--- a/presen/index.html	Wed Jan 08 21:43:29 2014 +0900
+++ b/presen/index.html	Thu Jan 09 02:13:56 2014 +0900
@@ -64,15 +64,10 @@
             と<font color="red">特別なチューニング</font>が必要となる。
             そこでCeriumを用いてその差を吸収し、自動的なチューニングを可能にする。
           </p>
-            チューニングの一環として、
+            チューニングの一環として、以下を可能にした
             <ul>
-              <li>
-                Taskのデータ並列実行
-              </li>
-              <li>
-                CPUとGPU両方でTaskを実行
-              </li>
-              を可能にした
+              <li>Taskのデータ並列実行</li>
+              <li>CPUとGPU両方でTaskを実行</li>
             </ul>
             <img src='images/exe_cpu_gpu.png' style="height:300px">
         </article>
@@ -101,29 +96,15 @@
           </tbody>
         </table>
         <p>          
-          <h3 class='yellow'>Ceriumにおいて、CPU/Cell上で実行する場合とGPU上で実行する場合、<br>
-            それぞれほぼ同じ形式でkernelを記述できる</h3>
+          <h3 class='yellow'>Ceriumにおいて、CPU/Cell上で実行する場合とGPU上で実行する場合、
+            それぞれほぼ同じ形式でkernelを記述できる
+          </h3>
         </p>
         </article>
       </slide>
-      <!--
       <slide>
         <hgroup>
-          <h3>Cerium OpenCL API比較</h3>
-        </hgroup>
-        <article>
-          <img src='images/api.png' style="height:400px">  
-          <p>
-            OpenCLでGPU実行する場合、contextの取得やcommand queueの生成等を行わなければならない。
-            Ceriumならinput dataのsetや実行するデバイスの指定といった処理だけで済み、
-            並列化するプログラムに集中できる。
-          </p>
-        </article>
-      </slide>
-       -->
-      <slide>
-        <hgroup>
-          <h3>Cerium Task Manager</h3>
+          <h3>Cerium Task ManagerによるTaskの実行</h3>
         </hgroup>
         <article>
         <table  border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
@@ -174,7 +155,7 @@
 
      <slide>
        <hgroup>
-         <h3>データ並列</h3>
+         <h3>データ転送</h3>
        </hgroup>
        <article>
          <table  border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
@@ -183,9 +164,6 @@
                 <td><img src='images/gpu_data_parallel.png' style="height:400px"></td>
                 <td style="font-size:18pt;color:black">
                   <p>
-                    データを2、3次元に分割し、分割した部分に対して処理を行う並列化手法
-                  </p>
-                  <p>
                     タスク並列だと、タスクごとにinput data と output data を転送しなければならない
                   </p>
                   <p>
@@ -208,12 +186,16 @@
          <h3>OpenCLにおけるデータ並列</h3>
        </hgroup>
        <article>
-                   <table  border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
+         <table  border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
             <tbody>
               <tr>
                 <td><img src='images/ndrange_arch.png' style="height:450px"></td>
                 <td style="font-size:18pt;color:black">
                   <p>
+                    データを2、3次元に分割し、分割した部分に対して
+                    同一のTaskを割り当て、並列に処理を行う並列化手法
+                  </p>
+                  <p>
                     CPUからinput/output data をGPUのglobal memoryにコピーし、データを分割
                   </p>
                   <p>分割したデータをWork Itemと呼ぶ</p>
@@ -248,6 +230,11 @@
                     <p>
                       生成した各TaskにIDとinput/output dataを割り当てる「iterate」というAPIを実装する
                     </p>
+                    <p>iterate</p>
+                    <ul>
+                      <li>1つの記述から複数のTaskを生成する</li>
+                      <li>生成した複数のTaskにIDとInput/Output Dataを割り当てる</li>
+                    </ul>
                   </font>
                 </td>
           </tr></tbody></table>
@@ -301,7 +288,7 @@
             自分に割り振られたid(index)を取得する。その後、そのindexに対して処理を行う。
           </p>
           <p>
-            interateにおいても、CeriumとOpenCLはほぼ同じ形式でTaskの記述が可能である。
+            iterateにおいても、CeriumとOpenCLはほぼ同じ形式でTaskの記述が可能である。
           </p>
         </article>
       </slide>