- Wolfram Compute Services é um serviço de computação em nuvem totalmente programável para escalar cálculos da Wolfram Language em larga escala
- Usuários podem enviar cálculos complexos para servidores remotos com o comando
RemoteBatchSubmit e receber automaticamente os resultados após a conclusão
- É possível escolher até 192 núcleos e 1,5 TB de memória, com suporte para processamento paralelo em centenas de núcleos por meio de
RemoteBatchMapSubmit
- As tarefas podem ser gerenciadas com notificações por e-mail e painel, limite de tempo e de crédito, além de processamento automático de dependências
- A solução entrega a escalabilidade de nível supercomputador da Wolfram Language imediatamente, simplificando ambientes de cálculo para pesquisa e indústria
Visão geral do Wolfram Compute Services
- O Wolfram Compute Services é um sistema que permite executar cálculos da Wolfram Language em larga escala na nuvem
- Ao submeter código com
RemoteBatchSubmit, o cálculo é executado nos servidores da Wolfram e o resultado é devolvido
- No Wolfram Desktop 14.3 ou superior, pode ser ativado imediatamente com
RemoteBatchSubmissionEnvironment["WolframBatch"]
- Ele estende recursos paralelos existentes como
ParallelMap, ParallelTable, automatizando o acesso a recursos computacionais de grande escala
- Todos os cálculos são tratados com base em representação simbólica, manipulando diretamente dados numéricos, de imagem, gráfico e vídeo de forma nativa
Expansão de computação e ambiente de execução
- Os usuários podem ajustar o tamanho das tarefas escolhendo diferentes classes de máquina
- Exemplo:
Basic1x8 (1 núcleo/8 GB), Compute192x384 (192 núcleos/384 GB), Memory192x1536 (192 núcleos/1,5 TB)
RemoteBatchMapSubmit é uma versão estendida de ParallelMap, realizando processamento paralelo em larga escala em múltiplas máquinas
- Gera automaticamente um
child job distribuído em cada núcleo e permite integrar os resultados com Catenate
- O status da tarefa pode ser monitorado no painel web em tempo real, e uma prévia dos resultados é enviada por e-mail ao término
Exemplo: geração de PentagonTiling e busca de autômatos celulares
- Um exemplo com a função
PentagonTiling é apresentado para criar padrões de ladrilhamento pentagonal sem sobreposição
- 20 pentágonos são processados rapidamente localmente, enquanto mais de 500 são enviados para execução no Compute Services
- Os resultados são enviados por e-mail e o cálculo subsequente pode ser feito imediatamente no Wolfram Notebook
- Também é apresentado um caso de busca paralela em larga escala para testar 100 milhões de regras de autômato celular
- Em uma máquina de 192 núcleos, o trabalho termina em poucas horas, enquanto com
RemoteBatchMapSubmit os resultados são obtidos em 3 minutos
- Um total de 8 horas de tempo de computador é usado em paralelo
Controle e gerenciamento programáveis
- Cada tarefa pode ter opções definidas, como limite de tempo (
TimeConstraint), limite de crédito (CreditConstraint), nome do job (RemoteJobName)
- O sistema de notificação (
RemoteJobNotifications) envia por e-mail e mensagem de texto mudanças de status, uso de crédito e tempo decorrido
- Os resultados ficam armazenados por padrão por 2 semanas, com opção de armazenamento permanente no Wolfram Cloud via
CloudPut, se necessário
- Em caso de falha, é possível analisar logs detalhados com
JobLogTabular e interromper com RemoteBatchJobAbort
Planos de expansão
- O Compute Services começou como um ambiente de cálculo em lote e, no futuro, terá também execução síncrona de kernel remoto
- Com o Wolfram HPCKit, as organizações poderão configurar sua própria infraestrutura de HPC como backend de
RemoteBatchSubmit
- Está previsto suporte a provedores de lote personalizados além de
"WolframBatch"
- Este serviço é a fase mais recente da linha Wolfram Cloud, Application Server e Engine, em evolução desde o Mathematica de 1988
- O objetivo é fornecer capacidade computacional de nível de supercomputador imediatamente, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores realizem operações de grande escala com facilidade
1 comentários
Comentários do Hacker News
Antigamente eu gostava muito de usar a Wolfram Language
Vendo mais pela perspectiva de pesquisador do que de programador, ela parecia uma ferramenta de exploração e prototipagem muito mais poderosa
Por volta de 2016~2020, fiz experimentos legais como calcular as datas em que a luz do sol atravessava uma parede de vidro e incidia no interior, e visualizar isso com animação
Hoje em dia talvez desse para perguntar ao Claude, mas antes da era dos LLMs a WL era a melhor ferramenta para pensar
(Aliás, eles também oferecem licença perpétua)
Se Python vem “com pilhas incluídas”, o Mathematica vem no nível de “nave espacial incluída”
Se tivesse sido lançado como open source, talvez tivesse mudado bastante a indústria de TI, mas por ser um software comercial caro, provavelmente continuará como um produto de nicho mais centrado na academia
Somando a maior biblioteca de rotinas matemáticas do mundo, ferramentas de visualização e a aceleração dos LLMs, isso vira uma ferramenta quase avassaladora para experimentação, educação e visualização
Uso desde 1992, mas hoje em dia é muito mais rápido dizer ao Claude “visualize isto para mim”
Fiquei impressionado ao saber que algumas pessoas fazem até GUI e modelos de deep learning só com MatLab
O Mathematica é caro, mas talvez pudesse servir de motivação para estudar matemática
Tenho curiosidade de saber como pessoas de fora da área usam MatLab, Mathematica e Maple
Toda vez que uso, parece que estou quebrando uma noz com uma prensa de 500 toneladas
Mesmo na indústria e na ciência, o Mathematica é subestimado demais
Tenho a sensação de que a indústria de tecnologia precisa de mais gente como Stephen Wolfram
Ele é meio excêntrico, mas é revigorante ver alguém realmente tentando construir algo bom
É bom ver alguém mergulhando em pesquisa de forma tão pura, sem a pressão de retorno rápido de VC ou MBA
Seria bom se, mesmo com o poder de um supercomputador, o Mathematica pudesse rodar em menos de 30 segundos
Não entendo por que um software que faz quase a mesma coisa desde 1988 consegue ser tão lento
É impressionante que, mesmo depois de 37 anos, ainda não exista uma alternativa completa
Jupyter Notebook não está no mesmo nível
Graças a isso há muitas funções originais, mas o fato de não haver Undo/Redo até os anos 2010 foi meio demais
A estratégia de “estender uma linguagem proprietária com um serviço proprietário” é boa para os clientes existentes, mas tem limites para atrair novos usuários
Parece um prenúncio de que vão tentar forçar o uso baseado em nuvem
A Wolfram seria muito mais inovadora se criasse um serviço de simulação que usasse LLMs para converter linguagem natural → código Mathematica
O MathWorld também poderia ser aproveitado como ativo de base
Muita gente fala só da personalidade do Stephen Wolfram ou da história de bits e bytes,
mas eu acho que a programação em geral já deveria ter chegado a um nível de abstração no nível da Wolfram a essa altura
Provavelmente a geração de código baseada em agentes e LLMs é o caminho para o próximo estágio
Ainda assim, parece haver o efeito colateral de reduzir o tamanho das equipes por causa da automação
Na prática já existem ambientes onde o mesmo código pode rodar em várias plataformas (x86, ARM, WASM etc.)
Cobrir gráficos, full stack, embarcados e HPC com uma única linguagem acabaria gerando complexidade excessiva
Gostei muito desta forma de apresentar a nova funcionalidade
A definição do problema → a forma de resolver → os exemplos → a explicação passo a passo ficaram claros e fáceis de entender
Normalmente eu termino de ler mais confuso, mas desta vez foi diferente
Antigamente ele até transmitia ao vivo no YouTube as reuniões sobre novos recursos, e vendo isso dava para sentir o quanto ele se importava com o produto
Passava um pouco de uma liderança ao estilo Jobs
Parece que o Stephen finalmente adotou cloud computing para valer
Eu já tinha testado antes o relato de experimento com RemoteKernel, e desta vez parece bem melhor
Ainda assim, seria bom poder hospedar isso na própria nuvem da empresa
Já rodei Mathematica em uma VM com 512 GB de RAM e 128 núcleos, mas a relação custo-benefício não era grande coisa
Na prática existe o Wolfram Application Server for Kubernetes, mas ele não recebe atualizações há mais de um ano
Uso Mathematica desde os anos 1990 e sempre achei estranho eles não lançarem um serviço de computação em nuvem por mais de 20 anos
Agora finalmente ficou possível calcular remotamente em servidores grandes, e a vontade é dizer: “até que enfim!”
Fiquei curioso se traders quantitativos também usam Mathematica
A linguagem é bonita, tem muitas ferramentas embutidas e a visualização é excelente, então parece perfeita para análise financeira
O preço deve ser administrável, e imagino que exista até um compilador para HFT
O nível de integração das funções padrão do Mathematica é impressionante
Seria ótimo implementar algo assim em open source — mesmo 10% já pareceria útil
Foi por isso que comecei um projeto em Rust chamado Woxi (github.com/ad-si/Woxi) e estou procurando contribuidores para participar
Cerca de 300 símbolos já funcionam, e também estou implementando números complexos e um sistema básico de regras
A função Factor é matematicamente complexa, então ainda estou pesquisando
Não há saída gráfica, é tudo baseado em terminal
Estou usando modelos Claude para aprender programação com IA e conceitos matemáticos ao mesmo tempo
Porque usar tokens do pest diretamente nas funções é lento e difícil de otimizar