--------------- 2009/08/25 ---------------
這次是主要要改寫slim 能讓cuda 在slim以multiprocess方式呈現並測試cuda在multiprocess的支援能力與正確性。可是上次是利用fork搭配system()函式(類似shell呼叫執行檔執行的方式) 來達成multiprocess的效果，是覺得有點不太恰當。所以又改回用fork的方式搭配execve()的方式把外部程式呼叫起來。不過所遇到的問題是cuda process有成功叫起來，不過執行到cudamalloc時，程式似乎異常終止，今天請DNA幫我看一下，發現是segfault問題，現在是繼續嘗試去解決。
另外，在未來要繼續實做上學期難產的waveguide model。計畫是先從介面下手，讓CAD製圖工具所畫出來的3D moudel可以讓我載入到opengl中使用。目前是先決定要以哪一種CAD輸出的檔案格式來當作我input的資料，較廣泛被使用的格式有DXF, DWG, IGES, STEP，不過前兩個檔案格式都是屬於AutoCAD公司所擁有，目前到底有沒有版權問題我看不太懂，不過wiki上面講好像有打過官司的樣子。不過現在好像很多公司都用逆向工程試著去讀寫.dwg格式，另外有一個是叫Open Design Alliance的團體自己出了一套軟體叫做DWGdirect試著去讀寫dwg檔案http://www.opendwg.org/，因為目前我有需要的是類似parser部分，所以可能會去參考一些opensource的東西。另外還有一個網頁是有自己寫了簡單的parser部分http://www.bearcave.com/dxf/ 如果要拿DWGdirect的lib或者source似乎有一點麻煩。都不太open的樣子。http://www.opendwg.org/education
因為這幾天也只是稍微涉略一下，另外還有IGES和STEP格式有在這個網站找到http://www.gcad3d.org/看起來好像很open的樣子而且像是用openGL寫的(沒仔細看)，不過對於我...只要挖出parser部分,code部分可能需要下一點功夫...找這麼多,最主要目的是可以找一個現成的parser可以讓我讀進CAD檔案格式的內容就好。希望是能讓我不要對於讀檔部分花太多時間。
--------------- 2009/08/17 ---------------
上禮拜提到:
1.在執行cuda程式時候，像是其他cpu工作是否真的會被block住?可以利用播放影片或者聲音檔來測試看看
實驗後的結果，發現在播放聲音mp3之類的，並不會因為執行cuda運算程式後被block住。而畫面依然是block的狀態。另外撥放影片時，只有影像部分會被block住，而當cuda程式結束後，影像就直接跳過cuda執行期間應該撥放的影像部分。
2.利用thread priority設定方式來調整各thread在cpu執行所占的比例。
實際測試，將執行cuda的cpu thread priority設低一點後，沒有改善畫面停滯的情形。
3.重新改寫multi-processes 程式。利用類似一支shell同時呼叫多個已經編譯好的cuda運算程式。目前還沒測試到錯誤的值出現。
4.之後想繼續研究人家是如何去寫cuda程式，使計算與顯示方面能無法察覺停頓的方式。
--------------- 2009/08/06 ---------------
問題應該只是顯示卡在處理資料運算時造成cpu一直等待資料回應使電腦暫時沒有回應。因為試過開兩個cpu thread跟一個cuda thread，在cpu thread 中每一秒就印一次計算的秒數，而cuda thread中就讓gpu thread做大量迴圈運算。單獨執行cuda thread約5.6秒。而三個thread同時運行時。雖然一開始畫面都沒有顯示，可是約五秒後，所印出的資料如圖:
也就是說，其實CPU thread也有在進行print out的動作，並沒有被等待回傳cuda結果的thread所卡住，只是可能有影響到I/O的動作，使得在kernel function結束之前output被卡住了。另外，利用multiprocess，實作相同程式方式也有類似的情況。
--------------- 2009/08/04 ---------------
利用mutex方式控制 gpu resource的分配，可是在故意將cuda運算量稱大一點後，讓他做一次kernel function需要花約3秒時間，可是在這3秒內。電腦幾乎不太能做其他事情，觀察cpu loading 都跑到100% 。所以猜想是這個kernel function thread 沒有被OS切換出去讓其他thread進來工作的關係還是有其他原因。之後確定之後，在想看怎麼解決。
--------------- 2009/07/29 ---------------
在meeting後對於怎麼把cuda放進去slim當中，有幾個重點或方向可以去做。
1. 利用對於cpu multithread的呼叫cuda kernel function 就多一個 cpu thread透過它來呼叫kernel function。也就是放到slim kernel中讓kernel來做呼叫的工作。
2. 利用semaphore的機制。控制每個component的kernel function呼叫。
3. 創一個child process讓他專門來做呼叫kernel function的工作，而scheduler部分就是交給device driver。
--------------- 2009/07/28 ---------------
這篇主要是維護 如何使slim能有效利用cuda的運算能力，目前研究的是如何在multithread架構上利用 cuda的運算。之前學妹有測試過一個 process只能一次跑在GPU device上，也就是一次只能執行一個 kernel function。如果是在 multithread 上執行會發生錯誤。
而接下來老師希望測試的是利用動態連結的方式做測試，也就是先將要放進cuda運算的function(也就是kernel function)先製作成動態連結資料庫(ex: .dll or .so)，然後在runtime時，再將kernel function動態載入到記憶體中。看看是否能達到multithread的效果。
我基本上大概測試是kernel function 是用來做矩陣的乘法。測的結果是透過每個thread都執行一次kernel function所算出來的結果是錯的。結果都是零(這部分我還要看一下)。而循序執行kernel function結果是正確的。
