こっけーぶろぐ

情報遅れも甚だしいがWindows 7 Professional以上でサポートされる

『XPモード』ってただの『Virtual PC』だったのね…

残念すぎる

[ダウンロード]
http://www.microsoft.com/japan/windows/virtual-pc/default.aspx

だって仮想マシンでしょ？
リソース割り当てるのはもったいないし、
(デフォルトだと256MBだと重すぎて話にならない)
グラフィック関連のスペックががくっと下がる

Mac→Win7→XPモードなんて無謀なことできないね

Microsoftはアピールしまくってたけど、
Windows7の環境が整うまでの一時しのぎにすぎないね

それはそうと、年内発表予定のWindows7対応のBootcampまだかな

11月になんも記事書かんのはいかんとの概念にかられ、

でも特に記事にする内容も無いからTipsのメモ書き

MacのTerminalからUbuntuマシーンにSSHしてemacsを使う際に

メタエックス"M-x"が効かなかったのを設定で変更

"esc"キーがメタキーとして機能しているらしいけど

位置的にもやっぱり"Option"キーが最適だよね

NVIDIA主催のOpenCLセミナー、OpenCL seminar〜GPUコンピューティングがもたらすもの〜に行ってきた。



その際の次世代GPU"Fermi"やOpenCLの概要のメモを公開
※個人的なメモなため、内容の正確性は保証できません

先ずは次世代GPU、コードネーム"Fermi"の話、

GT200と比較したFermiの仕様

開発コード名	GT200	Fermi
構成トランジスタ数	14億Tr	30億Tr
倍精度浮動小数点演算能力	30FMA Ops/clk	256FMA Ops/clk
単精度浮動小数点演算能力	240MAD Ops/clk	512MAD Ops/clk
Warpスケジューラ(SMあたり）	1	2
特別機能ユニット（SFU、SMあたり）	2	4
シェードメモリ（SMあたり）	16KB	48KB or 16KB
1次キャッシュ（SMあたり）	-	16KB or 48KB
2次キャッシュ（SMあたり）	-	768KB
ECCメモリサポート	-	○
コンカレントカーネル	-	16個まで
ロード/ストアアドレス幅	32bit	64bit

•   次世代CUDAアーキテクチャ”Fermi”

30億Tr、コア数倍増512(SMあたり32コア)


倍精度浮動小数点演算ピーク性能8倍(単精度の1/2)、従来は1/8


2個のThread Cchedular(コンテキストスイッチ最適化、複数カーネルの起動、Dual DMAエンジン)、より効率的なタスク並列とデータ並列が可能


IEEE754-2008準拠(最新CPUを凌駕)、非正規数サポート、Fused multiply add(FMAD)命令を倍精度・単精度でサポート、新設計の全命令32bitサポート整数ALU (64bitへの最適化、24bit divが消えた笑)


オンチップ・シェアードメモリともに本格的なキャッシュ階層構造、各SMにL1キャッシュ


GDDR5メモリインターフェイス、ECCサポート(レジスタ,L1,L2)、SECDECサポート


C/C++ポインタのフルサポート


NVIDIA Nexus IDE（統合化開発環境）, Nexus IDE 1.0 (Visual Studio 2008 SP1)

ちょっと赤字は困ったぞ、研究的な意味で(笑)

倍精度の性能が高くなれば、今私の単精度を用いた疑似倍精度の必要性なくなるし、ECCがサポートされれば東工大の某研究室のチームも笑うしかないだろう。


次にOpenCLの話、

• OpenCL概要
  

ヘテロジニアス並列コンピューティング環境のためのフレームワーク


Open CL C言語、Open CL Runtime API


ハイブリッドシステム　CPU+DSP, PPE+SPE(Cell/B.E.), CPU+GPU


Open CL Version 1.0 Revision 48

各種プロセッサに対応するOpen CLは今年中にリリース




統一された言語による記述、統一されたAPIによる演算デバイス制御が可能


CUDAとOpenCLは同等程度のパフォーマンス(?)

Porting/Optimization サービス、コンパイラは開発中

EclipseベースのOpenCLプラグイン




C99ベースの言語


拡張：ベクタ・ベクタ演算、組み込み関数、修飾子、Reinterpreting

厳密な定義：型のビット幅　演算子の意味

CUDAにはないDMA：グローバル（デバイスメモリ）ローカル（シェアード）間

制限：関数ポインタが使えない、可変長配列が使えない、再帰ができない

タスク並列とデータ並列は双方選択できる。CUDAと比較して高速になるかはものによる

個人的な感想として、CUDAとほとんど仕様同じじゃないかと(笑)。際立った違いはメモリ間のDMAだけど(cudaMallocに相当)、グローバル⇔ローカル間のメモリ転送って役に立つのかな・・・？　性能は書き方によるし、CUDA越せるとは限らないと言っていた。　

Open CLの規格統一で複数のプラットフォームに対応したことは良いことだけど、HPCの分野にはまだまだこれから伸びしろがあると感じた。

プログラミングセミナーはカメラが無くて記録できなかった(涙)
後日、資料くれたりしないかしら

• Openclの.clソースコードを一部抜粋
  

カーネル
__kernel void vecAdd4(__global float4 *A, __gloabal float4 *B, __gloabal float4 *C) { int n = get_global_id(0); C[n] = A[n] + B[n]; //n=1...128 }
ホストからの呼び出し
ret = clEnqueueNDRangeKernel1( comand_queue, kernel, //vecAddカーネル 1, //1次元 NULL, global_item_size, //128ワープアイテム local_item_size, //グループ内アイテム数128 0, NULL, NULL);

YouTubeからFLVをダウンロードする方法とか、
それをmp4に変換する方法とか色々紹介されているけど

直接ダウンロードしたいんだよね。MP4ならiPodなどで再生できるからさ

URLを『youtube』から『youtubemp4』に変えて、ダウンロードサービスを利用してもいいけど

Google Operating Systemに直接ダウンロードする方法と、
JavaScriptのブックマークレットが公開されて、こっちの方が便利

Download MP4 File

上のリンクをブックマークして、YouTube再生中に押すかアドレスバーに貼り付けるかで『video.mp4』でダウンロードできる

これから重宝します

私の勘違いかもしれないが、OSをSnow Leopardにしてからgccが消えて使えなくなりました。

以前のXcodeがそのまま引き継がれなかったのだろうか。

とりあえず、インストールディスクからオプションインストールのXcodeを再インストールして無事完了。

結局なんだったのだろうか。