以下のコードを
nvcc -D DYNAMIC -arch=sm_20 vect_add.cu
nvcc -D STATIC -arch=sm_20 vect_add.cu
でコンパイルして実行してみると面白いことがわかる。
CUDAではCPU側のメモリーを動的に取る必要があるようだ。もし指定いない場合デバイスからホスト側にメモリーのコピー時にエラーコード11を出し止まる。
科学計算系のコードは静的に取ることが多いのでいちいち書き直すのめんどくさい。
GB
Here is a simple vector addition CUDA code. The difference is memory allocation one is static and one is dynamic. Test the code compiling by follwing options.
nvcc -D DYNAMIC -arch=sm_20 vect_add.cu
nvcc -D STATIC -arch=sm_20 vect_add.cu
For static version, memory copy from device to host should failed with error code 11. I'm unsure why this happened. I felt it's a bit inconvenient because most scientific codes allocate memory statically.
================================================
vect_add.cu
================================================
#include<iostream>
#include<cuda.h>
#define N 4
//--------------------------------------------
__global__ void device_hello(
//--------------------------------------------
const double *a,
const double *b,
double *c
){
size_t i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
c[i] = a[i] + b[i];
}
//--------------------------------------------
int main(){
//--------------------------------------------
size_t i;
size_t n = N;
double *a,*b,*c;
#ifdef DYNAMIC
double *a_cuda, *b_cuda, *c_cuda;
#endif
#ifdef STATIC
double a_cuda[N], b_cuda[N], c_cuda[N];
#endif
cudaError_t stat;
#ifdef DYNAMIC
a = (double*)malloc(sizeof(double)*n);
b = (double*)malloc(sizeof(double)*n);
c = (double*)malloc(sizeof(double)*n);
#endif
for( i=0; i<n; i++){
a[i] = 1.0;
b[i] = i;
c[i] = 0.0;
}
cudaMalloc( (void**)&a_cuda, sizeof(double)*n );
cudaMalloc( (void**)&b_cuda, sizeof(double)*n );
cudaMalloc( (void**)&c_cuda, sizeof(double)*n );
cudaMemcpy( &a_cuda[0], a, sizeof(double)*n, cudaMemcpyHostToDevice );
cudaMemcpy( &b_cuda[0], b, sizeof(double)*n, cudaMemcpyHostToDevice );
cudaMemcpy( &c_cuda[0], c, sizeof(double)*n, cudaMemcpyHostToDevice );
device_hello<<<n,1>>>( a_cuda, b_cuda, c_cuda );
stat = cudaMemcpy( &c[0], c_cuda, sizeof(double)*n, cudaMemcpyDeviceToHost );
std::cout << "stat " << stat << std::endl;
//for( i=0; i<n; i++){
// std::cout << c[i] << std::endl;
//}
cudaFree( a_cuda );
cudaFree( b_cuda );
cudaFree( c_cuda );
#ifdef DYNAMIC
free( a );
free( b );
free( c );
#endif
return 0;}
計算屋さんの日常
2012/11/15
2012/11/13
clang のperformance
himeno benchで結構出てる。倍精度はGCCと変わらない？
http://openbenchmarking.org/result/1203235-SU-GCC47LLVM92
http://openbenchmarking.org/result/1203235-SU-GCC47LLVM92
2012/11/07
Pthread vs OpenMPの性能比較してみた （科学計算）
ふと思いついてPthreadとOpenMPの性能の比較をしてみた。 blasを使った倍精度の内積計算。
AMD: C-50 (2core)
gcc: 4.7.0 (gmp-5.0.5)
real:
serial 1.079 s
Omp 0.830 s ( 2 thread )
pthread 1.225 s ( 2 thread )
ネットブックのじゃ、スレッド呼出のオーバヘッドの方が大きいのか？ pthreadがなんだか遅い。 pthreadだけ作業用にglobalでとってあげたりしたんだけどあんまり早くならない。 pthread_joinが結構食ってる感じだ。外すと他と同じぐらいになるのだけれど答えが合わない。 内積計算はメモリーアクセスの問題の方が大きいかも
研究室のクラスタでやったらXeon( sandy世代 )
serial 0.19 s
Omp 0.001 s ( 2 thread )
pthread 0.001 s ( 2 thread )
もっと正確に測んなきゃだめですね。 とにかく順当に早くなっていました。Pthreadのほうが欠かなきゃいけない量が多いのでOpenMPですね。
EN
I just wondered which is faster OpenMP or Pthread. Here is my measurement.
The test code is illustrated below. It's a simple double precision dot product using cblas written in C. The compiler used was gcc-4.7.0. I initially tested on my Netbook with AMD C50 APU and got follwing result
real:
serial 1.079 s
Omp 0.830 s ( 2 thread )
pthread 1.225 s ( 2 thread )
I didn't got what I expected somehow pthread was slower than serial ??? For validation, I also tested on my Uni's Cluster, which has sandy bridge generation Xeon, and got follwing result.
serial 0.19 s
Omp 0.001 s ( 2 thread )
pthread 0.001 s ( 2 thread )
Looks OK now though more accurate measurement is required. Pthread looks slightly slower for me, yet pthread required more longer codes. Then I'm for OpenMP.
以下テストコード
( serial, pthread and OpenMP performance comparison by Cblas dot product)
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<cblas.h>
#include<pthread.h>
#include<omp.h>
#define N 165535
//#define N 8
double *x_global;
double *y_global;
double tmp_global;
//--------------------------------------------------------
void init(
//--------------------------------------------------------
double *x,
double *y
){
size_t i;
for( i=0; i<N; i++ ){
x[i] = i;
y[i] = i;
}
}
//--------------------------------------------------------
void serial_dot(
//--------------------------------------------------------
double *x,
double *y
){
cblas_ddot( N, x, 1, y, 1 );
#ifdef SERIAL
printf( " %lf\n", cblas_ddot( N, x, 1, y, 1 ) );
#endif
}
//--------------------------------------------------------
void omp_dot(
//--------------------------------------------------------
double *x,
double *y
){
size_t i;
const size_t nprocs = omp_get_num_procs();
double tmp;
omp_set_num_threads(nprocs);
tmp = 0.0;
#pragma omp parallel for
for( i=0; i<nprocs; i++ ){
tmp += cblas_ddot( N/2, &x[i*N/2], 1, &y[i*N/2], 1 );
}
#ifdef OMP
printf("%lf\n",tmp );
#endif
}
//--------------------------------------------------------
void *pddot( void *arg ){
//--------------------------------------------------------
size_t i;
i = (size_t)arg;
#ifdef PTHREAD
printf("\tthread[%lu]\n",i);
#endif
tmp_global += cblas_ddot( N/2, &x_global[i*N/2], 1, &y_global[i*N/2], 1 );
}
//--------------------------------------------------------
void pthread_dot(
//--------------------------------------------------------
pthread_t threads[2],
double *x,
double *y
){
size_t i;
tmp_global = 0;
for( i=0; i<2; i++ ){
pthread_create( &threads[i], NULL, pddot, (void*)i );
}
for( i=0; i<2; i++ ){
pthread_join( threads[i], NULL );
}
#ifdef PTHREAD
printf("%lf\n",tmp_global);
#endif
}
//--------------------------------------------------------
int main(){
//--------------------------------------------------------
int i;
pthread_t threads[2];
double *x, *y;
x = (double*)malloc(sizeof(double)*N);
y = (double*)malloc(sizeof(double)*N);
x_global = (double*)malloc(sizeof(double)*N);
y_global = (double*)malloc(sizeof(double)*N);
init( x, y );
memcpy( x_global, x, sizeof(double)*N );
memcpy( y_global, y, sizeof(double)*N );
for( i=0; i<1000; i++ ){
//serial_dot( x, y );
//omp_dot( x, y );
pthread_dot( threads, x, y );
}
return 0;}
AMD: C-50 (2core)
gcc: 4.7.0 (gmp-5.0.5)
real:
serial 1.079 s
Omp 0.830 s ( 2 thread )
pthread 1.225 s ( 2 thread )
ネットブックのじゃ、スレッド呼出のオーバヘッドの方が大きいのか？ pthreadがなんだか遅い。 pthreadだけ作業用にglobalでとってあげたりしたんだけどあんまり早くならない。 pthread_joinが結構食ってる感じだ。外すと他と同じぐらいになるのだけれど答えが合わない。 内積計算はメモリーアクセスの問題の方が大きいかも
研究室のクラスタでやったらXeon( sandy世代 )
serial 0.19 s
Omp 0.001 s ( 2 thread )
pthread 0.001 s ( 2 thread )
もっと正確に測んなきゃだめですね。 とにかく順当に早くなっていました。Pthreadのほうが欠かなきゃいけない量が多いのでOpenMPですね。
EN
I just wondered which is faster OpenMP or Pthread. Here is my measurement.
The test code is illustrated below. It's a simple double precision dot product using cblas written in C. The compiler used was gcc-4.7.0. I initially tested on my Netbook with AMD C50 APU and got follwing result
real:
serial 1.079 s
Omp 0.830 s ( 2 thread )
pthread 1.225 s ( 2 thread )
I didn't got what I expected somehow pthread was slower than serial ??? For validation, I also tested on my Uni's Cluster, which has sandy bridge generation Xeon, and got follwing result.
serial 0.19 s
Omp 0.001 s ( 2 thread )
pthread 0.001 s ( 2 thread )
Looks OK now though more accurate measurement is required. Pthread looks slightly slower for me, yet pthread required more longer codes. Then I'm for OpenMP.
以下テストコード
( serial, pthread and OpenMP performance comparison by Cblas dot product)
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<cblas.h>
#include<pthread.h>
#include<omp.h>
#define N 165535
//#define N 8
double *x_global;
double *y_global;
double tmp_global;
//--------------------------------------------------------
void init(
//--------------------------------------------------------
double *x,
double *y
){
size_t i;
for( i=0; i<N; i++ ){
x[i] = i;
y[i] = i;
}
}
//--------------------------------------------------------
void serial_dot(
//--------------------------------------------------------
double *x,
double *y
){
cblas_ddot( N, x, 1, y, 1 );
#ifdef SERIAL
printf( " %lf\n", cblas_ddot( N, x, 1, y, 1 ) );
#endif
}
//--------------------------------------------------------
void omp_dot(
//--------------------------------------------------------
double *x,
double *y
){
size_t i;
const size_t nprocs = omp_get_num_procs();
double tmp;
omp_set_num_threads(nprocs);
tmp = 0.0;
#pragma omp parallel for
for( i=0; i<nprocs; i++ ){
tmp += cblas_ddot( N/2, &x[i*N/2], 1, &y[i*N/2], 1 );
}
#ifdef OMP
printf("%lf\n",tmp );
#endif
}
//--------------------------------------------------------
void *pddot( void *arg ){
//--------------------------------------------------------
size_t i;
i = (size_t)arg;
#ifdef PTHREAD
printf("\tthread[%lu]\n",i);
#endif
tmp_global += cblas_ddot( N/2, &x_global[i*N/2], 1, &y_global[i*N/2], 1 );
}
//--------------------------------------------------------
void pthread_dot(
//--------------------------------------------------------
pthread_t threads[2],
double *x,
double *y
){
size_t i;
tmp_global = 0;
for( i=0; i<2; i++ ){
pthread_create( &threads[i], NULL, pddot, (void*)i );
}
for( i=0; i<2; i++ ){
pthread_join( threads[i], NULL );
}
#ifdef PTHREAD
printf("%lf\n",tmp_global);
#endif
}
//--------------------------------------------------------
int main(){
//--------------------------------------------------------
int i;
pthread_t threads[2];
double *x, *y;
x = (double*)malloc(sizeof(double)*N);
y = (double*)malloc(sizeof(double)*N);
x_global = (double*)malloc(sizeof(double)*N);
y_global = (double*)malloc(sizeof(double)*N);
init( x, y );
memcpy( x_global, x, sizeof(double)*N );
memcpy( y_global, y, sizeof(double)*N );
for( i=0; i<1000; i++ ){
//serial_dot( x, y );
//omp_dot( x, y );
pthread_dot( threads, x, y );
}
return 0;}
2012/11/01
並列VTK PVTUのサンプル ( paralell VTU )
並列VTK形式 （VTU形式）
xml形式のVTUデータは並列用にも出力できます。小さいのを手で書くのは簡単なので作ってみた。
以下に示すように
parallel.pvtu
material1.vtu
material2.vtu
のファイルを同じディレクトリに用意する。 あとはparaviewでparallel.pvtuを開いてあげれば表示できる。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
paralell.pvtu
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
<?xml version="1.0"?>
<VTKFile type="PUnstructuredGrid" version="0.1" byte_order="LittleEndian">
<PUnstructuredGrid GhostLevel="0">
<PPoints>
<PDataArray type="Float32" Name="Position" NumberOfComponents="3"/>
</PPoints>
<PCells>
<PDataArray type="Int32" Name="connectivity" NumberOfComponents="1"/>
<PDataArray type="Int32" Name="offsets" NumberOfComponents="1"/>
<PDataArray type="UInt8" Name="types" NumberOfComponents="1"/>
</PCells>
<PCellData Scalars="Material">
<PDataArray type="Int32" Name="Material" NumberOfComponents="1"/>
</PCellData>
<Piece Source="material1.vtu"/>
<Piece Source="material2.vtu"/>
</PUnstructuredGrid>
</VTKFile>
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
material1.vtu
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
<?xml version="1.0"?>
<VTKFile type="UnstructuredGrid" version="0.1" byte_order="LittleEndian">
<UnstructuredGrid>
<Piece NumberOfPoints="3" NumberOfCells="1">
<Points>
<DataArray type="Float32" Name="Position" NumberOfComponents="3" format="ascii">
0.0 0.0 0.0
1.0 1.0 0.0
0.0 1.0 0.0
</DataArray>
</Points>
<Cells>
<DataArray type="Int32" Name="connectivity" NumberOfComponents="1" format="ascii">
0 1 2
</DataArray>
<DataArray type="Int32" Name="offsets" NumberOfComponents="1" format="ascii">
3
</DataArray>
<DataArray type="UInt8" Name="types" NumberOfComponents="1" format="ascii">
5
</DataArray>
</Cells>
<CellData Scalars="Material">
<DataArray type="Int32" Name="Material" NumberOfComponents="1" format="ascii">
1
</DataArray>
</CellData>
</Piece>
</UnstructuredGrid>
</VTKFile>
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
material2.vtu
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
<?xml version="1.0"?>
<VTKFile type="UnstructuredGrid" version="0.1" byte_order="LittleEndian">
<UnstructuredGrid>
<Piece NumberOfPoints="3" NumberOfCells="1">
<Points>
<DataArray type="Float32" Name="Position" NumberOfComponents="3" format="ascii">
0.0 0 0
1.0 0.0 0
1.0 1.0 0
</DataArray>
</Points>
<Cells>
<DataArray type="Int32" Name="connectivity" NumberOfComponents="1" format="ascii">
0 1 2
</DataArray>
<DataArray type="Int32" Name="offsets" NumberOfComponents="1" format="ascii">
3
</DataArray>
<DataArray type="UInt8" Name="types" NumberOfComponents="1" format="ascii">
5
</DataArray>
</Cells>
<CellData Scalars="Material">
<DataArray type="Int32" Name="Material" NumberOfComponents="1" format="ascii">
2
</DataArray>
</CellData>
</Piece>
</UnstructuredGrid>
</VTKFile>
こんなのが出るはず。青いのがmateral1で赤いのが2。
xml形式のVTUデータは並列用にも出力できます。小さいのを手で書くのは簡単なので作ってみた。
以下に示すように
parallel.pvtu
material1.vtu
material2.vtu
のファイルを同じディレクトリに用意する。 あとはparaviewでparallel.pvtuを開いてあげれば表示できる。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
paralell.pvtu
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
<?xml version="1.0"?>
<VTKFile type="PUnstructuredGrid" version="0.1" byte_order="LittleEndian">
<PUnstructuredGrid GhostLevel="0">
<PPoints>
<PDataArray type="Float32" Name="Position" NumberOfComponents="3"/>
</PPoints>
<PCells>
<PDataArray type="Int32" Name="connectivity" NumberOfComponents="1"/>
<PDataArray type="Int32" Name="offsets" NumberOfComponents="1"/>
<PDataArray type="UInt8" Name="types" NumberOfComponents="1"/>
</PCells>
<PCellData Scalars="Material">
<PDataArray type="Int32" Name="Material" NumberOfComponents="1"/>
</PCellData>
<Piece Source="material1.vtu"/>
<Piece Source="material2.vtu"/>
</PUnstructuredGrid>
</VTKFile>
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
material1.vtu
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
<?xml version="1.0"?>
<VTKFile type="UnstructuredGrid" version="0.1" byte_order="LittleEndian">
<UnstructuredGrid>
<Piece NumberOfPoints="3" NumberOfCells="1">
<Points>
<DataArray type="Float32" Name="Position" NumberOfComponents="3" format="ascii">
0.0 0.0 0.0
1.0 1.0 0.0
0.0 1.0 0.0
</DataArray>
</Points>
<Cells>
<DataArray type="Int32" Name="connectivity" NumberOfComponents="1" format="ascii">
0 1 2
</DataArray>
<DataArray type="Int32" Name="offsets" NumberOfComponents="1" format="ascii">
3
</DataArray>
<DataArray type="UInt8" Name="types" NumberOfComponents="1" format="ascii">
5
</DataArray>
</Cells>
<CellData Scalars="Material">
<DataArray type="Int32" Name="Material" NumberOfComponents="1" format="ascii">
1
</DataArray>
</CellData>
</Piece>
</UnstructuredGrid>
</VTKFile>
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
material2.vtu
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
<?xml version="1.0"?>
<VTKFile type="UnstructuredGrid" version="0.1" byte_order="LittleEndian">
<UnstructuredGrid>
<Piece NumberOfPoints="3" NumberOfCells="1">
<Points>
<DataArray type="Float32" Name="Position" NumberOfComponents="3" format="ascii">
0.0 0 0
1.0 0.0 0
1.0 1.0 0
</DataArray>
</Points>
<Cells>
<DataArray type="Int32" Name="connectivity" NumberOfComponents="1" format="ascii">
0 1 2
</DataArray>
<DataArray type="Int32" Name="offsets" NumberOfComponents="1" format="ascii">
3
</DataArray>
<DataArray type="UInt8" Name="types" NumberOfComponents="1" format="ascii">
5
</DataArray>
</Cells>
<CellData Scalars="Material">
<DataArray type="Int32" Name="Material" NumberOfComponents="1" format="ascii">
2
</DataArray>
</CellData>
</Piece>
</UnstructuredGrid>
</VTKFile>
こんなのが出るはず。青いのがmateral1で赤いのが2。
2012/10/29
FreeBSD
Sun のワークステーションを復活させ使用しようとしているのだが、sicentific linux のカーネルにバグあるらしく一定時間毎にerror messageがで続ける。
ECC memoryを使用した場合のみ起こるようでkernelのバージョンを上げる必要がある。あんまり時間もないので他のOSに乗り換えることにした。
ここはlinuxではなくBSDにしてみようと（突然）思っていろいろ調べてみた。NetBSDは前に使ったことがあって最初はそれにしようかと思ったのだけれども、調べてみるとFreeBSDがdesktop環境としてはいいらしい。じゃ使ってみるべ...ここから悪夢が始まった。
fdiskでHDDを初期化してインストールを始めたのだが、どうもうまくいかない。なぜか途中で止まってしまう。しかも、いつも同じところで止まらないので、原因も探れない。
HDDのpartitionをdefaultの設定でminimum installしたところどうにかでできたが、起動しない。困った。linuxのディスクでrescueモードで入ってみたがboot loderはOKなようだ。
こんなにインストールが難しいなんて知らなかった。
ECC memoryを使用した場合のみ起こるようでkernelのバージョンを上げる必要がある。あんまり時間もないので他のOSに乗り換えることにした。
ここはlinuxではなくBSDにしてみようと（突然）思っていろいろ調べてみた。NetBSDは前に使ったことがあって最初はそれにしようかと思ったのだけれども、調べてみるとFreeBSDがdesktop環境としてはいいらしい。じゃ使ってみるべ...ここから悪夢が始まった。
fdiskでHDDを初期化してインストールを始めたのだが、どうもうまくいかない。なぜか途中で止まってしまう。しかも、いつも同じところで止まらないので、原因も探れない。
HDDのpartitionをdefaultの設定でminimum installしたところどうにかでできたが、起動しない。困った。linuxのディスクでrescueモードで入ってみたがboot loderはOKなようだ。
こんなにインストールが難しいなんて知らなかった。
2012/10/17
流体計算屋のためのOS
GeekoCFDなる物があるらしい
http://susestudio.com/a/2qtLK2/geekocfd
OpenFOAM
Gmsh
Blender
など必要な物がほとんどはいってるらしい。
http://susestudio.com/a/2qtLK2/geekocfd
OpenFOAM
Gmsh
Blender
など必要な物がほとんどはいってるらしい。
2012/09/27
2012/09/12
2012/09/11
gccをコンパイルした
gcc-4.7.1を作った。
AVXオプションが使えるんだよね。対応しているマシンないけど。
- 研究室のマシン コンパイル時間: 30分 'make -j13', 6コア乗ってるi7 型番は何だっけ？
- 自分のnetbook コンパイル時間: 5時間 'make -j3' AMD C-50
AVXオプションが使えるんだよね。対応しているマシンないけど。
2012/08/12
mpcがコンパイルできないよぅ
mpcのMakefileなんかへん。/usr/localにinstallしようとする。なぜだ？
--with-gmpをつかうとコンパイルできないし。root持ってないマシンで作りたいのだけれども。
2012/08/03
Regarding with nvcc
I have been testing nvcc and fortran comlipers. Around 2008 nvidia's presentation nvcc was explained to be designed compatible with gfortran. However, I found out gcc and gfortran can not be linked to nvcc created object code.
My mates told me that combinations of ifort and nvcc worked. Moreover, I confirmed pgcc and pgfortran as well. Which was no suprise.
2012/07/12
2012/06/27
2012/06/24
Open Foam 2.1.1をコンパイルした
/home/build で管理しているのでOpenfoam dirに展開する。ThirdPartyも同じところへ展開
aptで
- build-essential
- flex
- bison
- cmake
- zlib1g-dev
- qt4-dev-tools
- libqt4-dev
- gnuplot
- libreadline-dev
- libxt-dev
2012/06/14
2012/05/11
CG法 CUDA ソースコード
CG法のCUDAバージョンを作ってみた。blasを使用してます。
nvcc -lcublas cg_cuda.cu
でコンパイルしる！
cg_cuda
追記: 12 June 2012 URL間違えていた。修正した。
nvcc -lcublas cg_cuda.cu
でコンパイルしる！
cg_cuda
追記: 12 June 2012 URL間違えていた。修正した。
2012/05/02
ubuntu 12.04 LTS (3)
サーバー版なら安定しているかな？と思って入れてみた。
鯖版は初めてだったので、デスクトップ版が以下に楽なのか分かった。まず、ネットにつながらない。インストール時につないでおけば自動でやってくれたらしいのだがつながなかった。
dhclientが動いてくれないので、/etc/network/interfacesを手動で書き換える。つながったら、ようやくaptが使えるので必要なソフトを入れていく。wirelessのドライバは入ったけれど起動するとやっぱり落ちる。ドライバ無でも同じ症状なので、他が問題っぽい。
wifconfigでも落ち、ログファイルも生成されないので原因究明できない。困った。
unityもgnomeも入れてないので快適。x windowだけっていうのもありかも。twmぐらいはいれようか？
鯖版は初めてだったので、デスクトップ版が以下に楽なのか分かった。まず、ネットにつながらない。インストール時につないでおけば自動でやってくれたらしいのだがつながなかった。
dhclientが動いてくれないので、/etc/network/interfacesを手動で書き換える。つながったら、ようやくaptが使えるので必要なソフトを入れていく。wirelessのドライバは入ったけれど起動するとやっぱり落ちる。ドライバ無でも同じ症状なので、他が問題っぽい。
wifconfigでも落ち、ログファイルも生成されないので原因究明できない。困った。
unityもgnomeも入れてないので快適。x windowだけっていうのもありかも。twmぐらいはいれようか？
CG法をGPU化してみた
CG法をGPU化してみた
5024x5024の三重対角行列をserialとCUDA化したCG法（共役勾配法）でといてみたよ
最適化オプションなしで、opteron 6128に対して約２百倍の高速化。
こんなに早いの？
普通に書いたのは8秒ぐらいかかった。CUDAのは0.04秒でといちゃった。
5024x5024の三重対角行列をserialとCUDA化したCG法（共役勾配法）でといてみたよ
最適化オプションなしで、opteron 6128に対して約２百倍の高速化。
こんなに早いの？
普通に書いたのは8秒ぐらいかかった。CUDAのは0.04秒でといちゃった。
2012/04/29
ubuntu 12.04 LTS (2)
ubuntu 12.04-desktop-amd64 の続き。
partitionをマニュアルで分割して、ネットワークなし、追加ソフトを初期インストール時に一切インストールしないを選んだらようやくインストールできた。
/dev/sda1 swap 4GB
/dev/sda2 ext4 残り
で切ってある。
無線LANのドライバー入れて起動するとハングする。もう他のOSに乗り換えよう。
partitionをマニュアルで分割して、ネットワークなし、追加ソフトを初期インストール時に一切インストールしないを選んだらようやくインストールできた。
/dev/sda1 swap 4GB
/dev/sda2 ext4 残り
で切ってある。
無線LANのドライバー入れて起動するとハングする。もう他のOSに乗り換えよう。
2012/04/28
Aspire One 522 (AMD C-50)
11:00ごろ Ubuntuをクリーンインストールし始める。メディアを焼く。ftp北陸先端大
11:30 インストーラ起動せず。ubuntu.jp 本家から落とした。md5sumで今度はチェックする。OK
12:30 一回目 インストーラが起動中に止まる。 長押しで強制終了。
12:35 二回目 インストール始まるが終了間際でインストールが止まる。dhclientが何か探しに入ってるんですけど？
1:10 三回目 ネットに接続しないで、後からapt-getでとってくればOK作戦 インストーラのエラーでらしい。エラーログ送ってくださいとののメッセージまで
1:21 眠くなる <- いまここ
11:00ごろ Ubuntuをクリーンインストールし始める。メディアを焼く。ftp北陸先端大
11:30 インストーラ起動せず。ubuntu.jp 本家から落とした。md5sumで今度はチェックする。OK
12:30 一回目 インストーラが起動中に止まる。 長押しで強制終了。
12:35 二回目 インストール始まるが終了間際でインストールが止まる。dhclientが何か探しに入ってるんですけど？
1:10 三回目 ネットに接続しないで、後からapt-getでとってくればOK作戦 インストーラのエラーでらしい。エラーログ送ってくださいとののメッセージまで
1:21 眠くなる <- いまここ
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