OpenFoam-1.6-ext

なんかコンパイル通らないんですけど、root持ってないから、いろいろコンパイルして入れたりで、三日ぐらい格闘中。

パスがおかしくね？　開発版だからか？　安定版はどこだ？

goolgeのグループ見ると結構コンパイルできなくなることがあるみたいだ。やっぱり会社が管理しているとしっかりしているんだな。

caivty flowを差分法で書いてみた MAC法

そういや差分法でcavity書いたことなかったので書いてみた

ソースも公開した。


http://www.geocities.jp/yosuke_3141592/numerics/cavity_structured_fdm.html

GNU Screenの便利な使い方

仮想端末のscreenがこんなふうに使えるって知った。

screen -S Aで立ち上げ
screen でもう一個仮想端末を立ち上げる。
screen -X split -v　で仮面分割後
Crtl + A  TAB で新しく立ち上げた方に移動
Ctrl + A Shift + "で仮想端末を選択して上げる

でこんなふうに使える

コード書くときすごく便利。

可視化のマシンがほしぃ

AMD のA-serisを真剣に検討中。結構描写性能もいいみたいだけどparaviewとかの業務用のやつのベンチも載せてくだされ。

頑張れAMD

AMDのニュースは最近明るいのきかない。


お安いのが多いのでAMDは結構好きなのだけども。　パソコンメーカがあんまり魅力的な商品を作っていない。　　GPUではIntelよりも 優れた技術を持っているのに full HD でるノート型のPCを発売しているメーカーがない。

15.6型ぐらいでお安いのをどこか出してくれないだろうか。

今, lenovoの安いのを買おうかちょっと迷ってる、でも1366x768なのが残念。どこかのメーカーでAMDの製品にスイッチしてさらにお安くとかしてくれないだろうか。そういえば一時期Appleにそんな噂が...。　AMDと運命を共にするだろうけど

CUDAの罠？ ホスト側のメモリーを静的に取るな！

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;}

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