프로그램 사용/VLC2012. 6. 5. 21:26

ubuntu vlc 패키지의 웹 인터페이스 원격지에서 접속허용하기

설정파일의 경로는 아래와 같다.

/etc/vlc/lua/.hosts

2009/12/08 - [프로그램 사용/VLC] - VLC 웹 인터페이스 원격지에서 안될경우

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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2012. 6. 5. 07:38

cuda 메모리별 접근 소요 클럭 사이클

Nvidia cuda 공식 문서를 찾아보니, 메모리별 소요 클럭에 대한 내용이 자세히 나온다.

local memory 나 device memory 와 같이 off-chip memory(그래픽 카드에 내장되지 않은)는 400~800 클럭에 접근하고
shared memory나 register와 같이 on-ship memory(그래픽 카드에 내장된)는 10~20 클럭 정도에 접근이 가능하다.
constant memory는 2.0 에서 부터는 1회에 대해서 400~800 클럭이고, caching이 되면서 10~20 클럭에 읽어올 수 있다.

다르게 말하면 매우 빈번하게(클럭 빈도로는 40회 이상?) 읽어오는 데이터의 경우에는
무조건 shared memory에 읽어와서 빠르게 읽는게 전체 실행 속도에 유리할 것으로 보인다.
(읽어와서 다시 저장을 해야 한다면 80회 이상으로 늘어날지도?)

5.2  Maximize Utilization 
5.2.3  Multiprocessor Level 

If all input operands are registers, latency is caused by register dependencies, i.e. some of the input operands are written by some previous instruction(s) whose execution has not completed yet. In the case of a back-to-back register dependency  (i.e. some input operand is written by the previous instruction), the latency is equal to the execution time of the previous instruction and the warp schedulers must schedule instructions for different warps during that time. Execution time varies  depending on the instruction, but it is typically about 22 clock cycles for devices of compute capability 1.x and 2.x and about 11 clock cycles for devices of compute capability 3.0, which translates to 6 warps for devices of compute capability 1.x and  22 warps for devices of compute capability 2.x and higher (still assuming that warps execute instructions with maximum throughput, otherwise fewer warps are needed).  For devices of compute capability 2.1 and higher, this is also assuming enough instruction-level parallelism so that schedulers are always able to issue pairs of instructions for each warp. 

 If some input operand resides in off-chip memory, the latency is much higher: 400 to 800 clock cycles. The number of warps required to keep the warp schedulers busy during such high latency periods depends on the kernel code and its degree of  instruction-level parallelism. In general, more warps are required if the ratio of the number of instructions with no off-chip memory operands (i.e. arithmetic instructions most of the time) to the number of instructions with off-chip memory  operands is low (this ratio is commonly called the arithmetic intensity of the program). If this ratio is 15, for example, then to hide latencies of about 600 clock cycles, about 10 warps are required for devices of compute capability 1.x and about  40 for devices of compute capability 2.x and higher (with the same assumptions as in the previous paragraph).

5.3
Maximize Memory Throughput
The first step in maximizing overall memory throughput for the application is to minimize data transfers with low bandwidth.
That means minimizing data transfers between the host and the device, as detailed in Section 5.3.1, since these have much lower bandwidth than data transfers between global memory and the device.
That also means minimizing data transfers between global memory and the device by maximizing use of on-chip memory: shared memory and caches (i.e. L1/L2 caches available on devices of compute capability 2.x and higher, texture cache and constant cache available on all devices).


[출처 : CUDA_C_Programming_Guide.pdf]

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Posted by 구차니
하드웨어/Network 장비2012. 6. 4. 22:18

WOL / WoWLAN / PME

wol 은 유선랜에서 원격부팅을 지원하고
wowlan은 wol을 무선랜으로 확장한다
그리고 PME는 Power Management Event의 약자로
PCI를 통해 wol신호를 보내는 것을 의미한다

[링크 :  http://en.wikipedia.org/wiki/Power_Management_Event ]

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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2012. 6. 3. 22:07

ubuntu 에서 vectorAdd 직접 컴파일 하기

SDK 에 들어있는 예제를 통채로 make 해도 되지만 하나만 직접 해보려고 하니 은근 귀찮다 -_-

/usr/local/cuda/bin/nvcc                                                << cuda 컴파일러
~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/common/inc  << include path
~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/shared/inc           << include path

nvcc로 컴파일 하면 아래와 같이 두번의 에러가 발생하는데 직접 파일을 검색하니 위의 include path 두개가 걸려 나왔다.
vectorAdd.cu:24:82: fatal error: sdkHelper.h: 그런 파일이나 디렉터리가 없습니다
vectorAdd.cu:25:23: fatal error: shrQATest.h: 그런 파일이나 디렉터리가 없습니다 

nvcc 야 PATH로 환경변수 잡아주면 간단해지지만
저넘의 INCLUDE_PATH가 은근 뒷통수 칠 듯..
$ /usr/local/cuda/bin/nvcc vectorAdd.cu \
   -I/home/minimonk/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/common/inc \
   -I/home/minimonk/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/shared/inc

헤더 파일은 아래의 두 곳에
~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/common/inc$ ll
합계 572
drwxrwxr-x 4 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 ./
drwxrwxr-x 6 minimonk minimonk  4096  6월  2 20:25 ../
drwxrwxr-x 2 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 GL/
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 14391  6월  2 19:00 bank_checker.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15841  6월  2 19:00 cmd_arg_reader.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  3999  6월  2 19:00 cudaGLHelper.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  6442  6월  2 19:00 cudaHelper.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 20787  6월  2 19:00 cuda_drvapi_dynlink.c
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 46935  6월  2 19:00 cutil.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  3183  6월  2 19:00 cutil_gl_error.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  3492  6월  2 19:00 cutil_gl_inline.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1116  6월  2 19:00 cutil_inline.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk   953  6월  2 19:00 cutil_inline_bankchecker.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 13007  6월  2 19:00 cutil_inline_drvapi.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 17779  6월  2 19:00 cutil_inline_runtime.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 36730  6월  2 19:00 cutil_math.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 10864  6월  2 19:00 drvapi_error_string.h
drwxrwxr-x 2 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 dynlink/
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15321  6월  2 19:00 dynlink_d3d10.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  6202  6월  2 19:00 dynlink_d3d11.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1809  6월  2 19:00 error_checker.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  5035  6월  2 19:00 exception.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 26819  6월  2 19:00 helper_cuda.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  5973  6월  2 19:00 helper_cuda_drvapi.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  4151  6월  2 19:00 helper_cuda_gl.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1132  6월  2 19:00 helper_functions.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 22291  6월  2 19:00 helper_image.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 10491  6월  2 19:00 helper_string.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15757  6월  2 19:00 helper_timer.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1323  6월  2 19:00 multithreading.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  7228  6월  2 19:00 nvGLWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  4646  6월  2 19:00 nvGlutWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  2967  6월  2 19:00 nvMath.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 10850  6월  2 19:00 nvMatrix.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 12347  6월  2 19:00 nvQuaternion.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  6415  6월  2 19:00 nvShaderUtils.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 20642  6월  2 19:00 nvVector.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15917  6월  2 19:00 nvWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  5309  6월  2 19:00 param.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  2321  6월  2 19:00 paramgl.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1024  6월  2 19:00 rendercheck_d3d10.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1027  6월  2 19:00 rendercheck_d3d11.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk   998  6월  2 19:00 rendercheck_d3d9.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  7662  6월  2 19:00 rendercheck_gl.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 26682  6월  2 19:00 sdkHelper.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1116  6월  2 19:00 stopwatch.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1897  6월  2 19:00 stopwatch_base.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  2804  6월  2 19:00 stopwatch_base.inl
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 11608  6월  2 19:00 stopwatch_functions.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  4647  6월  2 19:00 stopwatch_linux.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  9342  6월  2 19:00 string_helper.h

~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/shared/inc$ ll
합계 192
drwxrwxr-x 4 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 ./
drwxrwxr-x 6 minimonk minimonk  4096  6월  2 20:25 ../
drwxrwxr-x 2 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 GL/
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15439  6월  2 19:00 cmd_arg_reader.h
drwxrwxr-x 2 minimonk minimonk  4096  6월  2 19:00 dynlink/
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  5035  6월  2 19:00 exception.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  1323  6월  2 19:00 multithreading.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  7228  6월  2 19:00 nvGLWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  4646  6월  2 19:00 nvGlutWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  2966  6월  2 19:00 nvMath.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 10850  6월  2 19:00 nvMatrix.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 12347  6월  2 19:00 nvQuaternion.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  6108  6월  2 19:00 nvShaderUtils.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 20642  6월  2 19:00 nvVector.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 15917  6월  2 19:00 nvWidgets.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  8092  6월  2 19:00 rendercheckGL.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk  6801  6월  2 19:00 shrQATest.h
-rw-rw-r-- 1 minimonk minimonk 33202  6월  2 19:00 shrUtils.h 

so 파일은 아래의 경로에 존재한다.
/usr/local/cuda/lib$ ll
합계 394240
drwxr-xr-x  2 root root      4096  6월  2 18:47 ./
drwxr-xr-x 12 root root      4096  6월  2 18:47 ../
lrwxrwxrwx  1 root root        14  6월  2 18:46 libcublas.so -> libcublas.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        18  6월  2 18:47 libcublas.so.4 -> libcublas.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root 105568932  6월  2 18:46 libcublas.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        14  6월  2 18:46 libcudart.so -> libcudart.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        18  6월  2 18:47 libcudart.so.4 -> libcudart.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root    427344  6월  2 18:46 libcudart.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        13  6월  2 18:47 libcufft.so -> libcufft.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        17  6월  2 18:46 libcufft.so.4 -> libcufft.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root  29333272  6월  2 18:47 libcufft.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        13  6월  2 18:46 libcuinj.so -> libcuinj.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        17  6월  2 18:46 libcuinj.so.4 -> libcuinj.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root    157120  6월  2 18:46 libcuinj.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        14  6월  2 18:46 libcurand.so -> libcurand.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        18  6월  2 18:46 libcurand.so.4 -> libcurand.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root  27434820  6월  2 18:47 libcurand.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        16  6월  2 18:46 libcusparse.so -> libcusparse.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        20  6월  2 18:46 libcusparse.so.4 -> libcusparse.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root 188374460  6월  2 18:47 libcusparse.so.4.2.9*
lrwxrwxrwx  1 root root        11  6월  2 18:46 libnpp.so -> libnpp.so.4*
lrwxrwxrwx  1 root root        15  6월  2 18:46 libnpp.so.4 -> libnpp.so.4.2.9*
-rwxr-xr-x  1 root root  52381048  6월  2 18:46 libnpp.so.4.2.9* 

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Posted by 구차니
프로그램 사용/phpmyadmin2012. 6. 3. 20:18

phpmyadmin

phpmyadmin은 database를 편리하게 웹으로 관리하는 도구이다.
별도로 설치하려면 귀찮을 법한데, phpmyadmin 이라는 패키지로 우분투에 존재한다.

 $ sudo apt-get install phpmyadmin

/usr/share/phpmyadmin 에 설치되며
apache 설정에 의해 http://localhost/phpmyadmin 으로 접속이 가능해진다.
로그인 계정은 mysql의 계정과 암호이다.

글쓴당시 최신 버전은 3.5.1 이며
우분투에서 관리되는 버전은 3.4.10.1 이며 한글은 지원되지 않는다.

[링크 :  http://www.phpmyadmin.net/home_page/index.php]

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/컴퓨터2012. 6. 3. 11:11

ripple look ion 330 모델

나온지 한 100년 된 모델인데 이제 써보다니 ㅠ.ㅠ

외형은 아래와 같은데 손바닥 쫙편거 보다 약간 큰 정도.
3.5 인치 외장 하드 두개 정도 넓이라고 하면 대충 맞으려나..



시리얼 / 패러럴이 없는게 아쉽지만 추세이니 어쩔수 없고
HDMI / DVI / D-SUB 세가지에 좀 계륵이지만 PS/2 포트를 지원한다.


표준형 어댑터 크기라서 교체하기도 용이할 듯.
단, 12V / 5A 짜리라서 용량이 큰지라 구하기는 좀 쉽지 않을 듯 하다.



안에는 이렇게 깔끔하게 생겼고, CPU는 fanless 모델로
본체에 1개의 팬으로 플라스틱 덕트를 통해 강제 배기 시키는 구조이다.



전원스위치는 저런식으로 달려있고, 전원 들어 오면 흰색(밤에는 좀 밝네 ㅠ.ㅠ)
HDD 작동시에는 빨간불이 들어온다.


전원 켜면 이렇게 아이언맨 아크원자로 처럼 흰색 불이 뽀대나게!


HDD 읽을때는 빨간색이 들어오는데 이러니까 악당꺼 같다?


사양은 DDR2 2GB


Atom 330 dual core / HT(끄는 옵션은 못 찾음)


320GB 2.5인치 하드


대기전력은 1W 정도


BIOS에서 24W 최대 30W 정도까지 올라간다.


현재 우분투 12.04 LTS 에 ssh 만 깔아놓고 cuda 설정해놓고 가지고 놀기 대기중 ㅋㅋㅋ

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/컴퓨터2012. 6. 3. 10:06

아직은 너무나 먼 리눅스

1일차 메인을 리눅스(우분투 12.04 LTS)로 바꾸고 할말은 아니지만 대충 정리

- 단점
1. 네이트온이 오작동(메인창 닫으면 띄울 방법이 없음)
2. 크롬에서 탭 이동 안됨 (unity-2d 일 경우 문제)
3. 크롬/티스토리 조합에서 <div> 태그인지 <p> 태그인지로 인해서 저장 안되는 문제
4. 구글 토크 프로그램 어디갔니 -_-
5. 10.04 LTS에 비해서 부실해진 기본 설정 프로그램들
6. 좀 많이 느린 gnome3
7. 느린 한영변환 


+ 장점
1. 항상 그러하듯 개발환경 구축은 쉬움
2. 항상 그러하듯 서버환경 구축도 쉬움



총평
제목대로 아직 일반 사용자에게는 아직은 너무나 먼 당신.
개발용도의 장난감이 아니라면 아직은 리눅스용 사용자 프로그램의 품질이나 가짓수가 많지 않다. 

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Posted by 구차니
Programming/openGL2012. 6. 2. 23:38

openGL gcc에서 컴파일 하기

-l(소문자 L/ Library) 에 GL GLU glut를 넣으면
gcc를 통해 openGL 컴파일시 라이브러리 링크를 해준다

$ gcc -lglut -lGLU -lGL 


오랫만에 다시 컴파일 하려니 다 까먹고 이게 머야 ㅠ.ㅠ
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Posted by 구차니
Linux/Ubuntu2012. 6. 2. 23:15

ubuntu 12.10 에서 모니터 없이 부팅시키기

이것저것 뒤져봐도 안되서 별짓을 다하다 우연히 발견하게 되었는데,
/var/log/Xorg.0/log가 핵심적인 힌트를 주게 될 줄이야..

다른 설정들을 해보아도(grub의 nomodeset 이라던가) 안되는데
에러메시지를 보다보니 지금 연결된 모니터는 CRT-0 인데,
모니터를 연결하지 않고 켠다면 연결될 모니터를 알 수 없기 때문에 xwindow의 시작이 멈추게 된다.
약간의 편법(?) 이지만 만약 모니터를 CRT-0 로 인식을 시키게 되면
구형 모니터이기에 해상도 정보라던가 이런걸 돌려받지 못할수도 있어서
modes에 설정된 값으로 해상도를 설정하고 확인하지 않고 부팅을 진행하게 해주는 것으로 추측된다.

---
modes는 해주지 않아도 부팅에 문제가 없다
test 플랫폼은 리플룩 ion-330
---

$ cat /etc/X11/xorg.conf
# nvidia-settings: X configuration file generated by nvidia-settings
# nvidia-settings:  version 295.33  (buildd@zirconium)  Fri Mar 30 13:38:49 UTC 2012

Section "ServerLayout"
    Identifier     "Layout0"
    Screen      0  "Screen0" 0 0
    InputDevice    "Keyboard0" "CoreKeyboard"
    InputDevice    "Mouse0" "CorePointer"
    Option         "Xinerama" "0"
EndSection

Section "Files"
EndSection

Section "InputDevice"
    # generated from default
    Identifier     "Mouse0"
    Driver         "mouse"
    Option         "Protocol" "auto"
    Option         "Device" "/dev/psaux"
    Option         "Emulate3Buttons" "no"
    Option         "ZAxisMapping" "4 5"
EndSection

Section "InputDevice"
    # generated from default
    Identifier     "Keyboard0"
    Driver         "kbd"
EndSection

Section "Monitor"
    # HorizSync source: edid, VertRefresh source: edid
    Identifier     "Monitor0"
    VendorName     "Unknown"
    ModelName      "Budzetron ANALOG"
    HorizSync       30.0 - 80.0
    VertRefresh     50.0 - 75.0
    Option         "DPMS"
EndSection

Section "Device"
    Identifier     "Device0"
    Driver         "nvidia"
    VendorName     "NVIDIA Corporation"
    BoardName      "ION"
EndSection

Section "Screen"
    Identifier     "Screen0"
    Device         "Device0"
    Monitor        "Monitor0"
    DefaultDepth    24
    Option         "TwinView" "0"
    Option         "metamodes" "1280x1024_60 +0+0"
    Option         "ConnectedMonitor" "CRT-0"
    Option         "UseDisplayDevice" "CRT-0"
    SubSection     "Display"
        Depth       24
Modes       "1280x1024"
    EndSubSection
EndSection


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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2012. 6. 2. 22:00

CUDA devicequery - ION 330

리플 룩 ion330 모델에 내장된 ion에 대한 devicequery이다.
2개의 MP가 존재해서 총 16개의 CUDA core가 존재한다.

~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release$ ./deviceQuery
[deviceQuery] starting...

./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Found 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "ION"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          4.2 / 4.2
  CUDA Capability Major/Minor version number:    1.1
  Total amount of global memory:                 254 MBytes (266010624 bytes)
  ( 2) Multiprocessors x (  8) CUDA Cores/MP:    16 CUDA Cores
  GPU Clock rate:                                1100 MHz (1.10 GHz)
  Memory Clock rate:                             800 Mhz
  Memory Bus Width:                              64-bit
  Max Texture Dimension Size (x,y,z)             1D=(8192), 2D=(65536,32768), 3D=(2048,2048,2048)
  Max Layered Texture Size (dim) x layers        1D=(8192) x 512, 2D=(8192,8192) x 512
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       16384 bytes
  Total number of registers available per block: 8192
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  768
  Maximum number of threads per block:           512
  Maximum sizes of each dimension of a block:    512 x 512 x 64
  Maximum sizes of each dimension of a grid:     65535 x 65535 x 1
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             256 bytes
  Concurrent copy and execution:                 No with 0 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     No
  Integrated GPU sharing Host Memory:            Yes
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Concurrent kernel execution:                   No
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support enabled:                No
  Device is using TCC driver mode:               No
  Device supports Unified Addressing (UVA):      No
  Device PCI Bus ID / PCI location ID:           3 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 4.2, CUDA Runtime Version = 4.2, NumDevs = 1, Device = ION
[deviceQuery] test results...
PASSED

> exiting in 3 seconds:
3...2...1...done! 

그나저나.. 대역폭에서 내장형 그래픽이라 메인메모리를 공유하는데 왜 대역폭에서 이렇게 차이가 날까?
~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release$ ./bandwidthTest
[bandwidthTest] starting...

./bandwidthTest Starting...

Running on...

 Device 0: ION
 Quick Mode

 Host to Device Bandwidth, 1 Device(s), Paged memory
   Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(MB/s)
   33554432                     887.0

 Device to Host Bandwidth, 1 Device(s), Paged memory
   Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(MB/s)
   33554432                     735.9

 Device to Device Bandwidth, 1 Device(s)
   Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(MB/s)
   33554432                     5345.2

[bandwidthTest] test results...
PASSED

> exiting in 3 seconds: 3...2...1...done! 

8800GT 에 비하면 확실히 nbody 에서의 연산속도와 fps가 많이 떨어지는 느낌
(8800GT에서는 150fps에 50GFLOP/s 정도 나옴)

2010/11/02 - [Programming/openCL / CUDA] - CUDA 예제파일 실행결과 + SLI


+ 리눅스에서 nvidia 드라이버 버전 보는 방법
$ cat /proc/driver/nvidia/version
NVRM version: NVIDIA UNIX x86 Kernel Module  295.40  Thu Apr  5 21:28:09 PDT 2012
GCC version:  gcc version 4.6.3 (Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5)

[링크 : http://www.nvnews.net/vbulletin/showthread.php?t=127289]   


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Posted by 구차니

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