì vậy chúng tôi đã thay đổi cuộc chơi bằng cách khuyến khích.
Và con nên con người, vì điều này ít bài viết Wikipedia
nói ở đây, những sinh vật có mục đích của chúng tôi.
Và các nghiên cứu về động lực cơ cấu là cần thiết để nghiên cứu
các hoạt động kinh tế.
>> Vì vậy, chúng tôi bắt đầu để khuyến khích giảng viên của chúng tôi và các nhà nghiên cứu của chúng tôi.
Và vì vậy chúng tôi incentivized chúng với một hệ thống máy tính thực sự lớn.
Vì vậy, trong năm 2008, chúng tôi xây dựng một 4096 xử lý machine-- 10 kệ,
vài trăm kW điện.
>> Những gì tôi nghĩ là thú vị là nó không
có vấn đề mà bạn đang ở trong chu kỳ.
Điều này cùng một lượng điện năng và tính toán, sức mạnh là hằng số.
Đó là 200 kW khi chúng tôi đã xây dựng hệ thống ở châu Âu.
Đó là hai trăm kilowatt trong năm 2008, và đó
có vẻ là [? quanter?] nhỏ trường đại học dựa trên hệ thống máy tính.
>> Vì vậy, Harvard today-- nhanh về phía trước, tôi không có còn panda buồn, khá một chú gấu trúc hạnh phúc.
Chúng tôi đã cân 60 nghìn lẻ tải CPU, và leo trèo của chúng một cách đáng kể.
Chúng tôi có 15 petabyte lưu trữ, cũng leo.
Một lần nữa, điều này 200 kilowatt thặng dư, chúng tôi dường như
để có thêm rằng mỗi sáu tháng hoặc lâu hơn.
Rất nhiều và rất nhiều máy ảo.
Và quan trọng hơn, khoảng 1,8 MW
các thiết bị máy tính nghiên cứu.
>> Và tôi sẽ đi lại vấn đề này sau này,
là tại sao bây giờ tôi không còn nhất thiết đếm có bao nhiêu CPU chúng ta có,
nhưng làm thế nào lớn là các hóa đơn tiền điện.
20 khác để dành riêng Nhân viên nghiên cứu máy tính.
Và quan trọng hơn, chúng tôi bắt đầu phát triển GPGPUs của chúng tôi.
Tôi lảo đảo tại bao nhiêu phần trăm đang được thêm vào một cơ sở ngày-to-ngày.
Vì vậy, bài học lịch sử hơn, phải không?
>> Vì vậy, làm thế nào để chúng ta có được từ đây?
Hãy nhìn vào một số hiện đại mô-ra tính toán ví dụ.
Tôi là một chút ám ảnh với các kích thước và quy mô của các phương tiện truyền thông xã hội.
Có một số lượng cực kỳ thành công tính toán quy mô lớn
tổ chức tại trên hành tinh, cung cấp hỗ trợ và dịch vụ
để tất cả chúng ta.
Vì vậy, đó là khuyến cáo.
>> Và tôi muốn bắt đầu với một số ounces trong một Instagram.
Nó không thực sự là một chì vào một trò đùa, đó là
thậm chí không thấy buồn cười, trên thực tế, đến để suy nghĩ về nó.
Nhưng dù sao, chúng ta sẽ nhìn vào ounce trong Instagram.
Và chúng ta sẽ bắt đầu với "ong của tôi và một bông hoa."
Tôi đã ở [Không nghe thấy] Village và tôi mất một hình ảnh nhỏ
của một con ong đang ngồi trên một bông hoa.
Và sau đó tôi bắt đầu suy nghĩ về điều này có thực sự có ý nghĩa.
Và tôi chụp bức ảnh này ra khỏi điện thoại của tôi và đếm có bao nhiêu byte đang ở trong đó,
và đó là khoảng 256 KB.
Mà khi tôi bắt đầu, sẽ cơ bản điền vào một đĩa mềm 5 inch và 1/4.
Và bắt đầu nghĩ rằng, tốt, đó là mát mẻ.
>> Và tôi bắt đầu nhìn và làm một số nghiên cứu trên mạng.
Và tôi phát hiện ra rằng Instagram có 200 triệu Maus.
Tôi đã không thực sự mà chắc chắn những gì một MAU là.
Và một MAU, xuống đây, là một người sử dụng hàng tháng hoạt động.
>> Vì vậy, 200 triệu MAUs-- khá mát mẻ.
20 tỷ photographs-- vậy khá nhiều hình ảnh.
60 triệu hình ảnh mới mỗi ngày
sắp ra vào khoảng 0,002 đồng biểu diễn của mỗi bức ảnh.
Đó là khoảng năm petabytes của đĩa vừa phải có.
Và đó thực sự không phải là một phần trung tâm về những gì chúng ta sẽ nói về.
Đó là củ khoai tây nhỏ.
Hoặc là chúng ta nói ở Anh, khoai tây nhỏ.
>> Vì vậy, chúng ta hãy nhìn vào những con voi thật trong những gương mặt độc đáo room--.
Một lần nữa, chúng ta hãy đo trong lượng tử mới này gọi một MAU.
Facebook chính nó có 1,3 tỷ Maus.
WhatsApp, mà tôi đã thậm chí không nghe nói đến gần đây, đó là
một số loại dịch vụ nhắn tin, là 500 triệu Maus.
Instagram, mà chúng ta chỉ nói chuyện về, 200 triệu Maus.
Và Messenger, đó là một dịch vụ nhắn tin,
cũng là 200 triệu Maus.
>> Vì vậy, tổng số đó lên, nó về Tổng số 2,2 tỷ người sử dụng.
Rõ ràng có một số chồng chéo lên nhau, nhưng đó là tương đương với một phần ba hành tinh.
Và họ gửi một cái gì đó trong khu vực của 12 tỷ tin nhắn mỗi ngày.
Và một lần nữa, chỉ có 7 tỷ người trên hành tinh này.
Không phải ai cũng có một điện thoại thông minh.
Vì vậy, đây là con số điên rồ.
>> Và tôi sẽ cho rằng nó không thậm chí về việc lưu trữ hoặc các tính toán.
Và trích dẫn bài hát, đó là tất cả về đồ thị.
Dưới đây là đáng yêu Meghan Trainor của chúng tôi xuống ở đây, hát về tất cả các âm bass.
Lưu ý, cô cũng có khá bit của bass herself-- 207,
cũng 218 triệu người đã xem cô gái trẻ này hát bài hát của cô.
>> Vì vậy, lập luận của tôi là nó đó là tất cả về đồ thị.
Vì vậy, chúng tôi mất một số phần mềm mã nguồn mở và bắt đầu nhìn vào một đồ thị.
Và đây là LinkedIn, vì vậy đây là một Facebook cho người già.
Và như vậy, đây là đồ thị LinkedIn của tôi.
Tôi có 1.200 hoặc hơn các nút, cái gọi là "bạn".
Và đây là tôi ở đầu trang.
Và đây là tất cả các mối liên kết.
>> Bây giờ, nghĩ lại những câu chuyện Instagram.
Mỗi người trong số này là không chỉ các bức ảnh, nó
có một loạt toàn bộ các kết nối giữa cá nhân đặc biệt này
và nhiều người khác.
Đây là phần trung tâm là một trong hai lỗi trong các thuật toán đồ thị vẽ,
hoặc đây có lẽ David Malan, tôi không chắc chắn nào.
Vì vậy, bạn có thể vẽ lại đồ thị trong tất cả các loại
của gephi.gihub.io ways-- là nơi bạn có thể kéo mà phần mềm từ.
Đó là thực sự mát mẻ cho là có thể tổ chức cộng đồng.
Bạn có thể thấy ở đây, đây là Harvard và những nơi khác nhau khác mà tôi đã từng làm việc,
vì đây là dữ liệu công việc liên quan đến tôi.
>> Vì vậy, chỉ cần suy nghĩ về sự phức tạp của đồ thị và tất cả các dữ liệu
mà bạn kéo cùng với.
Vì vậy, trong khi đó, lại FriendFace, phải không?
Chúng tôi đã xem xét các dữ liệu mà Instagram là số thứ tự của năm petabyte.
Không có việc lớn.
Vẫn còn khá nhiều dữ liệu, nhưng không lớn đối phó trong các chương trình lớn hơn của sự vật.
>> Từ bài viết này trên internet cũ, "Mở rộng quy mô các kho dữ liệu Facebook
đến 300 petabyte. "
Đó là một hoàn toàn khác trò chơi changer bây giờ,
khi bạn đang bắt đầu nghĩ về dữ liệu và đồ thị
và những gì bạn mang theo.
Và dữ liệu cao của họ đang phát triển của thứ tự của 600 terrabytes một ngày.
>> Bây giờ, bạn đã biết, cũng, then-- Ý tôi là, 600 terrabytes một ngày,
300 petabytes-- họ còn bây giờ bắt đầu
để có được rất quan tâm làm thế nào để giữ cho công cụ này
và để đảm bảo rằng dữ liệu này vẫn xung quanh.
Và người đàn ông này ở đây, Jay Parikh, được tìm kiếm
làm thế nào để lưu trữ một exabyte dữ liệu.
>> Chỉ cần cho những người bạn người được xem cùng
ở nhà, một exabyte-- 10 đến 18.
Nó có Wikipedia riêng của mình trang, nó là lớn của một số.
Đó là kích thước và quy mô của những gì chúng tôi nhìn vào, để có thể lưu trữ dữ liệu.
Và những kẻ đang không mucking xung quanh, họ đang lưu trữ mà lượng dữ liệu.
Vì vậy, một trong những đầu mối mà họ đang tìm kiếm tại đây
là trung tâm dữ liệu cho cái gọi là kho lạnh.
>> Mà mang lại cho tôi là màu xanh lá cây.
Và đây là Kermit.
Ông và tôi agree-- nó vô cùng khó khăn để có màu xanh lá cây,
nhưng chúng tôi cung cấp cho nó một thử tốt nhất của chúng tôi.
Kermit không thể giúp nó, ông có để có màu xanh tất cả các thời gian,
không thể lấy màu xanh lá cây-ness của mình ra cả.
>> Vì vậy, là một concepts-- vài loại khái niệm cốt lõi
của màu xanh, khi nó liên quan đến máy tính.
Một trong đó là quan trọng nhất là tuổi thọ của sản phẩm.
Nếu sản phẩm của bạn có thời gian sống ngắn, bạn không thể, theo định nghĩa, là màu xanh lá cây.
Các năng lượng đưa đến sản xuất một ổ đĩa, một bo mạch chủ, một máy tính
hệ thống, máy tính bảng, bất kể nó có thể có, tuổi thọ của hệ thống của bạn
là một phần quan trọng như thế nào bạn có thể có màu xanh lá cây.
>> Phần quan trọng, như tất cả các bạn đang xây dựng phần mềm algorithms--
thuật toán của một phần chữ cho phần mềm, phải không?
Vì vậy, thiết kế thuật toán của bạn là hoàn toàn quan trọng về
làm thế nào bạn đang đi để có thể thực hiện tính toán nhanh và chính xác để sử dụng
số tiền ít nhất của năng lượng có thể.
Và tôi sẽ nói về điều này trong một chút.
>> Trung tâm dữ liệu design-- bạn đã nhìn thấy chúng ta đã có hàng ngàn
sau khi hàng nghìn máy, ngồi lặng lẽ trong nhỏ, góc tối
của thế giới, tính toán.
Resource allocation-- làm thế nào để đến tính toán, để lưu trữ,
thông qua mạng.
Hệ điều hành là một phần quan trọng của này, và rất nhiều các công nghệ ảo hóa
để có thể đóng gói và nhiều tính vào một không gian nhỏ.
>> Tôi sẽ cung cấp cho bạn một ví dụ nhỏ từ điện toán nghiên cứu.
Chúng tôi cần ping nhiều hơn, nhiều hơn điện, đường ống và nhiều hơn nữa.
Chúng tôi cần lớn hơn, tốt hơn, nhanh hơn máy tính,
và cần phải sử dụng ít nước hơn.
Và chúng ta không thể làm việc ra làm thế nào để làm điều này.
Tôi không biết nếu như hashtag gowest có thể được sử dụng bởi các Kardashian,
nhưng dù sao, gowest.
Và chúng tôi đã làm.
>> Chúng tôi chọn hoạt động của chúng tôi và chúng tôi di chuyển nó ra
đến Tây Massachusetts trong một thị trấn nhỏ nhà máy
gọi Holyoke, ngay phía bắc của Chikopee và Springfield.
Chúng tôi đã làm điều này cho một vài lý do.
Một trong những chính là chúng tôi có một con đập rất, rất lớn.
Và đập rất lớn này có thể đưa ra 30 megawatt cộng với năng lượng,
và nó được sử dụng đúng mức vào thời điểm đó.
>> Quan trọng hơn, chúng tôi cũng đã có một mạng lưới rất phức tạp
đó là đã được đặt ra.
Nếu bạn nhìn vào nơi mà mạng đi ở Hoa Kỳ,
tuân thủ tất cả các đường ray xe lửa.
Đoạn cụ thể này của mạng là thuộc sở hữu của các đồng nghiệp và bạn bè của chúng tôi
tại Massachusetts Viện Công nghệ,
và nó đã được xây dựng cơ bản tất cả các cách để Route 90.
>> Vì vậy, chúng tôi đã có một đánh dấu vào dòng sông lớn, Route 90 đánh dấu, chúng tôi đã có một con đường ngắn 100 dặm,
và một con đường dài khoảng 1.000 dặm.
Chúng tôi đã phải làm rất lớn mạng lưới mối nối, như bạn có thể thấy ở đây,
về cơ bản đặt một liên kết trong, để có thể kết nối đến Holyoke,
nhưng chúng tôi đã có tất cả các điều kiện tiên quyết ping infrastructure--, điện, đường ống.
Cuộc sống là tốt.
Và một lần nữa, con đập lớn.
>> Vì vậy, chúng tôi xây dựng cơ bản Massachusetts Xanh High Performance Computing
Trung tâm.
Đây là một lao động của tình yêu qua năm universities-- MIT, Harvard, UMass,
Đông bắc, và BU.
Năm megawatt ngày một tải trọng kết nối.
Chúng tôi đã làm tất cả các loại thông minh với economizers airside
để giữ cho mọi thứ màu xanh lá cây.
Và chúng tôi xây dựng ra kệ 640-lẻ, dành riêng cho máy tính nghiên cứu.
>> Đó là một trang web brownfield cũ, vì vậy chúng tôi đã có một số cải tạo và một số tidy-up
và một số sạch-up của trang web.
Và sau đó chúng tôi bắt đầu để xây dựng cơ sở
và, cơ sở đáng yêu boom-- với khả năng để chạy máy tính sandbox,
để có các hội nghị, hội thảo, và cũng có một tầng trung tâm dữ liệu khổng lồ.
>> Dưới đây là tự tốt của tôi.
Tôi rõ ràng là mặc áo khoác cùng.
Tôi có lẽ chỉ có một áo khoác, nhưng có tôi
và John Goodhue-- ông là Giám đốc điều hành của Center--
đứng trong phòng máy sàn, trong đó, như bạn có thể thấy,
là khá ấn tượng, và nó đi lại một cách lâu dài.
>> Tôi thường chơi trò chơi lái xe từ Boston ra Holyoke,
giả vờ rằng tôi là một gói tin TCP / IP.
Và tôi lo lắng về độ trễ của tôi lái xe xung quanh trong xe của tôi.
Vì vậy, đó là những mảnh màu xanh lá cây.
Vì vậy, chúng ta hãy chỉ mất một phút và suy nghĩ về ngăn xếp.
Vì vậy, chúng tôi đang cố gắng hết sức cẩn thận để Xây dựng trung tâm dữ liệu hiệu quả,
tính hiệu quả, thực hiện tốt lựa chọn cho các thiết bị máy tính
và cung cấp, hơn Quan trọng, ứng dụng của chúng tôi,
có thể là một dịch vụ nhắn tin hoặc một ứng dụng khoa học.
>> Vì vậy, đây là những điểm cộng dồn.
Vì vậy, lớp vật lý, tất cả các cách lên qua application--
hy vọng rằng điều này sẽ là một phần tốt đẹp của khóa học của bạn.
OSI mô hình bảy lớp là về cơ bản, bạn sẽ sống, ăn, và hít thở
này trong suốt sự nghiệp máy tính của bạn.
Điều này toàn bộ khái niệm của vật lý dây infrastructure--,
cáp, các trung tâm dữ liệu, liên kết.
Và đây chỉ là mô tả mạng.
>> Up ở đây là, tốt, rõ ràng, đây là một bộ ảnh cũ,
bởi vì điều này nên nói HTTP, vì không ai quan tâm về mail đơn giản
giao thức vận chuyển, nữa.
Đó là tất cả xảy ra trong không gian HTTP.
Vì vậy, đó là một mức độ của ngăn xếp.
>> Đây là một tập hợp các giá sách, nơi bạn có một máy chủ, một máy chủ, một hypervisor,
một khách mời, thư viện nhị phân, và sau đó ứng dụng của bạn.
Hoặc, trong trường hợp này, các thiết bị lái xe, một hạt nhân Linux, có nguồn gốc c,
Máy ảo Java, Java API, sau đó Java
ứng dụng, vv và vv.
Đây là một mô tả của một máy ảo.
>> Stacks Thánh, Batman!
Hãy nghĩ về điều này trong về bao nhiêu tính toán
bạn cần phải nhận được từ những gì đang xảy ra ở đây,
tất cả các con đường lên đến đỉnh của chồng này, để sau đó
có thể làm thực tế của bạn phân phối các ứng dụng.
>> Và nếu bạn loại tua lại và bắt đầu suy nghĩ
về những gì nó cần để cung cấp một hoạt động nổi điểm,
hoạt động điểm nổi của bạn là một khoản tiền của ổ cắm, số lượng lõi
trong các ổ cắm, đồng hồ, đó là nhanh như thế nào có thể đồng hồ turnover--
bốn gigahertz, hai gigahertz-- và sau đó là số
hoạt động, bạn có thể làm trong một hertz nhất định.
>> Vì vậy, những bộ vi xử lý ngày nay làm từ bốn đến 6 flops
mỗi chu kỳ đồng hồ.
Và do đó, một single-core clock 2,5 gig có một hiệu suất lý thuyết
khoảng một Flop mega, cho hoặc mất.
>> Nhưng, như với tất cả mọi thứ, chúng tôi có sự lựa chọn.
Vì vậy, và Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD,
mất choices-- của bạn Intel Atom.
Tất cả các kiến ​​trúc vi xử lý tất cả đều có một cách hơi khác nhau
của việc có thể để thêm hai số với nhau,
đó là cơ bản Mục đích của họ trong cuộc sống.
Phải khó khăn.
Có đến hàng triệu người trong số họ ngồi tại các trung tâm dữ liệu, mặc dù bây giờ.
>> Sor, flops mỗi watt-- đây là những điều lớn.
Vì vậy, nếu tôi muốn nhận được nhiều hơn về điều này để có được thông qua chồng này, nhanh hơn,
Tôi đã làm việc bao nhiêu nổi điểm hoạt động trong một giây,
Tôi có thể làm, và sau đó cung cấp cho họ watt.
Và may mắn thay, folks đã nghĩ về điều này.
>> Vì vậy, có một lớn cuộc thi mỗi năm để xem
những người có thể xây dựng các máy tính nhanh nhất có thể diagonalize một ma trận.
Nó được gọi là Top 500.
Họ chọn hàng đầu từ 500 máy tính tốt nhất
trên hành tinh đó có thể ma trận diagonalize.
Và bạn sẽ có được một số kết quả đáng kinh ngạc.
>> Rất nhiều những máy này từ 10 đến 20 MW.
Họ có thể diagonalize ma trận inordinately nhanh chóng.
Họ không nhất thiết diagonalized chúng một cách hiệu quả trên mỗi watt,
vì vậy đã có sự thúc đẩy lớn này để xem xét những gì một danh sách xanh 500 sẽ như thế nào.
Và đây là danh sách từ tháng Sáu.
Có phải là một cái mới rất sớm.
>> Và nó gọi out-- Tôi sẽ đưa Đứng đầu danh sách đặc biệt này.
Có hai một machines-- cụ thể từ Viện Công nghệ Tokyo
và một từ Cambridge Đại học ở Vương quốc Anh.
Và những có khá đáng kinh ngạc Mega flops mỗi tỷ lệ watt.
Cái này thì 4389, và tiếp theo một xuống là 3.631.
>> Tôi sẽ giải thích sự khác biệt giữa hai, trong các slide tiếp theo.
Nhưng có những người đó là những có quy mô vừa, cụm thi.
Đây chỉ là 34 kilowatt hoặc 52 KW.
Có một số những người lớn hơn here-- một đặc biệt này
tại các quốc gia Thụy Sĩ Trung tâm siêu máy tính.
Kết luận cuối cùng cho điều này là chúng tôi
cố gắng tìm các máy tính có thể hoạt động hiệu quả.
>> Và như vậy, chúng ta hãy nhìn vào top này một, dễ thương gọi, KFC.
Và một chút quảng cáo ở đây.
Công ty thực phẩm đặc biệt này không có gì để làm với điều này.
Đó là một thực tế mà hệ thống đặc biệt này
được ngâm trong một rất minh hợp chất gốc dầu.
Và do đó, họ có họ nồi chiên gà biệt danh
khi họ lần đầu tiên bắt đầu xây dựng các loại hệ thống.
>> Nhưng về cơ bản những gì họ đã thực hiện đây là một số cánh,
đặt chúng ở đây dầu khoáng tinh vi,
và sau đó làm việc ra làm thế nào để có được tất cả các kết nối mạng trong và ngoài của nó.
Sau đó, không chỉ có vậy, họ đã đặt nó bên ngoài để
mà nó có thể khai thác làm mát không khí bên ngoài.
Nó là khá ấn tượng.
Vì vậy, bạn phải làm tất cả của tai quái này
để có thể nhận được số tiền này tính toán giao cho công suất nhỏ.
>> Và bạn có thể thấy đây là hình dạng của nơi mà mọi thứ đang đi.
Thách thức là không khí thường xuyên làm mát là các nền kinh tế của quy mô
và được lái xe rất nhiều phát triển của cả hai máy tính thông thường,
và hiệu suất tính toán cao.
Vì vậy, điều này là khá gây rối.
Tôi nghĩ rằng đây là hấp dẫn.
Đó là một chút lộn xộn khi bạn cố gắng để trao đổi các ổ đĩa,
nhưng đó là một ý tưởng thực sự mát mẻ.
>> Vì vậy, không chỉ có vậy, có một bó toàn bộ các công việc
được xây dựng xung quanh những gì chúng tôi kêu gọi các dự án mở Compute.
Và như vậy, hơn về điều đó một chút sau đó.
Nhưng ngành công nghiệp bắt đầu nhận ra rằng thất bại mỗi watt
đang trở nên quan trọng.
Và bạn, là người ở đây, như bạn thiết kế các thuật toán của bạn
và bạn thiết kế của bạn code, bạn nên biết
mà mã của bạn có thể có một ứng dây chuyền.
>> Khi Mark đang ngồi ở đây trong anh phòng ký túc xá viết Facebook 1.0,
Tôi chắc rằng ông đã có một cái nhìn rằng nó sẽ là rất lớn.
Nhưng làm thế nào nó sẽ là rất lớn trên môi trường là một dealio lớn.
Và vì vậy tất cả các ya'll thể đưa ra các thuật toán
đó có thể là thử thách tiếp theo điều cho những người như tôi,
cố gắng để chạy hệ thống.
>> Vì vậy, chúng ta hãy suy nghĩ về giới hạn quyền lực thế giới thực.
Bài viết này bởi Landauer-- không phải là một điều mới.
1961 này đã được công bố trong Journal IBM.
Đây là kinh điển "Không thể đảo ngược và nhiệt
Thế hệ trong quá trình tính toán. "
Và do đó, ông lập luận rằng máy chắc chắn
thực hiện chức năng hậu cần mà không có nghịch đảo duy nhất có giá trị.
>> Vì vậy mà toàn bộ một phần của này là trở lại trong những năm 60,
folks biết rằng đây là sẽ là một vấn đề.
Và do đó, các luật giới hạn cho biết 25 các bằng cấp C, một căn phòng kinh điển
nhiệt độ, giới hạn đại diện cho 0,1 electron-volt.
Nhưng về mặt lý thuyết, đây là bộ nhớ lý thuyết, máy tính,
hoạt động ở giới hạn này có thể được thay đổi ở một tỷ bit một giây.
>> Tôi không biết về bạn, nhưng không phải đi qua nhiều một tỷ bit
một giây trao đổi dữ liệu tốc độ.
Lý lẽ đưa ra có mà chỉ 2,8 nghìn tỷ watt điện năng
ought đến bao giờ được mở rộng.
>> Được rồi, thế giới thực example-- đây là hóa đơn tiền điện của tôi.
Tôi 65% phần trăm trung tâm dữ liệu mà đáng yêu
Tôi đã cho các bạn, trong thời gian đặc biệt này.
Điều này là trở lại trong tháng Sáu năm ngoái.
Tôi đã lấy một phiên bản cũ hơn để chúng tôi có thể và loại anonymize một chút.
Tôi đã được chi tiêu $ 45.000 tháng cho năng lượng đó.
>> Vì vậy, lý do là có chúng tôi có hơn 50.000 trình trong phòng.
Vì vậy, bạn có thể tưởng tượng riêng của bạn hóa đơn điện sinh hoạt
được rằng cao?
Nhưng nó đã được cho một 199 triệu giờ watt hơn một tháng.
>> Vậy câu hỏi tôi đặt ra là, có thể bạn tưởng tượng, hóa đơn điện của ông Zuckerberg?
Mine là khá lớn, và tôi đấu tranh.
Và tôi không đơn độc trong việc này là.
Có rất nhiều người với các trung tâm dữ liệu lớn.
Và như vậy, tôi đoán, đầy đủ disclosure-- bạn bè Facebook của tôi một chút lẻ.
>> Vì vậy, người bạn Facebook của tôi là các trung tâm dữ liệu Prineville,
đó là một trong những lớn nhất của Facebook, mới nhất, thấp nhất trung tâm dữ liệu năng lượng.
Và họ gửi cho tôi, những thứ như điện sử dụng hiệu quả,
như thế nào có hiệu quả là các dữ liệu trung tâm so với bao nhiêu năng lượng bạn
đưa vào nó, bao nhiêu nước được họ sử dụng, những gì
độ ẩm và nhiệt độ.
>> Và họ có những đáng yêu, âm mưu đáng yêu.
Tôi nghĩ rằng đây là một Trang Facebook awesome,
nhưng tôi đoán tôi là một chút lạ.
>> Vì vậy, có một điều nhiều quyền lực hơn, tính toán nghiên cứu mà tôi làm
là khác nhau đáng kể vào những gì Facebook và Yahoo và Google
và khác theo yêu cầu, đầy đủ, dịch vụ luôn có sẵn.
Và vì vậy tôi có lợi thế là khi ISO New England-- và ISO New England
giúp thiết lập năng lượng giá cho khu vực.
>> Và nó nói nó đang mở rộng một yêu cầu cho người tiêu dùng
tự nguyện tiết kiệm năng lượng cao, vì nhiệt độ cao và độ ẩm.
Và điều này đã trở lại vào ngày 18 tháng Bảy.
Và vì vậy tôi hạnh phúc Tweet trở lại, Hey, ISO New England, Green Harvard.
Chúng tôi đang làm một phần của chúng tôi trên ở đây trong tính toán nghiên cứu.
Và điều này là bởi vì chúng ta đang làm khoa học.
>> Và nhiều như mọi người nói khoa học không bao giờ ngủ, khoa học có thể chờ đợi.
Vì vậy, chúng tôi có thể quiesce của chúng tôi hệ thống, tận dụng lợi thế của giá lớp
trên hóa đơn năng lượng của chúng tôi, và giúp toàn bộ New England
khu vực bằng cách đổ nhiều megawatt tải.
Vì vậy, đó là điều duy nhất khác nhau về số liệu tính toán khoa học
trung tâm và những người đã trong sản xuất đầy đủ 24/7.
>> Vì vậy, chúng ta hãy lấy bánh khác ở đây.
Vì vậy, tôi muốn thảo luận hỗn loạn một chút.
Và tôi muốn đặt nó trong sự bảo trợ của lưu trữ.
Vì vậy, đối với những loại đều đang nỗ lực của
việc đầu của họ xung quanh những gì Petabytes lưu trữ như thế nào, đây là một ví dụ.
Và đây là các loại công cụ Tôi đối phó với tất cả các thời gian.
>> Mỗi một trong những fellas ít là một ổ cứng bốn terabyte,
do đó, bạn có thể loại đếm lên.
Chúng tôi đang nhận được tại giữa một đến 1 và 1/2 petabytes
trong một rack tiêu chuẩn công nghiệp.
Và chúng tôi có phòng họp và phòng, như bạn thấy trong đó hình ảnh trước đó với John
và tôi, đầy những kệ của thiết bị.
Vì vậy, nó trở nên rất, rất dễ dàng để xây dựng các mảng lưu trữ lớn
>> Đó chủ yếu là dễ dàng bên trong của Unix để loại đếm lên đang làm thế nào.
Vì vậy, đây là đếm bao nhiêu MAU điểm có tôi đã có.
Vì vậy, đó là 423 điểm đánh chặn.
Và sau đó nếu tôi chạy một số awk sơ sài, tôi có thể tăng lên, trong hệ thống đặc biệt này,
có 7,3 petabytes lưu trữ sẵn.
>> Vì vậy, đó là rất nhiều thứ.
Và lưu trữ thực sự là khó.
Tuy nhiên, đối với một số lý do, đây là một xu hướng công nghiệp.
Bất cứ khi nào tôi nói chuyện với các nhà nghiên cứu của chúng tôi và giảng viên của chúng tôi và nói,
hey, tôi có thể chạy lưu trữ cho bạn.
Thật không may, tôi phải phục hồi các chi phí lưu trữ.
Tôi có được doanh nghiệp này.
Và mọi người tham khảo Newegg hoặc họ tham khảo Staples
hay bao nhiêu họ có thể mua một đơn ổ đĩa terabyte cho.
>> Vì vậy, điều này, bạn sẽ lưu ý ở đây, rằng có một đầu mối.
Có một ổ đĩa ở đây.
Và nếu chúng ta quay trở lại, tôi có nhiều.
Không chỉ làm tôi đã nhiều, tôi có liên kết nối tinh vi
để có thể khâu những việc này lại với nhau.
Vì vậy, các nguy cơ liên quan với những lớn mảng lưu trữ là không đáng kể.
>> Trong thực tế, chúng tôi đã xuống internet và chúng tôi đã viết
một câu chuyện nhỏ về một ý tốt, hòa nhã giám đốc nghiên cứu
computing-- xảy ra để có một lạ English accent-- cố gắng
để giải thích cho một nhà nghiên cứu những gì không có thư mục backup gạch thực
nghĩa.
Thật là một, ít câu chuyện dài, bốn phút tốt của khám phá.
>> Và lưu ý, tôi có một awful rất nhiều không gian ít hơn so với phụ nữ
mà hát về tất cả các âm bass.
Chúng tôi đang khá một vài tài khoản thấp hơn.
Nhưng dù sao, đây là một Điều quan trọng để suy nghĩ về,
về những gì có thể đi sai.
Vì vậy, nếu tôi nhận được một ổ đĩa, và Tôi ném nó trong một máy Unix,
và tôi bắt đầu viết những điều đó, có một nam châm, có một ổ đĩa đầu,
có bề ngoài, một hoặc một số không được viết ra vào thiết bị đó.
>> Spinny Motors--, twirly điều luôn luôn phá vỡ.
Hãy suy nghĩ về những điều mà phá vỡ.
Đó luôn là spinny, twirly thứ.
Máy in, ổ đĩa, xe có động cơ, vv
Bất cứ điều gì mà di chuyển là có khả năng phá vỡ.
>> Vì vậy, bạn cần động cơ, bạn cần lái firmware,
bạn cần SAS / SATA controller, dây điện, firmware trên các bộ điều khiển SAS / SATA,
khối cấp thấp.
Chọn tập tin điều khiển lưu trữ của bạn mã hệ thống, bất cứ một trong đó có thể được,
làm thế nào bạn khâu lại cùng nhau.
Và quản lý bộ nhớ ảo của bạn trang, lấy DRAM và các cửa hàng.
Sau đó, bạn nhận được một ngăn xếp, đó là loại
của xuống danh sách này một, thuật toán, người sử dụng.
>> Và nếu bạn nhân này lên, tôi không biết có bao nhiêu,
có rất nhiều nơi nơi những thứ có thể đi ngang.
Ý tôi là, đó là một ví dụ về toán học.
Nhưng đó là loại thú vị để nghĩ có bao nhiêu cách điều có thể đi sai,
chỉ cho một ổ đĩa.
Chúng tôi đã ở 300 petabyte, vì vậy tưởng tượng số lượng ổ đĩa
bạn cần tại 300 petabytes mà có thể đi sai.
Không chỉ that-- vì vậy đó là lưu trữ.
Và đó ám chỉ đến người mà tôi muốn xem
nhập trái sân khấu, mà là Chaos Monkey.
Vì vậy, tại một thời điểm nhất định, nó được thậm chí lớn hơn là chỉ các ổ đĩa
vấn đề.
>> Và như vậy, những phụ nữ đẹp và quý ông chạy một dịch vụ streaming video
nhận ra rằng máy tính của họ cũng rất lớn và cũng rất phức tạp
và cũng cung cấp dịch vụ để một awful nhiều người.
Họ đã có 37 triệu và members-- của slide này có thể là một năm hoặc lâu hơn old--
hàng ngàn thiết bị.
Có hàng tỷ giờ video.
Họ đăng nhập hàng tỷ sự kiện một ngày.
>> Và bạn có thể thấy, hầu hết mọi người xem ti vi sau này vào buổi tối,
và nó xa giá trị hơn tất cả mọi thứ.
Và như vậy, họ muốn có thể đảm bảo
rằng dịch vụ đã được lên và đáng tin cậy và làm việc cho họ.
Vì vậy, họ đến với điều này điều được gọi là Chaos Monkey.
Đó là phần của phần mềm trong đó, khi bạn nghĩ
khi nói về tiêu đề của toàn bộ bài thuyết trình này,
mô-out có nghĩa là bạn nên thử nghiệm công cụ này.
Không có gì tốt chỉ có một triệu máy.
Vì vậy, những điều tốt đẹp về đây là, Chaos Khỉ
là một dịch vụ mà xác định các nhóm của các hệ thống
và ngẫu nhiên chấm dứt một các hệ thống trong một nhóm.
Awesome.
Vì vậy, tôi không biết về bạn, nhưng nếu tôi đã từng
xây dựng một hệ thống dựa trên khác hệ thống nói chuyện với nhau,
bạn có một trong chúng ra, khả năng làm việc của toàn bộ điều,
giảm đi nhanh chóng.
>> Và do đó, điều này phần của phần mềm chạy xung quanh cơ sở hạ tầng của Netflix.
May mắn thay, nó nói nó chỉ chạy trong giờ làm việc với mục đích
mà các kỹ sư sẽ được cảnh báo và có thể đáp ứng.
Vì vậy, đây là những loại điều chúng ta đang
phải làm gì để gây sự tính toán của chúng tôi môi trường, giới thiệu hỗn loạn
và giới thiệu phức tạp.
>> Vì vậy, người, trong quyền hạn của mình tâm, nguyện sẽ chọn
để làm việc với một Chaos khỉ?
Hằng ngày, ông dường như được chỉ cho tôi.
Vâng, tôi đoán tôi phải: dễ thương.
Nhưng vấn đề là bạn không có được sự lựa chọn.
Các Chaos Monkey, như bạn có thể nhìn thấy, chọn bạn.
>> Và đây là vấn đề với máy tính ở quy mô đó là bạn không thể tránh điều này.
Đó là một tất yếu của sự phức tạp và quy mô và tiến hóa của chúng tôi,
trong một số cách, chuyên môn tính toán.
Và hãy nhớ, đây là một điều để nhớ,
Chaos Monkeys tình yêu bông tuyết tình yêu snowflakes--.
Một snowflake-- chúng tôi đã giải thích Chaos Monkey-- nhưng một bông tuyết
là một máy chủ đó là duy nhất và đặc biệt và tinh tế và cá nhân
và sẽ không bao giờ được tái bản.
>> Chúng ta thường thấy bông tuyết dịch vụ trong môi trường của chúng tôi.
Và chúng tôi luôn luôn cố gắng và dịch vụ làm tan bông tuyết.
Nhưng nếu bạn tìm thấy một máy chủ trong môi trường của bạn
đó là quan trọng cho sự trường thọ của tổ chức của bạn và nó tan chảy,
bạn không thể đưa nó trở lại với nhau một lần nữa.
Vì vậy, công việc Chaos Monkey là đi và chấm dứt hợp.
Nếu Chaos khỉ tan chảy bông tuyết, bạn đang trên, bạn đang thực hiện.
Tôi muốn nói về một số phần cứng mà chúng tôi
nhìn về loại mở rộng quy mô ra các hoạt động quá.
Và một số điều duy nhất là trong và xung quanh các hoạt động khoa học.
Bây giờ chúng ta bắt đầu nhìn thấy, nhớ đơn vị này phát hành, giá này?
Vì vậy, đây là một cái giá của GPGPUs-- quá chung chung các đơn vị xử lý đồ họa mục đích.
>> Chúng tôi đã nằm trong các dữ liệu của chúng tôi trung tâm, khoảng 100 dặm.
Giá đặc biệt này là khoảng 96 tera flops
của đơn chính xác toán học có thể để đưa ra khỏi mặt sau của nó.
Và chúng tôi có thứ tự 130-lẻ thẻ trong một thể
mà we-- nhiều kệ của thể hiện này.
>> Vì vậy, đây là thú vị trong ý nghĩa rằng các quá trình đồ họa mục đích chung
có khả năng làm toán học vô cùng nhanh chóng đối với số tiền rất thấp năng lượng.
Vì vậy, có một sự gia tăng lớn trong các lĩnh vực khoa học máy tính,
nhìn đồ họa các đơn vị chế biến một cách lớn.
>> Vì vậy, tôi chạy một số Mcollective thông qua cơ sở hạ tầng của chúng tôi con rối
ngày hôm qua, rất vui mừng về điều này.
chỉ ngắn của một petaflop của chính xác đơn.
Chỉ cần được rõ ràng ở đây, điều này ít nhân là 3,95.
Toán chính xác đôi sẽ là khoảng 1,2,
nhưng thức ăn Twitter của tôi nhìn cách tốt hơn nếu tôi
nói chúng tôi đã có gần một petaflop của chính xác đơn GPGPUs.
>> Nhưng nó nhận được ở đó.
Nó nhận được rất, rất ấn tượng.
Và tại sao chúng ta làm điều này?
Vì hóa học lượng tử, trong số những thứ khác,
nhưng chúng tôi đang bắt đầu thiết kế một số quang điện mới.
>> Và do đó, Alan Aspuru-Guzik, người là một giáo sư trong chemistry-- đối tác của tôi
trong crime-- trong vài năm qua.
Chúng tôi đã được đẩy phong bì trên máy tính.
Và GPGPU là lý tưởng công nghệ để có thể làm
một awful nhiều phức tạp toán học, rất, rất nhanh chóng.
>> Vì vậy, với quy mô, đến những thách thức mới.
Vì vậy scale-- lớn bạn phải cẩn thận như thế nào bạn có dây công cụ này.
Và chúng tôi có mức độ nhất định rối loạn ám ảnh cưỡng chế.
Những hình ảnh thể lái xe rất nhiều người dân hạt.
Và tủ mà không phải là dây đặc biệt tốt
lái xe của chúng tôi và mạng cơ sở vật chất kỹ sư hạt.
Cộng với đó là cũng luồng không khí vấn đề là bạn phải có.
>> Vì vậy, đây là những điều mà tôi sẽ không bao giờ nghĩ đến.
Với quy mô, đến phức tạp hơn.
Đây là một loại mới của hệ thống tập tin.
Thật tuyệt vời.
Đó là một petabyte.
Nó có thể lưu trữ các tập tin 1,1 tỷ.
Nó có thể đọc và ghi tới 13 gigabyte và 20 gigabytes một gigabyte second--
một giây.
Vì vậy, nó có thể dỡ bỏ terabyte trong thời gian không ở tất cả.
>> Và nó có sẵn.
Và nó có tra cứu tuyệt vời rates-- 220.000 tra cứu một giây.
Và có rất nhiều người khác nhau xây dựng các loại của hệ thống.
Và bạn có thể thấy nó ở đây bằng đồ họa.
Đây là một trong những hệ thống tập tin của chúng tôi đó là dưới tải, khá
hạnh phúc đọc tại chỉ ngắn 22 gigabytes mỗi giây.
Vì vậy, đó là cool-- rất phức tạp.
>> Vì vậy, với sự phức tạp và quy mô, đến phức tạp hơn, phải không?
Đây là một trong số nhiều của chúng tôi, nhiều sơ đồ mạng,
nơi bạn có nhiều khác nhau khung tất cả các hỗ trợ lên
thành một hệ thống chuyển mạch chính, kết nối để lưu trữ,
kết nối để liên kết nối có độ trễ thấp.
Và sau đó tất cả các bên này nhà, chỉ là tất cả các quản lý
mà bạn cần để có thể giải quyết các hệ thống từ một địa điểm từ xa.
Vì vậy, quy mô có rất nhiều Sự phức tạp của nó.
>> Thay đổi thiết bị một lần nữa, chúng ta hãy quay trở lại và có một điểm nhỏ của khoa học.
Vì vậy, hãy nhớ, nghiên cứu tính toán và shim-- này chút
ít shim hồng giữa giảng viên và tất cả các thuật toán của họ
và tất cả các khoa học lạnh và tất cả các điện và làm mát và trung tâm dữ liệu này
tầng và hệ thống mạng máy tính lớn và bàn phục vụ và giúp đỡ bàn
và như vậy forth-- và như vậy, chúng tôi chỉ shim nhỏ này giữa chúng.
>> Những gì chúng tôi đã bắt đầu see là thế giới của
có thể xây dựng các trung tâm dữ liệu lớn
và có thể xây dựng các máy tính lớn.
Chúng tôi đã nhận được khá tốt ở đó.
Điều chúng tôi không phải là rất tốt lúc này là ít shim giữa các nghiên cứu
và các kim loại trần và công nghệ.
Và thật khó.
>> Và vì vậy chúng tôi đã có thể thuê folks rằng sống trong thế giới này.
Và gần đây, chúng tôi đã nói chuyện với các Foundation và Khoa học Quốc gia cho biết,
thứ mô-out này là rất tốt, nhưng chúng ta không thể có được các nhà khoa học của chúng tôi
trên những máy lớn, phức tạp.
Và như vậy, đã có một số chương trình khác nhau
nơi mà chúng tôi thực sự là chủ yếu quan tâm cố gắng
để xem liệu chúng ta có thể biến đổi cơ sở hạ tầng trong khuôn viên trường.
>> Có rất nhiều chương trình xung quanh trung tâm quốc gia.
Và như vậy, chúng ta, của chúng tôi bạn bè tại Clemson,
Đại học Wisconsin Madison, Southern California, Utah, và Hawaii
loại lại với nhau làm xem xét vấn đề này.
Và biểu đồ này ít ở đây là đuôi dài của khoa học.
>> Vì vậy, đây is-- nó không vấn đề gì trên trục này,
nhưng trục này thực sự là số công việc đi qua các cluster.
Vì vậy, có 350.000 trên bất cứ khoảng thời gian.
Đây là những nghi phạm thông thường của chúng tôi dọc theo phía dưới đây.
Trong thực tế, có Alan Aspuru-Guzik, người mà chúng ta đang nói about-- tấn
và tấn tính thực sự, hiệu quả, biết anh đang làm gì.
>> Đây là một phòng thí nghiệm mà tôi sẽ nói về trong một phòng thí nghiệm John Kovac của moment--.
Họ đã có nó.
Họ làm tốt.
Họ đang hạnh phúc.
Họ đang tính toán.
Đại học là nhận được thực hiện.
Và sau đó, khi bạn loại của đi xuống đây, có
các nhóm khác không chạy được nhiều công ăn việc làm.
>> Và tại sao vậy?
Có phải vì các máy tính là quá khó?
Có phải vì họ không biết làm thế nào để?
Chúng tôi không biết, bởi vì chúng tôi đã đi và nhìn.
Và đó là những điều này dự án là tất cả về,
là địa phương, trong vòng từng vùng,
để tìm đến con đường nơi chúng tôi có thể tham gia với các giảng viên và nhà nghiên cứu
thực sự trong giới hạn dưới của đuôi, và hiểu những gì họ đang làm.
>> Vì vậy, đó là một cái gì đó mà chúng tôi thực sự đam mê.
Và đó là một cái gì đó khoa học sẽ không được tiếp tục
để di chuyển về phía trước cho đến khi chúng ta giải quyết một số các trường hợp cạnh.
Bit khác của khoa học đó là sẽ up-- tất cả mọi người
thấy Large Hadron Collider.
Awesome, phải không?
Công cụ này đều chạy ra ở Holyoke.
Chúng tôi rất built-- đầu tiên khoa học đã xảy ra ở Holyoke
là sự hợp tác giữa mình và Đại học Boston.
Vì vậy, nó thực sự, thực sự mát mẻ.
>> Đây là một mảnh vui vẻ khoa học cho quy mô.
Đây là một kỹ thuật số để truy cập một thế kỷ trên bầu trời tại Harvard.
Về cơ bản, nó là một kho lưu trữ đĩa.
Nếu bạn đi xuống Oxford-- Vườn Street, xin lỗi,
bạn sẽ tìm thấy một trong những đài quan sát tòa nhà về cơ bản là đầy đủ
khoảng nửa triệu đĩa.
>> Và đây là những hình ảnh của các bầu trời vào ban đêm, hơn 100 năm.
Vì vậy, có cả một giàn khoan lập đây để số hóa những tấm,
chụp ảnh của họ, đăng ký chúng, đặt chúng trên một máy tính.
Và đó là một petabyte và một nửa, vừa phải there-- một dự án nhỏ.
>> Đây là những dự án khác.
Dự án Pan-STARRS này được làm một cuộc khảo sát toàn cảnh rộng đầy đủ,
tìm kiếm các tiểu hành tinh gần Trái đất và các sự kiện thiên thoáng qua.
Là một nhà lý sinh học phân tử, tôi yêu từ sự kiện thiên thể thoáng qua.
Tôi không hoàn toàn chắc chắn rằng nó là gì, nhưng dù sao, chúng tôi đang tìm kiếm chúng.
>> Và chúng tôi đang tạo ra 30 terabytes một đêm ra trong những kính thiên văn.
Và đó không phải là thực sự là một băng thông vấn đề, đó là một vấn đề như FedEx.
Vì vậy, bạn đặt các lưu trữ trên các van và bạn gửi nó bất cứ điều gì nó được.
>> Bicep thực sự interesting-- vì vậy hình ảnh nền
phân cực thiên hà thêm vũ trụ.
Khi tôi bắt đầu làm việc tại Harvard bảy hay như vậy,
Tám năm trước, tôi nhớ làm việc trên dự án này
và nó đã không thực sự chìm nhà như để ánh sáng phân cực tại sao
từ lò vi sóng vũ trụ nền sẽ là quan trọng,
cho đến khi điều này xảy ra.
>> Và điều này là John Kovac, người tôi đã nói chuyện với trước,
sử dụng hàng triệu triệu CPU giờ, tại cơ sở của chúng tôi và những người khác,
về cơ bản nhìn vào bên trong những khoảnh khắc đầu tiên của vũ trụ
sau Big Bang, và cố gắng để hiểu
Thuyết tương đối của Einstein.
Đó là tâm thổi rằng máy tính của chúng tôi đang giúp chúng tôi làm sáng tỏ và nhìn chằm chằm
về nguồn gốc rất lý do tại sao chúng ta ở đây.
>> Vì vậy, khi bạn nói về quy mô, đây là một số quy mô nghiêm trọng.
Điều khác là quy mô, mà Dự án đặc biệt nhấn các guys.
Và đây là các đường cong đáp ứng cho bicep [Không nghe thấy] Đây là cuộc khảo sát nhỏ của chúng tôi.
>> Và bạn có thể thấy ở đây, cuộc sống là tốt cho đến khi về đây,
đó là khi Thông báo được đưa ra.
Và bạn đã có nghĩa đen giây để trả lời
sự kiện rộng mà tương ứng với dấu chấm nhỏ này ở đây,
mà đã kết thúc chuyển bốn hoặc để terabyte dữ liệu
thông qua các máy chủ web mà day-- khá rậm.
>> Và như vậy, đây là những loại điều
có thể xảy ra với bạn trong cơ sở hạ tầng của bạn nếu bạn không thiết kế cho quy mô.
Chúng tôi đã có một chút của một tranh giành ngày hôm đó, để được
có thể kéo dài ra đủ dịch vụ web để giữ cho trang web lên và chạy.
Và chúng tôi đã thành công.
Đây là một email chút đó là loại dễ thương.
Đây là một thư đến Mark Vogelsberger, và Lars Hernquist, ai
một giảng viên ở đây tại Harvard.
Thông tin thêm về Mark sau đó.
Nhưng tôi nghĩ rằng đây là một trong loại tiền lên loại
nơi mà các máy tính là trong tính toán nghiên cứu.
Hey, đội ngũ, từ lần cuối Thứ ba, các bạn rót lên
hơn 28% số mới cluster, trong đó kết hợp
là hơn 78 năm CPU chỉ trong ba ngày.
Và tôi đã nói, nó vẫn còn chỉ mới sáng thứ Sáu.
Điều này là khá tuyệt vời!
Hạnh phúc thứ sáu!
>> Sau đó, tôi cung cấp cho họ các điểm dữ liệu.
Và đó là loại thú vị.
Vì vậy, hãy nhớ về Mark, anh ấy sẽ đến sao vào hình ảnh trong một chút.
Vì vậy, tính toán quy mô-ra là ở khắp mọi nơi.
>> Chúng tôi thậm chí còn giúp folks tìm làm thế nào các chức năng NBA,
và nơi người dân ném quả bóng từ.
Tôi thực sự không hiểu trò chơi này quá tốt, nhưng dường như, đó là một vấn đề lớn.
Có hoops và bát và tiền bạc.
>> Và như vậy, cơ sở dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi xây dựng một chút 500 [Không nghe thấy]
cụm xử lý song song, một vài terabyte RAM,
để có thể xây dựng này cho Kirk và nhóm của ông.
Và họ đang làm toán trong một cách hoàn toàn khác.
Bây giờ đây là dự án chúng tôi tham gia với điều đó
hoàn toàn hấp dẫn, xung quanh thần kinh connectomics dẻo và gen
imprinting-- ba rất nặng khu vực nghiên cứu đánh
rằng chúng ta chiến đấu với trên một cơ sở ngày-to-ngày.
Ý tưởng cho rằng bộ não của chúng ta đang bị căng thẳng nhựa khi chúng ta còn trẻ.
Và nhiều hơn về hành vi của chúng tôi là người lớn chạm khắc bởi kinh nghiệm trong giai đoạn trứng nước.
Vì vậy, đây là một dealio lớn.
>> Và do đó, đây là công việc đó là tài trợ bởi Viện quốc gia về sức khỏe tâm thần.
Và chúng tôi đang cố gắng để về cơ bản, qua rất nhiều dữ liệu lớn
và phân tích dữ liệu lớn, loại các kỹ vào não con người của chúng tôi
thông qua một loạt các kỹ thuật khác nhau.
>> Vì vậy, tôi muốn dừng lại và loại chỉ dừng lại một chút ít.
Thách thức với điều khiển từ xa các trung tâm dữ liệu là nó xa.
Nó có thể không thể làm việc.
Tôi cần dữ liệu của tôi gần.
Tôi cần phải làm nghiên cứu của tôi trong phòng thí nghiệm của tôi.
>> Và vì vậy tôi loại lấy một ví dụ về một hình ảnh cộng hưởng từ chức năng
tập hợp dữ liệu từ dữ liệu của chúng tôi trung tâm ở Tây Mass.
và kết nối nó với tôi máy tính để bàn ở Cambridge.
Và tôi sẽ chơi video này rất ít.
Hy vọng rằng nó sẽ loại làm việc.
>> Vì vậy, đây là tôi đi qua kiểm tra GPU của tôi đang làm việc.
Và tôi đang kiểm tra xem VNC lên.
Và đây là một VNC thông minh.
Đây là một VNC với mảnh 3D.
Và như vậy, như bạn có thể thấy ngay, đây là tôi quay não này xung quanh.
Tôi đang cố gắng để loại được nó theo định hướng.
Và sau đó tôi có thể di chuyển qua nhiều lát khác nhau của dữ liệu MRI.
Và điều duy nhất đó là khác nhau về điều này
được, nó đến qua dây từ phương Tây Mass. cho máy tính để bàn của tôi.
Và dựng hình của nó nhanh hơn so với máy tính để bàn của tôi,
bởi vì tôi không có $ 4000 card đồ họa trong máy tính để bàn của tôi, mà
chúng ta phải ra khỏi Tây Mass.
Tất nhiên, tôi đang cố gắng để được thông minh.
Tôi đang chạy bánh răng GLX trong nền, trong khi làm tất cả điều này,
để đảm bảo rằng tôi có thể nhấn mạnh các card đồ họa,
và rằng nó tất cả các loại hoạt động và tất cả các phần còn lại của nó.
Nhưng điều quan trọng là, là này là 100 dặm.
Và bạn có thể nhìn thấy từ này mà không có độ trễ rõ ràng.
Những điều giữ lại với nhau khá tốt.
>> Và do đó, trong và của chính nó, là một ví dụ và một số cái nhìn sâu sắc
vào cách tính toán và mô-out máy tính sẽ xảy ra.
Chúng tôi đang làm việc trên tất cả mỏng hơn và mỏng hơn các thiết bị.
Chúng tôi sử dụng máy tính bảng đang ngày càng tăng.
>> Vì thế cho nên, carbon của tôi footprint là cơ bản
di chuyển từ những gì được sử dụng để làm điều đó sẽ đã
là một máy lớn dưới bàn của tôi, những gì
bây giờ là một facility-- có thể là bất cứ nơi nào.
Nó có thể là bất cứ nơi nào cả.
Tuy nhiên, nó vẫn có thể mang lại lại hiệu năng đồ họa cao
máy tính để bàn của tôi.
>> Vì vậy, nhận được gần end-- nhớ Mark?
Vâng, chàng trai thông minh là Mark.
Ông quyết định rằng ông sẽ xây dựng một vũ trụ ảo thực tế.
Đó đúng là một dự án, khi bạn nghĩ rằng bạn đã đến sân này.
Tôi sẽ sử dụng một máy tính, và tôi sẽ
để mô hình 12 triệu năm sau Big Bang để đại diện cho một ngày.
Và sau đó tôi sẽ làm 13.8 tỷ năm tiến hóa của vũ trụ.
Được rồi.
>> Điều này thực sự sử dụng một máy tính là lớn hơn so với máy tính của chúng tôi,
và nó tràn qua vào quốc gia nguồn lực để bạn bè của chúng tôi xuống ở Texas.
Và để các cơ sở quốc gia, này đã được rất nhiều các tính toán.
Nhưng chúng tôi đã làm rất nhiều mô phỏng tại địa phương
để đảm bảo rằng các phần mềm làm việc và hệ thống làm việc.
>> Và đó là những ngày như thế này khi bạn nhận ra rằng bạn đang hỗ trợ khoa học
ở mức độ quy mô, mà bây giờ mọi người có thể nói những điều
như thế, tôi sẽ là một mô hình vũ trụ.
Và đây là mô hình đầu tiên của mình.
Và đây là mô hình đầu tiên của đội mình.
Có rất nhiều khác folks đang đi
để đến sau Mark, người sẽ muốn mô hình với độ phân giải cao,
với đặc hơn, với độ chính xác hơn.
>> Và như vậy, trong vòng vài phút, Tôi chỉ muốn cho bạn thấy video này
Mark và Lars rằng với tôi, một lần nữa, như một nhà khoa học sự sống, là loại dễ thương.
Vì vậy, đây, ở phía dưới ở đây, để định hướng cho bạn,
điều này cho bạn thời gian kể từ khi Big Bang.
Vì vậy, chúng tôi đang ở khoảng 0,7 tỷ năm.
Và điều này là hiển thị các cập nhật hiện tại.
Vì vậy, bạn đang nhìn thấy tại thời điểm này, vật chất tối và sự tiến hóa
của cấu trúc tinh tế và đầu cấu trúc trong vũ trụ được biết đến của chúng tôi.
>> Và điểm với điều này là điều này là tất cả được thực hiện bên trong máy tính.
Đây là một tập hợp các thông số và một tập hợp của vật lý
và một tập hợp của toán học và một tập các mô hình
được lựa chọn một cách cẩn thận, và sau đó cẩn thận kết nối với nhau
để có thể mô hình tương tác.
>> Vì vậy, bạn có thể thấy một số bắt đầu của một số vụ nổ khí ở đây.
Và nhiệt độ khí đang thay đổi.
Và bạn có thể bắt đầu nhìn thấy cấu trúc của sự thay đổi vũ trụ nhìn thấy được.
Và phần quan trọng với điều này là, từng chút nhỏ xíu, nhỏ xíu, chấm nhỏ
là một phần của vật lý và có một tập hợp các toán xung quanh,
thông báo cho người bạn của mình và hàng xóm của mình.
>> Vì vậy, từ một góc nhìn rộng, các máy tính phải tất cả các công việc trong buổi hòa nhạc
và nói chuyện với nhau một cách hiệu quả.
Vì vậy, họ không thể là quá hay nói.
Họ có để lưu trữ các kết quả của họ.
Và chúng ta phải tiếp tục thông báo cho tất cả bạn bè của họ.
Thật vậy, bạn sẽ thấy hiện nay, mô hình này của nhận được nhiều hơn và phức tạp hơn.
Có càng nhiều thứ đang diễn ra.
Có nhiều và nhiều hơn nữa các vật bay xung quanh.
>> Và đây là những gì đầu vũ trụ đã nhìn sẽ như thế nào.
Đó là một nơi khá rậm.
Có tiếng nổ khắp nơi nơi, va chạm mạnh.
Và hình thành nặng kim loại và các yếu tố.
Và những đám mây lớn đập vào nhau với các lực lượng cực đoan.
>> Và vì vậy bây giờ chúng tôi 9600000000 năm kể từ vụ nổ ban đầu này.
Bạn đang bắt đầu thấy mọi thứ loại bình tĩnh lại một chút, chỉ
một chút, bởi vì năng lượng hiện đang bắt đầu để thư giãn.
Và do đó, các toán học mô hình đã nhận rằng ở nơi.
Và bạn đang bắt đầu để xem sự hợp nhất của các yếu tố khác nhau.
Và bắt đầu nhìn thấy điều này loại của đến với nhau và từ từ mát mẻ.
>> Và nó bắt đầu nhìn một chút giống như bầu trời đêm, một chút.
Và đó là [? QSing. ?] Chúng tôi hiện là 30,2 tỷ năm và chúng tôi đang thực hiện loại.
Và sau đó những gì họ đã làm được mà họ đã mô hình này,
và sau đó nhìn vào vũ trụ nhìn thấy được.
Và về cơ bản sau đó, là có thể đi mà và phủ
nó với những gì bạn có thể nhìn thấy.
Và độ trung thực là đáng kinh ngạc, như để cách chính xác các mô hình máy tính là.
>> Tất nhiên, các nhà vật lý thiên và các nhóm nghiên cứu
cần trung thành thậm chí tốt hơn và độ phân giải cao hơn.
Nhưng nếu bạn nghĩ về những gì Tôi đã nói chuyện với bạn ngày hôm nay
thông qua chuyến đi này ít thông qua cả hai lưu trữ và cơ cấu và mạng
và ngăn xếp, điều quan trọng là, được quy mô-ra tính toán cần thiết?
Đó là hypothesis-- ban đầu của tôi trở lại với phương pháp khoa học của chúng tôi.
>> Tôi hy vọng rằng vào đầu phần này tôi sẽ
dự đoán rằng tôi sẽ có thể giải thích với các bạn về tính toán quy mô-ra.
Và chúng tôi đã thử nghiệm loại một số những giả thuyết.
Chúng tôi đã đi qua cuộc trò chuyện này.
Và tôi chỉ cần đi để nói rộng ra tính toán được essential-- oh,
vâng, rất nhiều yes.
>> Vì vậy, khi bạn đang suy nghĩ về mã số của bạn, khi
bạn đang làm các dự án chính thức CS50, khi bạn đang suy nghĩ về di sản của bạn
cho nhân loại và nguồn lực mà chúng ta cần để có thể chạy các máy tính
hệ thống, suy nghĩ rất cẩn thận về FLOPS mỗi watt,
và suy nghĩ về Chaos Monkey.
>> Hãy suy nghĩ về những bông tuyết của bạn, không làm một-offs, thư viện tái sử dụng,
xây dựng codes-- tái sử dụng tất cả những điều do các trợ giáo đã dạy bạn
trong lớp học này.
Đây là những vấn đề cơ bản.
Họ không chỉ môi dịch vụ.
Đây là những điều thực sự.
>> Và nếu có của bạn muốn theo tôi, Tôi bị ám ảnh với các điều Twitter.
Tôi đã có bằng cách nào đó cho rằng lên.
Nhưng rất nhiều các thông tin cơ bản là
về tính toán nghiên cứu của chúng tôi website tại rc.fas.harvard.edu.
>> Tôi cố gắng và giữ một blog lên đến ngày với công nghệ hiện đại
và làm thế nào chúng ta làm phân phối tính toán và vv.
Và sau đó nhân viên của chúng tôi luôn có sẵn thông qua odybot.org.
Và odybot là helper nhỏ của chúng tôi.
Ông thường có ít các cuộc thi trên trang web của mình
quá, nơi bạn có thể thử và chỗ ông xung quanh khuôn viên trường.
Anh ấy là người ít thân thiện khuôn mặt của máy tính nghiên cứu.
>> Và tôi sẽ loại quấn lên đó và cảm ơn tất cả các bạn đã dành thời gian của bạn.
Và tôi hy vọng bạn hãy nhớ rằng tính toán quy mô-ra là một điều thực sự.
Và có rất nhiều người người đã có rất nhiều kỹ thuật trước
người sẽ có thể giúp bạn.
Và tất cả những điều may mắn nhất với nỗ lực tương lai của mình trong việc đưa ra
chắc chắn rằng chúng tôi tính toán cả quy mô, là hiệu suất cao,
và giúp nhân loại hơn hơn bất cứ điều gì khác.
Vì vậy, cảm ơn bạn đã dành thời gian của bạn.