하드웨어/Network 장비2011. 1. 23. 16:10

VPN 장비

VPN을 이용하여 DHCP나 SAMBA 혹은 WINS 등을 구성해야 할 듯 해서 이래저래 검색중인데,
VPN router를 이용해서 서로를 연결하고 일반 사용자들은 투명하게 사용하는 방법을 찾고 있다.

VPN을 이용하여 망을 묶을 때에는 원래 연결할 LAN 쪽의 아이피를 하나 미리 할당하여 사용하는 개념이고,
VPN을 통해 DHCP를 통과시켜 원격지의 LAN쪽 DHCP를 받아올수도 있긴하다 (dhcprelay)

아무튼, 결론은 직접 장비를 사서 해보기 전에는 힘들려나? ㅠ.ㅠ

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/정치관련 신세한탄2011. 1. 22. 11:22

구제역에 대한 늦고 짧은 생각

구제역의 확산 유형을 봤을때
자연적으로 퍼지는게 아니라, 누군가가 의도적으로 랜덤하게 퍼트리는게 아닐까
혹은 일부러 여기저기 오가면서 퍼트리는건 아닐까 의심이 들기도 한다.

TV에서 분뇨를 실은 차가 퍼트리고 다녔다고 하지만,
그렇다고 하면 이동경로상에서 퍼지는 일정한 방향성이 존재해야 할텐데
동시다발적이거나 전혀 연관이 없어 보이는건 어떤 의미일려나?

완전 비약에 비약을 하는것이겠지만
외국산 소고기와 돼지고기 그리고 닭고기를 먹게 하기 위해
의도적으로 국내 육류산업을 죽일려는게 아닐까 싶기도 하다.

20세기 소년 만화에서 처럼
검은 정장을 입은 검은 가방 아저씨들이 바이러스를 퍼트리는건 아닐까?




사족 : 기사들을 훑어봐도 이렇다할 구제역 발병에 대한 패턴 분석이 없어 보인다.
         워낙 여기저기서 발병을 해서 그럴지도 모르지만
         시기적절하게 구제역에 조류독감에 이상하리만치 강력한 독감을 보면
         미생물 / 바이러스의 반격이 시작된 것 같기도 하고..
         항생제 오용/남용의 댓가를 지금부터 치루는것 같기도 하고..


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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2011. 1. 22. 00:11

CUDA 관련 해외글

CUDA를 보면서 헷갈리는 것은
nvidia의 문서라고 해도 버전에 따라서 용어가 혼용이 되어있기 때문이다.

현재로서 가장 혼동을 일으키는 용어는 바로 grid / block / thread 이다.
DeiveQurey 프로그램에서 주는 값들 중, 위의 녀석들의 Dimension(차수)이 바로 범인인데..
여러가지 프리젠테이션들과 문서들을 조합할수록 불일치가 발생을 해서 머리를 아프게 한다.

아무튼 Grid는 Block들로 구성되므로, Grid의 최대 차수는
Block의 차수를 의미하고, Block은 2차원 내지는 1차원으로만 구성이 된다.
그리고 Block은 65535x65535x1 개 까지 구성이 가능하다.

개별 Block은 thread로 구성이 되며, 블럭은 개별 MultiProcessor에 제한된다.
8800GT의 경우 1개의 MP에 512개의 Thread 들이 존재하며,
그런 이유로 3차원으로 구성을 한다고 해도 x*y*z의 곱은 512를 넘을수 없다.
(물론 상위 버전은 768까지 제한이 조금 커진다)

다시 정리하자면
Maximum number of threads per block:           512
Maximum sizes of each dimension of a block:    512 x 512 x 64
위의 값은, 블럭의 최대 차수는 3차원으로 512*512*64 이지만
세 차수의 곱이 512를 넘을수는 없다라는 의미이다.

Maximum sizes of each dimension of a grid:     65535 x 65535 x 1
block은 2차원으로 65535x65535를 넘을 수 없다는 의미이다.

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Posted by 구차니
파일방2011. 1. 21. 23:07

nTune -> NVIDIA SYSTEM TOOL

기존의 nTune이 NVIDIA SYSTEM TOOL로 이름이 변경되었다.
아무튼 이녀석은 nForce 칩셋을 오버클럭하는 등의 설정을 할 수 있게 해주는데

여전히.. 8800GT의 온도 센서는 실종이다 ㅠ.ㅠ
정녕 존재하지 않는건가! OTL


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Posted by 구차니
파일방2011. 1. 21. 22:32

GPU-Z

CPU-Z 처럼 그래픽 카드의 사양을 출력해주는 프로그램이다.
홈페이지의 데모에는 아래와 같이 온도가 나온다는데 -_-


8800GT에는 센서가 없는지... 하나도 안나온다 으헝 ㅠ.ㅠ

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Posted by 구차니
Microsoft/Windows2011. 1. 21. 18:08

IPv6

Win7 에서 IP 관련 속성을 보면 IPv4와 IPv6 가 별도로 존재한다.

IPv4는 예전에 보아오던 점 찍힌 녀석이고

IPv6는 일반 에디트박스를 사용한 생소한 모습이다.
게다가 서브넷도 좀 먼가 달라졌다!

아무튼, 아이피 정보를 확인함녀 아래와 같이 IPv6는  4자리씩 : 으로 구분이 되며 총 8 개로 구성이 된다.
개별 단위는 16bit씩 총 128bit의 주소체계이다.
2^6 = 128 이니까 IPv6는 128 비트 일려나?!

C:> ipconfig /all
터널 어댑터 Teredo Tunneling Pseudo-Interface:

   연결별 DNS 접미사. . . . :
   설명. . . . . . . . . . . . : Teredo Tunneling Pseudo-Interface
   물리적 주소 . . . . . . . . : 00-00-00-00-00-00-00-E0
   DHCP 사용 . . . . . . . . . : 아니요
   자동 구성 사용. . . . . . . : 예
   IPv6 주소 . . . . . . . . . : 2001:0:4137:9e76:1088:3dfd:827b:6a0e(기본 설정)

   링크-로컬 IPv6 주소 . . . . : fe80::1088:3dfd:827b:6a0e%20(기본 설정)
   기본 게이트웨이 . . . . . . : ::
   Tcpip를 통한 NetBIOS. . . . : 사용 안 함

the Microsoft Windows IPv6 stack uses numeric zone indexes, e.g., fe80::3%1.
The index is determined by the interface number;
most Unix-like systems (e.g., BSD, Linux, Mac OS X) use the interface name as a zone index: fe80::3%eth0.

링크-로컬 주소의 경우 장비 번호라는데 20번이라니 -ㅁ-!



결론 : IPv6 는 자릿수가 많아서 사람이 외우기는 무리겠다!
         8bit . 8bit . 8bit . 8bit 총 32비트의 숫자 도 외우기 힘든데
         16bit : 16bit : 16bit : 16bit : 16bit : 16bit : 16bit : 16bit 의 128비트 게다가 16진수 어떻게 외워!!

결론2: IP / DNS / Gateway 역시 128비트가 되어야 하며
          Subnet은 IP에 포함되어 적혀지게 된다.

예측 : 미래에는 고정아이피가 역설적으로 의미가 없어질 듯 -_-
         일일이 고정아이피 넣는게 더 힘들어서 항상 자동으로 할당할 것 같은 기분.jpg

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Posted by 구차니
개소리 왈왈2011. 1. 20. 23:02

사과가 싫어 ㅠ.ㅠ

원래 사과를 무지 좋아하는데..
근 3달 이내에 사과를 먹고 매번 토하는 현상이 발생 -_-


오늘 혹시나 하는 마음에 사과를 먹다가
점심때 먹은것까지 게워내는 사태 -_-
사과의 약간 미끈미끈한 그 감촉이 거부감을 불러 일으키는 걸려나?

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Posted by 구차니
개소리 왈왈2011. 1. 19. 17:59

헉?! 윈도우 msn 털린건가?

오랫만에 접속해봤더니 대화명이 이상하네 -_-
나 털린건가?!



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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2011. 1. 18. 22:29

CUDA에서 grid 와 thread 의 갯수에 대한 짧은생각

DeviceQuery 프로그램을 실행하면 다음과 같은 내용이 나온다.
  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

블럭의 차원은 512x512x64 3차원으로 구성이 가능하고
그리드의 차원은 65535x65535x1 2차원으로 구성이 가능하다.

여전히 그리드와 블럭 쓰레드, 이러한 연관관계가 확실히 정립된게 아니라 헷갈리지만
kernel<<<block,thread>>>(agrs) 에서
그리드의 차원은 block 이고 
블럭의 차원은 thread 인거 같은데(아무래도 차수가 제한된게 같으니까)

실제로 존재하는 쓰레드의 갯수라던가, 멀티프로세서의 갯수를 감안하면 절대 불가능한 수치이다.
8800GT의 경우
14개의 멀티프로세서와 개당 8개씩의 코어(쓰레드 블럭)이 존재함으로
총 112개의 쓰레드 블럭이 존재하기 때문에
물리적으로는 블럭의 차원은 14x8x1 정도가 한계라고 볼 수 있다.


하지만, 논리적으로는 한번의 처리단위가 14x8x1 이므로
X/Y/Z 차원으로 n번씩 반복하게 되면 돌릴수 있게 되고 이럴경우
X차원으로는 37번
Y차원으로 64번
Z차원으로 64번 이런식으로 더 반복하게 하면 무리없이 가능하다.


내부적으로 BlockIdx 라는 변수만 thread block 에서 값만 바꾸어서 넘겨주면 되니까 말이다.




결론 : 위에서 명시되는 최대차원은 논리적으로 제한을 둔 값으로 생각된다.

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Posted by 구차니
Programming/openCL & CUDA2011. 1. 18. 22:20

CUDA 3.1과 3.2의 devicequery 결과 차이점

별건없고, 멀티프로세서와 core의 출력방식이 변경되었다.

CUDA SDK 3.1
D:\CUDA\NVIDIA GPU Computing SDK\C\bin\win32\Release\deviceQuery.exe Starting...


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

There are 2 devices supporting CUDA

Device 0: "GeForce 8800 GT"
  CUDA Driver Version:                           3.20
  CUDA Runtime Version:                          3.10
  CUDA Capability Major revision number:         1
  CUDA Capability Minor revision number:         1
  Total amount of global memory:                 536543232 bytes
  Number of multiprocessors:                     14
  Number of cores:                               112
  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 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
  Clock rate:                                    1.50 GHz
  Concurrent copy and execution:                 Yes
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated:                                    No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Compute mode:                                  Default
                             (multiple host threads can use this device simultaneously)
  Concurrent kernel execution:                   No
  Device has ECC support enabled:                No

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 3.20, CUDA Runtime Vers
ion = 3.10, NumDevs = 2, Device = GeForce 8800 GT, Device = GeForce 8800 GT


PASSED

Press <Enter> to Quit...
-----------------------------------------------------------




CUDA SDK 3.2
D:\CUDA\NVIDIA GPU Computing SDK 3.2\C\bin\win32\Release\deviceQuery.exe Starting...

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

There are 2 devices supporting CUDA

Device 0: "GeForce 8800 GT"
  CUDA Driver Version:                           3.20
  CUDA Runtime Version:                          3.20
  CUDA Capability Major/Minor version number:    1.1
  Total amount of global memory:                 536543232 bytes
  Multiprocessors x Cores/MP = Cores:            14 (MP) x 8 (Cores/MP) = 112 (Cores)
  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 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
  Clock rate:                                    1.50 GHz
  Concurrent copy and execution:                 Yes
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated:                                    No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Compute mode:                                  Default
                             (multiple host threads can use this device simultaneously)
  Concurrent kernel execution:                   No
  Device has ECC support enabled:                No
  Device is using TCC driver mode:               No

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 3.20, CUDA Runtime Vers
ion = 3.20, NumDevs = 2, Device = GeForce 8800 GT, Device = GeForce 8800 GT


PASSED

Press <Enter> to Quit...
-----------------------------------------------------------

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Posted by 구차니

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