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changeset 100:d340d73e3cd6

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Fix Slide
author Tatsuki IHA <innparusu@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
date Tue, 13 Feb 2018 05:51:03 +0900
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 <symbol overflow="visible" id="glyph1-0">
 <path style="stroke:none;" d="M 0.390625 0 L 0.390625 -8.609375 L 7.21875 -8.609375 L 7.21875 0 Z M 6.140625 -1.078125 L 6.140625 -7.53125 L 1.46875 -7.53125 L 1.46875 -1.078125 Z M 6.140625 -1.078125 "/>
 </symbol>
@@ -317,5 +329,25 @@
 <path style="fill-rule:nonzero;fill:rgb(0%,0%,0%);fill-opacity:1;stroke-width:1;stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:miter;stroke:rgb(0%,0%,0%);stroke-opacity:1;stroke-miterlimit:10;" d="M 315 548.226562 L 318 540.226562 L 312 540.226562 Z M 315 548.226562 " transform="matrix(1,0,0,1,-133,-349)"/>
 <path style="fill:none;stroke-width:1;stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:miter;stroke:rgb(0%,0%,0%);stroke-opacity:1;stroke-miterlimit:10;" d="M 414 549 L 414 423.335938 " transform="matrix(1,0,0,1,-133,-349)"/>
 <path style="fill-rule:nonzero;fill:rgb(0%,0%,0%);fill-opacity:1;stroke-width:1;stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:miter;stroke:rgb(0%,0%,0%);stroke-opacity:1;stroke-miterlimit:10;" d="M 414 415.335938 L 411 423.335938 L 417 423.335938 Z M 414 415.335938 " transform="matrix(1,0,0,1,-133,-349)"/>
+<g style="fill:rgb(0%,0%,0%);fill-opacity:1;">
+  <use xlink:href="#glyph0-14" x="252.1185" y="268.776001"/>
+  <use xlink:href="#glyph0-25" x="265.7665" y="268.776001"/>
+  <use xlink:href="#glyph0-19" x="274.3585" y="268.776001"/>
+  <use xlink:href="#glyph0-19" x="283.8465" y="268.776001"/>
+  <use xlink:href="#glyph0-23" x="293.3345" y="268.776001"/>
+  <use xlink:href="#glyph0-26" x="296.8865" y="268.776001"/>
+  <use xlink:href="#glyph0-27" x="305.7825" y="268.776001"/>
+  <use xlink:href="#glyph0-17" x="314.9665" y="268.776001"/>
+  <use xlink:href="#glyph0-21" x="319.4145" y="268.776001"/>
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+  <use xlink:href="#glyph0-25" x="344.3105" y="268.776001"/>
+  <use xlink:href="#glyph0-17" x="352.9025" y="268.776001"/>
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+  <use xlink:href="#glyph0-13" x="369.4945" y="268.776001"/>
+  <use xlink:href="#glyph0-25" x="378.0865" y="268.776001"/>
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+  <use xlink:href="#glyph0-3" x="392.0065" y="268.776001"/>
+</g>
 </g>
 </svg>
--- a/slide/slide.html	Tue Feb 13 05:29:47 2018 +0900
+++ b/slide/slide.html	Tue Feb 13 05:51:03 2018 +0900
@@ -87,7 +87,7 @@
 <!-- === begin markdown block ===
 
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-                on 2018-02-13 05:28:19 +0900 with Markdown engine kramdown (1.13.2)
+                on 2018-02-13 05:49:42 +0900 with Markdown engine kramdown (1.13.2)
                   using options {}
   -->
 
@@ -577,9 +577,9 @@
 <!-- _S9SLIDE_ -->
 <h2 id="section-4">並列構文</h2>
 <ul>
-  <li>並列実行の Task の生成は新しく Context を生成し、実行する Code Gear、待ち合わせる Input Data Gear の数、Input/Output Data Gear への参照を設定する</li>
+  <li>並列実行する際は新しく Context を生成し、実行する Code Gear、待ち合わせる Input Data Gear の数、Input/Output Data Gear への参照を設定する</li>
   <li>この記述を直接書くと Meta Data Gear である Context を直接参照しているため、ノーマルレベルでの記述では好ましくない</li>
-  <li>Task の設定は煩雑な記述であるが、並列実行されることを除けば通常の CbC の goto 文と同等である</li>
+  <li>Context の設定は煩雑な記述であるが、並列実行されることを除けば通常の CbC の goto 文と同等である</li>
   <li>そこで Context を直接参照しない並列構文、 <strong>par goto</strong> 構文を新たに考案した</li>
 </ul>
 
@@ -595,9 +595,9 @@
       <li>スクリプトによって Code Gear の Input/Output の数を解析する</li>
     </ul>
   </li>
-  <li>Task は <strong>__exit</strong> に継続することで終了する
+  <li>並列実行される Task は <strong>__exit</strong> に継続することで終了する
     <ul>
-      <li>Gears OS は Output Data Gear 生成した時点で終了するため<strong>__exit</strong> に直接継続せずに Data Gear を書き出す処理に継続する</li>
+      <li>Gears OS は Task はOutput Data Gear を書き出す処理で終了するため<strong>__exit</strong> に直接継続せずに Data Gear を書き出す処理に継続する</li>
     </ul>
   </li>
 </ul>
@@ -614,11 +614,11 @@
 <!-- _S9SLIDE_ -->
 <h2 id="cuda-">CUDA への対応</h2>
 <ul>
-  <li>Gears OS は GPU での実行もサポートする</li>
+  <li>Gears OS は GPU での実行もサポートしている</li>
+  <li>GPU で性能を出すためには GPU に合わせた並列プログラミングが必要になる</li>
+  <li>今回、CUDA に合わせた並列処理機構を Interface を用いて実装した</li>
   <li>CUDA は GPU を Device、 CPU を Host として定義する</li>
   <li>CUDA は処理の最小の単位を thread とし、それをまとめた block を展開し Device 上で実行されるプログラム(Kernel)を実行する</li>
-  <li>GPU で性能を出すためには GPU に合わせた並列プログラミングが必要になる</li>
-  <li>今回、CUDA に合わせた並列処理機構を Interface を用いて実装した</li>
 </ul>
 
 
@@ -681,9 +681,9 @@
 <!-- _S9SLIDE_ -->
 <h2 id="cuda--1">CUDA での呼び出し</h2>
 <ul>
-  <li>Gears OS では Task で実行される Code Gear の stub Code Gear で CUDA による実行を切り替える</li>
-  <li>stub Code Gear で CUDABuffer でのマッピング、実行する kernel の読み込みを行う</li>
-  <li>stub Code Gear は CUDA で実行する際は CUDAExecutor の Code Gear に継続する</li>
+  <li>Gears OS では Task に設定している Code Gear の stub Code Gear で CUDA実行を切り替える</li>
+  <li>CUDABuffer でのマッピング、実行する kernel の読み込みは stub Code Gear で行われる</li>
+  <li>CUDA で実行する際は stub Code Gear に対応する Code Gear ではなく、 CUDAExecutor の Code Gear に継続する</li>
 </ul>
 
 <div style="text-align: center;">
@@ -734,8 +734,9 @@
 <!-- _S9SLIDE_ -->
 <h2 id="twice-">Twice の結果</h2>
 <ul>
+  <li>GPU は CPU との通信時間を含めた時間、 GPU(kernel only) は kernel のみの実行時間を示している</li>
   <li>1 CPU と 32 CPU では 約27.1倍の速度向上が見られた</li>
-  <li>GPU 実行は kernel のみの実行時間は32 CPU に比べて約7.2倍の速度向上、通信時間を含めると 16 CPU より遅い</li>
+  <li>GPU は通信時間を含めると 8 CPU の約1.25倍、 kernel のみの実行では 32 CPU の約7.22倍になった</li>
   <li>通信時間がオーバーヘッドになっている</li>
 </ul>
 
@@ -932,7 +933,7 @@
   <li>その結果、 Gears OS が 1CPU での動作が遅いということがわかった。
     <ul>
       <li>par goto 文を使用する度に Context を生成するため、 ある程度の時間がかかってしまう</li>
-      <li>モデル検査で par goto の Code Gear のフローを解析し、処理がかる場合は Context を生成せずに関数呼出しを行う等の最適化が必要</li>
+      <li>モデル検査で par goto で実行する Code Gear のフローを解析し、処理が軽い場合は Context を生成せずに関数呼出しを行う等の最適化が必要</li>
     </ul>
   </li>
 </ul>
--- a/slide/slide.md	Tue Feb 13 05:29:47 2018 +0900
+++ b/slide/slide.md	Tue Feb 13 05:51:03 2018 +0900
@@ -309,15 +309,16 @@
 ## 並列構文
 - 並列実行する際は新しく Context を生成し、実行する Code Gear、待ち合わせる Input Data Gear の数、Input/Output Data Gear への参照を設定する
 - この記述を直接書くと Meta Data Gear である Context を直接参照しているため、ノーマルレベルでの記述では好ましくない
-- Task の設定は煩雑な記述であるが、並列実行されることを除けば通常の CbC の goto 文と同等である
+- Context の設定は煩雑な記述であるが、並列実行されることを除けば通常の CbC の goto 文と同等である
 - そこで Context を直接参照しない並列構文、 **par goto** 構文を新たに考案した
 
 ## par goto 構文
 - par goto 構文を記述すると新しく Context を生成し、TaskManager を通して Worker に送信される
 - par goto 構文には引数として Input/Output Data Gear等を渡す
     - スクリプトによって Code Gear の Input/Output の数を解析する
-- Task は **__exit** に継続することで終了する
-    - Gears OS は Output Data Gear 生成した時点で終了するため**__exit** に直接継続せずに Data Gear を書き出す処理に継続する
+- 並列実行される Task は **__exit** に継続することで終了する
+    - Gears OS は Task はOutput Data Gear を書き出す処理で終了するため**__exit** に直接継続せずに Data Gear を書き出す処理に継続する
+- par goto 構文は通常のプログラミングの関数呼び出しのように扱える
 
 ``` c
 __code code1(Integer *integer1, Integer * integer2, Integer *output) {
@@ -327,11 +328,11 @@
 ```
 
 ## CUDA への対応
-- Gears OS は GPU での実行もサポートする
+- Gears OS は GPU での実行もサポートしている
+- GPU で性能を出すためには GPU に合わせた並列プログラミングが必要になる
+- 今回、CUDA に合わせた並列処理機構を Interface を用いて実装した
 - CUDA は GPU を Device、 CPU を Host として定義する
 - CUDA は処理の最小の単位を thread とし、それをまとめた block を展開し Device 上で実行されるプログラム(Kernel)を実行する
-- GPU で性能を出すためには GPU に合わせた並列プログラミングが必要になる
-- 今回、CUDA に合わせた並列処理機構を Interface を用いて実装した
 
 ## CUDAWorker
 - CUDA で実行する Task を受け取る Worker
@@ -365,9 +366,9 @@
 </div>
 
 ## CUDA での呼び出し
-- Gears OS では Task で実行される Code Gear の stub Code Gear で CUDA による実行を切り替える
-- stub Code Gear で CUDABuffer でのマッピング、実行する kernel の読み込みを行う
-- stub Code Gear は CUDA で実行する際は CUDAExecutor の Code Gear に継続する
+- Gears OS では Task に設定している Code Gear の stub Code Gear で CUDA実行を切り替える
+- CUDABuffer でのマッピング、実行する kernel の読み込みは stub Code Gear で行われる
+- CUDA で実行する際は stub Code Gear に対応する Code Gear ではなく、 CUDAExecutor の Code Gear に継続する
 
 <div style="text-align: center;">
     <img src="./images/gotoCUDAExecutor.svg" alt="message" width="600">
@@ -394,8 +395,9 @@
 - GPU での実行時は1次元の block 数を 2^15、 block 内の thread 数を 2^10 で展開
 
 ## Twice の結果
+- GPU は CPU との通信時間を含めた時間、 GPU(kernel only) は kernel のみの実行時間を示している
 - 1 CPU と 32 CPU では 約27.1倍の速度向上が見られた
-- GPU 実行は kernel のみの実行時間は32 CPU に比べて約7.2倍の速度向上、通信時間を含めると 16 CPU より遅い
+- GPU は通信時間を含めると 8 CPU の約1.25倍、 kernel のみの実行では 32 CPU の約7.22倍になった
 - 通信時間がオーバーヘッドになっている
 
 <table  border="1" align='center' width='50%'>
@@ -546,7 +548,7 @@
 - OpenMP、 Go 言語で Twice を実装し、 Gears OS の性能比較を行った
 - その結果、 Gears OS が 1CPU での動作が遅いということがわかった。 
     - par goto 文を使用する度に Context を生成するため、 ある程度の時間がかかってしまう
-    - モデル検査で par goto の Code Gear のフローを解析し、処理がかる場合は Context を生成せずに関数呼出しを行う等の最適化が必要
+    - モデル検査で par goto で実行する Code Gear のフローを解析し、処理が軽い場合は Context を生成せずに関数呼出しを行う等の最適化が必要
 
 <div style="text-align: center;">
     <img src="./images/compareExamples.svg" alt="message" width="500">