Wolfram Compute Services

 (writings.stephenwolfram.com)
2 คะแนน โดย GN⁺ 2025-12-08 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • Wolfram Compute Services คือบริการคอมพิวติงบนคลาวด์แบบโปรแกรมได้เต็มรูปแบบที่ช่วยขยายการคำนวณ Wolfram Language ไปยังขนาดใหญ่ได้
  • ผู้ใช้สามารถส่งการคำนวณที่ซับซ้อนไปยังเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลด้วยคำสั่ง RemoteBatchSubmit และรับผลลัพธ์อัตโนมัติเมื่อทำงานเสร็จ
  • รองรับการเลือกได้สูงสุดถึง 192 คอร์·1.5TB หน่วยความจำ และรองรับ การประมวลผลแบบขนานหลายร้อยคอร์ โดยใช้ RemoteBatchMapSubmit
  • งานสามารถจัดการได้ด้วย การแจ้งเตือนทางอีเมลและแดชบอร์ด ข้อจำกัดเวลาและเครดิต และ การจัดการการพึ่งพาอัตโนมัติ ฯลฯ
  • ให้บริการ ความสามารถในการขยายขอบเขตระดับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ของ Wolfram Language ทันที ช่วยทำให้สภาพแวดล้อมการคำนวณสำหรับงานวิจัยและอุตสาหกรรมมีความเรียบง่ายขึ้น

ภาพรวม Wolfram Compute Services

  • Wolfram Compute Services คือระบบที่ช่วยให้การคำนวณ Wolfram Language สามารถรันได้ในระดับใหญ่บนคลาวด์
    • เมื่อส่งโค้ดด้วย RemoteBatchSubmit การคำนวณจะถูกดำเนินการบนเซิร์ฟเวอร์ของ Wolfram และผลลัพธ์จะถูกส่งคืน
    • ใน Wolfram Desktop 14.3 ขึ้นไปสามารถเปิดใช้งานได้ทันทีด้วยคำสั่ง RemoteBatchSubmissionEnvironment["WolframBatch"]
  • ขยายความสามารถการทำงานแบบขนานเดิมอย่าง ParallelMap, ParallelTable ให้สามารถเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากได้อัตโนมัติ
  • การคำนวณทั้งหมดถูกประมวลผลบนพื้นฐาน การแทนค่าด้วยสัญลักษณ์ ทำให้สามารถจัดการข้อมูลหลายประเภทได้โดยตรง เช่น ตัวเลข รูปภาพ กราฟ และวิดีโอ

การขยายการคำนวณและสภาพแวดล้อมการรัน

  • ผู้ใช้สามารถเลือก คลาสเครื่องที่หลากหลาย เพื่อปรับขนาดงานได้
    • ตัวอย่าง: Basic1x8 (1 คอร์·8GB), Compute192x384 (192 คอร์·384GB), Memory192x1536 (192 คอร์·1.5TB)
  • RemoteBatchMapSubmit เป็นรุ่นขยายของ ParallelMap ที่ทำการประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่ข้ามหลายเครื่อง
    • สร้าง “child job” แบบกระจายต่อคอร์อัตโนมัติ และสามารถรวมผลลัพธ์ด้วย Catenate
  • สถานะงานสามารถตรวจสอบแบบเรียลไทม์ได้จาก แดชบอร์ดเว็บ และเมื่อเสร็จแล้วจะมีตัวอย่างผลลัพธ์ส่งมาทางอีเมล

ตัวอย่าง: PentagonTiling และการสำรวจ Cellular Automaton

  • ยกตัวอย่างการสร้าง รูปแบบห้าเหลี่ยมไม่ทับซ้อน ด้วยฟังก์ชัน PentagonTiling
    • 20 รูปห้าเหลี่ยมถูกประมวลผลได้รวดเร็วในเครื่องท้องถิ่น แต่เมื่อเกิน 500 รูปจะส่งไปรันบน Compute Services
    • ผลลัพธ์ถูกส่งทางอีเมล และสามารถทำการคำนวณขั้นต่อไปได้ทันทีใน Wolfram Notebook
  • ยกตัวอย่างการสำรวจแบบขนานขนาดใหญ่ที่ทดสอบกฎ Cellular Automaton จำนวน 100,000,000 รูปแบบ
    • เสร็จสิ้นภายในไม่กี่ชั่วโมงบนเครื่อง 192 คอร์ และได้ผลลัพธ์ด้วย RemoteBatchMapSubmit ภายใน 3 นาที
    • ใช้เวลาคอมพิวเตอร์รวม 8 ชั่วโมงในโหมดขนาน

การควบคุมและการจัดการแบบโปรแกรม

  • งานแต่ละรายการสามารถตั้งค่าตัวเลือกต่างๆ เช่น จำกัดเวลา (TimeConstraint), จำกัดเครดิต (CreditConstraint), ชื่อการทำงาน (RemoteJobName) ได้
  • ระบบแจ้งเตือน (RemoteJobNotifications) ช่วยรับข้อมูลสถานะการเปลี่ยนแปลง การใช้เครดิต และระยะเวลาที่ผ่านไปผ่านอีเมลหรือข้อความข้อความ
  • โดยค่าเริ่มต้นผลลัพธ์งานถูกเก็บไว้ 2 สัปดาห์ และหากจำเป็นสามารถเก็บถาวรใน Wolfram Cloud ด้วย CloudPut
  • ในกรณีเกิดข้อผิดพลาดสามารถวิเคราะห์บันทึกรายละเอียดด้วย "JobLogTabular" และยกเลิกด้วย RemoteBatchJobAbort

แผนการขยายในอนาคต

  • Compute Services เริ่มต้นเป็น สภาพแวดล้อมการคำนวณแบบแบตช์ และในอนาคตจะเพิ่มความสามารถ การรันเคอร์เนลระยะไกลแบบซิงโครนัส
  • ด้วย Wolfram HPCKit องค์กรสามารถกำหนดโครงสร้างพื้นฐาน HPC ของตนเองเป็นแบ็กเอนด์ RemoteBatchSubmit ได้
    • รองรับการเชื่อมต่อกับ ผู้ให้บริการแบตช์แบบกำหนดเอง นอกเหนือจาก "WolframBatch"
  • บริการนี้คือจุดเปลี่ยนล่าสุดของตระกูล Wolfram Cloud, Application Server และ Engine ที่พัฒนาขึ้นมาตั้งแต่หลังจาก Mathematica ในปี 1988
  • เป้าหมายคือการมอบ ความสามารถการคำนวณระดับซูเปอร์คอมพิวเตอร์แบบทันที เพื่อให้นักวิจัยและนักพัฒนาทุกคนสามารถทำงานคำนวณขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2025-12-08
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • เมื่อก่อนชอบใช้ Wolfram Language มาก
    พอเข้าหาจากมุมมองนักวิจัยมากกว่านักเขียนโปรแกรม มันให้ความรู้สึกว่าเป็น เครื่องมือสำหรับการสำรวจและทำต้นแบบ ที่ทรงพลังมาก
    ช่วงราวปี 2016~2020 เคยทำการทดลองเจ๋ง ๆ อย่างคำนวณวันที่แสงอาทิตย์ส่องผ่านผนังกระจกเข้ามาในอาคาร แล้วทำภาพเคลื่อนไหวเพื่อแสดงผลมัน
    ตอนนี้อาจจะถาม Claude ได้ แต่ในยุคก่อน LLM นั้น WL คือเครื่องมือช่วยคิดที่ดีที่สุด
    (อนึ่ง มี ไลเซนส์ถาวร ให้ด้วย)

    • คิดว่าพลังของภาษานี้มาจากไวยากรณ์ที่กระชับและ ไลบรารี Mathematica ขนาดมหาศาล
      ถ้า Python คือ “มาพร้อมแบตเตอรี่” Mathematica ก็อยู่ระดับ “มาพร้อมยานอวกาศ”
      ถ้ามันถูกเปิดเป็นโอเพนซอร์ส อาจเปลี่ยนอุตสาหกรรมไอทีไปมากก็ได้ แต่เพราะเป็นซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ที่ราคาแพง มันจึงน่าจะยังเป็นผลิตภัณฑ์เฉพาะทางที่เน้นวงการวิชาการต่อไป
    • ชุดผสม Mathematica + LLM ทรงพลังมากจริง ๆ
      เมื่อเอาไลบรารีรูทีนคณิตศาสตร์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก เครื่องมือด้านการแสดงผล และการเร่งจาก LLM มารวมกัน มันแทบจะกลายเป็น เครื่องมือที่เหนือชั้นอย่างท่วมท้น สำหรับการทดลอง การศึกษา และการทำภาพข้อมูล
      ใช้มาตั้งแต่ปี 1992 แต่ทุกวันนี้การบอก Claude ว่า “ช่วยทำให้สิ่งนี้เป็นภาพหน่อย” เร็วกว่ามาก
    • เสียดายมาตลอดที่ไม่เคยได้ใช้เครื่องมืออย่าง Mathematica หรือ MatLab
      น่าทึ่งที่บางคนใช้แค่ MatLab ก็สร้างได้ทั้ง GUI และโมเดลดีพเลิร์นนิง
      Mathematica แม้จะแพง แต่ก็อาจเป็นแรงจูงใจให้ตั้งใจเรียนคณิตศาสตร์มากขึ้น
      อยากรู้ว่าคนที่ไม่ได้จบสายนี้ใช้ MatLab, Mathematica, Maple กันอย่างไร
    • ติดตั้งไว้ในโน้ตบุ๊กมากว่า 20 ปีแล้ว แต่ใช้ปีละครั้งโดยประมาณ
      ทุกครั้งที่ใช้จะรู้สึกเหมือน ใช้เครื่องอัด 500 ตันมาทุบวอลนัต
      แม้แต่ในภาคอุตสาหกรรมหรือวงการวิทยาศาสตร์ Mathematica ก็ยังถูกประเมินค่าต่ำไปมาก

  • รู้สึกว่าวงการเทคโนโลยีต้องการ คนแบบ Stephen Wolfram มากกว่านี้
    มีความเพี้ยนแบบอัจฉริยะนิด ๆ แต่ท่าทีที่อยากสร้างของดีอย่างจริงใจนั้นสดใหม่มาก
    การได้เห็นคนที่ทุ่มกับงานวิจัยล้วน ๆ โดยไม่ถูกกดดันจาก VC หรือ MBA ให้เร่งผลกำไรระยะสั้นเป็นเรื่องที่น่าชื่นชม

    • เห็นด้วย Wolfram มักถูกวิจารณ์อยู่บ่อย ๆ แต่ ผลงานทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ที่สั่งสมมาหลายทศวรรษนั้นน่านับถือจริง ๆ

  • อยากให้ Mathematica รันได้ภายใน 30 วินาทีแม้จะใช้พลังของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ก็ตาม
    ไม่เข้าใจว่าทำไมซอฟต์แวร์ที่ทำงานแทบจะเดิม ๆ มาตั้งแต่ปี 1988 ถึงได้ ช้า ขนาดนี้

    • ถึงอย่างนั้นก็ยังไม่มีระบบไหนมาแทนที่ ecosystem เครื่องมือ ของ Mathematica ได้
      น่าทึ่งที่ผ่านไป 37 ปีแล้วยังไม่มีทางเลือกที่สมบูรณ์แบบ
      Jupyter Notebook ยังไม่อยู่ในระดับเดียวกัน
    • ดูเหมือนเป็นกรณีสุดโต่งของอาการ ‘Not-Invented-Here’
      ผลคือมีฟีเจอร์ที่เป็นต้นฉบับเยอะมาก แต่การที่ไม่มี Undo/Redo จนถึงช่วงปี 2010 ก็ค่อนข้างหนักเหมือนกัน
    • จริง ๆ แล้วความรู้สึกแบบนี้ใช้ได้กับซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคแทบทุกตัว

  • กลยุทธ์ “ขยายภาษาปิดด้วยบริการปิด” นั้นดีสำหรับลูกค้าเดิม แต่มีข้อจำกัดในการดึงผู้ใช้ใหม่
    มันให้ความรู้สึกเหมือนเป็นสัญญาณนำไปสู่การบังคับใช้งานผ่านคลาวด์
    Wolfram น่าจะสร้างบริการจำลองที่ใช้ LLM แปลง ภาษาธรรมชาติ → โค้ด Mathematica ซึ่งจะดูนวัตกรรมกว่ามาก
    และยังใช้ MathWorld เป็นทรัพยากรตั้งต้นได้ด้วย

    • ชี้ประเด็นได้ดี

  • หลายคนเอาแต่พูดถึงบุคลิกของ Stephen Wolfram หรือเรื่องบิตกับไบต์
    แต่จริง ๆ แล้วถึงตอนนี้ การเขียนโปรแกรมทั่วไปน่าจะไปถึงระดับนามธรรมแบบ Wolfram ได้แล้ว
    อาจเป็นไปได้ว่า การสร้างโค้ดด้วยเอเจนต์และ LLM คือเส้นทางสู่ขั้นถัดไป
    เพียงแต่ก็น่าจะมีผลข้างเคียงคือขนาดทีมเล็กลงเพราะระบบอัตโนมัติ

    • ถ้าบอกว่า “Wolfram everywhere” อยากรู้ว่าหมายถึงอะไรแบบเจาะจง — การเข้าถึงชุดข้อมูล? ฟังก์ชันคณิตศาสตร์? ความสามารถของ CAS?
    • ครึ่งล้อเล่นครึ่งจริงจังว่าอยากถามว่า “Stephen คุณใช่ไหม?”
      ที่จริงตอนนี้ก็มีสภาพแวดล้อมที่รันโค้ดเดียวกันได้บนหลายแพลตฟอร์มอยู่แล้ว (x86, ARM, WASM ฯลฯ)
      การครอบคลุมทั้งกราฟิก ฟูลสแต็ก เอ็มเบดเด็ด และ HPC ด้วยภาษาเดียวจะก่อให้เกิด ความซับซ้อนที่เกินจำเป็น

  • ชอบ วิธีการเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ ครั้งนี้มาก
    นิยามปัญหา → วิธีแก้ → ตัวอย่าง → คำอธิบายทีละขั้น ชัดเจนมากจึงเข้าใจง่าย
    ปกติอ่านจบแล้วยิ่งงง แต่งานครั้งนี้ไม่เป็นแบบนั้น

    • สิ่งที่น่าสนใจคือ Stephen Wolfram เป็นทั้ง ผู้ใช้จริงและผู้มีอำนาจตัดสินใจขั้นสุดท้าย ของซอฟต์แวร์บริษัทตัวเอง
      เมื่อก่อนเขาเคย ถ่ายทอดสดบน YouTube การประชุมฟีเจอร์ใหม่ด้วย และจากการดูนั้นก็รู้สึกได้ว่าเขารักผลิตภัณฑ์มากแค่ไหน
      มีภาวะผู้นำแบบ Jobs อยู่เล็กน้อย

  • ดูเหมือนว่าในที่สุด Stephen ก็เริ่มนำ คลาวด์คอมพิวติ้ง มาใช้อย่างจริงจัง
    ก่อนหน้านี้เคยลอง บันทึกการทดลอง RemoteKernel และครั้งนี้ดูดีขึ้นมาก
    แต่ถ้าสามารถโฮสต์บนคลาวด์ของตัวเองได้ก็น่าจะดี
    ก่อนหน้านี้เคยรัน Mathematica บน VM ที่มี RAM 512GB และ 128 คอร์ แต่ ความคุ้มค่าต่อราคา ไม่ค่อยดีนัก

    • ตอนที่มี headless kernel ออกมาใหม่ ๆ เคยสงสัยว่าจะรันบน Kubernetes ได้ไหม
      ปรากฏว่ามี Wolfram Application Server for Kubernetes อยู่จริง แต่ก็ไม่ได้อัปเดตมานานกว่าหนึ่งปีแล้ว

  • ใช้ Mathematica มาตั้งแต่ยุค 1990s และสงสัยมาตลอดว่าทำไมไม่ออก บริการคำนวณผ่านคลาวด์ สักทีตลอดกว่า 20 ปี
    ตอนนี้ในที่สุดก็สามารถคำนวณบนเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่จากระยะไกลได้ เลยอดพูดว่า “ในที่สุด!” ไม่ได้

  • เคยสงสัยว่า เทรดเดอร์สายควอนต์ ก็ใช้ Mathematica ด้วยหรือไม่
    ภาษานี้สวยงาม มีเครื่องมือในตัวเยอะ และการแสดงผลก็ยอดเยี่ยม จึงดูเหมาะกับ การวิเคราะห์การเงิน มาก
    ราคาก็น่าจะรับไหว และน่าจะมี คอมไพเลอร์ สำหรับงาน HFT ด้วย

    • มีใช้อยู่จริง

  • ระดับการบูรณาการของฟังก์ชันมาตรฐาน ใน Mathematica น่าทึ่งมาก
    อยากให้มีคนทำสิ่งนี้เป็นโอเพนซอร์ส — แค่ทำได้สัก 10% ก็น่าจะมีประโยชน์แล้ว
    เลยเริ่มโปรเจกต์ชื่อ Woxi ด้วย Rust (github.com/ad-si/Woxi) และกำลังมองหาผู้ร่วมพัฒนา

    • มีโปรเจกต์โคลนโอเพนซอร์สระดับประมาณ 10% อยู่แล้วคือ Mathics
    • ผมก็กำลังทำอะไรคล้าย ๆ กันด้วย Go
      ตอนนี้มีสัญลักษณ์ที่ใช้งานได้ราว 300 ตัว และกำลังทำจำนวนเชิงซ้อนกับ ระบบกฎพื้นฐาน อยู่
      ฟังก์ชัน Factor มีความซับซ้อนทางคณิตศาสตร์มาก เลยยังอยู่ในช่วงศึกษา
      ยังไม่มีการแสดงผลกราฟิก เป็นแบบเทอร์มินัลล้วน
      กำลังใช้ โมเดล Claude เพื่อเรียนทั้งการเขียนโปรแกรมด้วย AI และแนวคิดทางคณิตศาสตร์ไปพร้อมกัน
    • ส่วนตัวคิดว่าการทำ ตัวประเมินผลแบบสองรอบ น่าจะดีกว่า
      เพราะถ้าเอาโทเคนของ pest ไปใช้กับฟังก์ชันโดยตรงจะช้าและปรับแต่งประสิทธิภาพได้ยาก