수치 컴퓨팅 및 GPU 프로그래밍 과제 2 공지 게시판입니다.

 

과제 2과 관련된 내용, 질문에 대한 답을 정리하여 업데이트 할 것입니다.

 

자세한 내용은 수업 시간에 나눠준 문서를 참조하시면 됩니다.

 

○제출 형식

    -과제 제출 메일 : 2018numeric@gmail.com (파일 전송 문제로 사용 X)

                           ajp5050@daum.net

    -이메일 제목 : HW2_S[학번]_[이름]

        ex) HW2_S320150054_안재풍

    -파일 압축명 : HW2_S[학번]_[이름].zip

        ex) HW2_S320150054_안재풍.zip

 

 

○채점 기준

1) 프로그램

    - 목적과 요구사항에 맞도록 프로그램을 작성

 

    - 4개의 커널 프로그램은 각각 부분적으로 채점

 

    - CPU나 GPU 커널에서 결과 값 자체를 틀리게 출력한다면 해당 부분 0점

 

    - 채점 시 Release 모드로 컴파일하여 채점합니다. 해당 모드에서 컴파일 및 런타임 에러시 0점

 

    - OpenCL 라이브러리는 다음의 위치에 있다고 가정하고 채점합니다. 이를 고려하지 않았다면 감점

        헤더   파일 : C:\usr\local\OpenCL\include;

        라이브러리 : C:\usr\local\OpenCL\lib\x86_64; (64bit)

                        C:\usr\local\OpenCL\lib\x86; (32bit)

 

    - 채점 환경은 Visual Studio 2017을 기준으로 합니다.

 

    - GPU를 사용할 수 있는 윈도우 환경이 없는 경우에 한해 cmake 빌드 시스템 사용을 허용합니다.

        * 되도록이면 권장하지는 않습니다.

        * cmake 툴을 사용하여 Visual studio 2017 솔루션 파일로 변형 후 채점하는 것을 기준으로 합니다.

        * cmake 빌드 시스템을 사용 할 시, 보고서에 명시하여야 합니다.

        * 변형된 프로젝트 파일은 위의 채점 기준을 따라야 하며, 변환된 프로젝트 파일에 이상이 있는 경우 불이익이 있을 수 있습니다.

 

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# 2018/05/06

Fortran 컴파일 문제로 32bit Release 허용

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2) 보고서

    - 작성된 프로그램의 실행 결과를 분석

 

    - 보고서에 실험환경을 기술

 

    - 속도 측정 결과는 표나 그래프와 같은 형태로 나타내어 비교할 수 있도록 표시

 

    - 속도 측정 결과가 실험한 결과처럼 나온 이유를 서술

 

    - 이 또한 각 항목에 대하여 부분적으로 채점

 

 

3) 기타

    - 채점은 보고서인 Readme 파일을 기준으로 채점, 미기재시 해당 부분을 채점하지 않을 수도 있음

 

    - 파일 이름 및 메일 형식 오타 시 감점

 

    - 구글 드라이브 등과 같은 클라우드 드라이브 링크는 받지 않습니다. (미제출 처리)

 

    - 알집 사용으로 인해 압축이 깨진 상태로 전송하면 채점을 할 수가 없습니다. (미제출 처리)

 

    - Copy의 경우 문서에 적힌대로 불이익이 있습니다.

 

 

○질문 및 답변

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# 2018/05/14 추가

 

Q : CPU 상에서의 구현?

 

A :

CPU 상에서의 구현은 C++로 하면 됩니다.

(멀티쓰레딩이나 OpenCL CPU 커널도 되기는 합니다만...)


C++에서 데이터를 넘기는 방법은 2가지(OpenGL/CL)가 있습니다.

- OpenCL 관점

    OpenCL에서는 clEnqueueWriteBuffer라는 함수를 통해 데이터를 넘길 수 있습니다.

    // 권한 얻어옴 (OpenGL -> OpenCL)
    glFlush();
    glFinish();
    errcode_ret = clEnqueueAcquireGLObjects(cmd_queue, 2, buf_pos, 0, nullptr, nullptr);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);
    errcode_ret = clEnqueueAcquireGLObjects(cmd_queue, 2, buf_vel, 0, nullptr, nullptr);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);
    errcode_ret = clEnqueueAcquireGLObjects(cmd_queue, 1, &buf_normal, 0, nullptr, nullptr);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);

 

    CHECK_TIME_START;

    // Position, Velocity 계산 (실제로 구현해야 할 부분)

    CalcPosition(position, velocity);

 

    // Position, Velocity 데이터 넘김 (CPU -> GPU)

    errcode_ret = clEnqueueWriteBuffer(cmd_queue, buf_pos[0], CL_FALSE, 0, 4 * buffer_size * sizeof(GLfloat), &position[0], 0, NULL, NULL);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);
    errcode_ret = clEnqueueWriteBuffer(cmd_queue, buf_vel[0], CL_FALSE, 0, 4 * buffer_size * sizeof(GLfloat), &velocity[0], 0, NULL, NULL);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);

 

    // 넘긴 데이터로부터 Normal 구함 (이 부분은 렌더링을 위한 부분으로 이번 과제에서 고정)
    errcode_ret  = clSetKernelArg(kernel[1], 0, sizeof(cl_mem), &buf_pos[0]);
    errcode_ret |= clSetKernelArg(kernel[1], 1, sizeof(cl_mem), &buf_normal);
    errcode_ret |= clSetKernelArg(kernel[1], 2, 4 * (WORKGROUP_SIZE_X + 2) * (WORKGROUP_SIZE_Y + 2) * sizeof(float), NULL);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);
    errcode_ret = clEnqueueNDRangeKernel(cmd_queue, kernel[1], 2, nullptr, global_work_size, local_work_size, 0, nullptr, nullptr);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);

    clFinish(cmd_queue);


    CHECK_TIME_END(compute_time);

 

- OpenGL 관점

    OpenGL을 배웠다면 다음과 같이 데이터를 넘겨줄 수도 있습니다.

    CHECK_TIME_START;

    // Position, Velocity 계산 (실제로 구현해야 할 부분)

    CalcPosition(position, velocity);

 

    // Position, Velocity 데이터 넘김 (CPU -> GPU)
    glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, loc_curr_pos);
    glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, 4 * buffer_size * sizeof(GLfloat), &position[0], GL_DYNAMIC_DRAW);
    glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, loc_curr_vel);
    glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, 4 * buffer_size * sizeof(GLfloat), &velocity[0], GL_DYNAMIC_COPY);

 

    // 권한 얻어옴 (OpenGL -> OpenCL)
    glFlush();
    glFinish();
    errcode_ret = clEnqueueAcquireGLObjects(cmd_queue, 2, buf_pos, 0, nullptr, nullptr);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);
    errcode_ret = clEnqueueAcquireGLObjects(cmd_queue, 2, buf_vel, 0, nullptr, nullptr);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);
    errcode_ret = clEnqueueAcquireGLObjects(cmd_queue, 1, &buf_normal, 0, nullptr, nullptr);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);

 

    // 넘긴 데이터로부터 Normal 구함 (이 부분은 렌더링을 위한 부분으로 이번 과제에서 고정)
    errcode_ret  = clSetKernelArg(kernel[1], 0, sizeof(cl_mem), &buf_pos[0]);
    errcode_ret |= clSetKernelArg(kernel[1], 1, sizeof(cl_mem), &buf_normal);
    errcode_ret |= clSetKernelArg(kernel[1], 2, 4 * (WORKGROUP_SIZE_X + 2) * (WORKGROUP_SIZE_Y + 2) * sizeof(float), NULL);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);
    errcode_ret = clEnqueueNDRangeKernel(cmd_queue, kernel[1], 2, nullptr, global_work_size, local_work_size, 0, nullptr, nullptr);
    CHECK_ERROR_CODE(errcode_ret);

    clFinish(cmd_queue);


    CHECK_TIME_END(compute_time);

 

따라서 위와 같은 방법을 통해 CPU 데이터를 처리하면 됩니다.

 

 

Q : Position에 float4를 사용한 이유는 무엇이며, 어떻게 값을 넣어야 하나요?

 

A : GPU에서는 align으로 인해 실제로는 float3과 float4가 같습니다.

    즉, float3 버퍼는 실제로 float 4개만큼 공간을 가지며, 마지막 값은 패딩으로 쓰는 것과 같습니다.

    아핀 공간에서의 좌표이므로, 마지막 값은 1.0으로 처리하면 됩니다. (초기화 한 값)

 

 

Q : 시뮬레이션은 최대 10초동안 진행하라고 했는데 그 뒤는 어떻게 처리해야 하나요?

 

A : 10초까지만 진행하고 싶다면 거기까지만 계산하면 됩니다.

    채점할 때는 조금 더 진행해도 감점하지는 않습니다.

    종료(exit(0))는 호출하지 마십시오.

 

 

 

Q : local과 global의 차이가 거의 나지 않습니다.

 

A : 해당 부분은 메모리 접근에 따라 차이가 날 수 있습니다.

데이터 접근의 비율이 적으면 당연하게도 별로 차이가 나지 않습니다.

 

 

 

Q : 구현한 코드마다 수행 속도가 달라 시간에 대해 분석할 수 없습니다. 기준을 무엇으로 해야 할까요?

 

A : 실제 수행속도가 아닌, 계산에 사용한 T 값 기준입니다.

    즉, 시뮬레이션에서의 시간입니다.

 

 

 

Q : 문항 2-(f) 에서는 어떤 코드를 사용해야 하나요?

 

A :

해당 부분은 분석 부분에 해당하는 부분으로, 보고서에 쓰는 부분은 방법 1, 2, 3 중 하나만 써도 상관은 없을 것입니다.

(대체로 복잡하게 구현된 방법 3이 될 것입니다만...)

하지만 2-(e)에서 세 방법을 비교하려면 최적화된 상태에서 비교해야 하기 때문에, 실제로는 다 적는 것과 거의 같습니다.

잘 모르시겠다면 세 방법 모두 적으시면 됩니다.

 

 

Q : 분석은 어떻게 해야 하나요?

 

A : 

수업때도 설명 하였듯이, Workgroup의 크기/구성과 Local Memory, Register 등이 수행속도에 영향을 줍니다.

때문에 비교를 통해 특정 구성을 사용할 시 속도가 빠른지를 알아내고, 왜 그 때 빠른지에 대한 이유와 적는다면 이것이 분석이 됩니다.

 

 

 

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# 2018/05/15 추가

Q : CPU 상에서의 구현은 어떤 언어로 하면 되나요?

 

A :

CPU 상에서의 구현은 C++로 하면 됩니다.

(멀티쓰레딩이나 OpenCL CPU 커널도 되기는 합니다만...)

 

구한 결과를 위의 답변처럼 GPU로 넘겨주면 됩니다.

Normal을 구하고 OpenGL로 넘겨주는 부분은 렌더링 부분으로, 이번 과제에서 해야 할 것이 아니기 때문에,

 

Position과 velocity를 구하고, 위에서 언급한 것 처럼 이 값을 렌더링 부분으로 넘겨주면 됩니다.

 

 

 

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# 2018/05/17 추가

Q : 4-5차 Runge-Kutta fortran 프로그램(rkf45)은 어떻게 구동해야 하나요?

 

A :

프로젝트 내에서 rkf45.o와 rkf45.h를 복사하여 원하는 프로젝트 내에 복사합니다.

 

그 뒤 프로젝트 속성에서 구성 속성 -> 링커 ->  입력 -> 추가 종속성 -> rkf45.o 를 다음과 같이 추가합니다.

 

 

과제2-포트란1.png

 

그리고 SAFESEH를 끕니다.

 

과제2-포트란2.png

 

그 뒤 프로젝트에 rkf45.h를 추가하면 rkf45_() 함수를 사용할 수 있습니다.

 

해당 함수의 내용은 ODE 강의자료 33~35 페이지나 rkf45.f 파일의 주석에 적혀있습니다.

 

 

 

Q : rkf45 예제는 무엇을 의미하고, 어떻게 사용해야 하나요?

 

A :

첫 번째 인자에 해당하는 함수 포인터는 t(time)과 y를 받아 y'를 계산하는 함수를 의미합니다.

예제에서의 

    yp[0] = -4.0*y[0] + 3.0*y[1] + 6.0;
    yp[1] = -2.4*y[0] + 1.6*y[1] + 3.6;

의 경우

    y'_0 = -4.0 * y_0 + 3.0 * y_1 + 6.0

    y'_1 = -2.4 * y_0 + 1.6 * y_1 + 3.6

을 의미합니다.

 

두번째 인자인 NEQN은 미분 방정식에서의 식의 갯수입니다.

 

세번째 인자인 y는 계산된 결과를 반환합니다.

 

해당 코드 부분은 예제 프로그램을 참고하면 됩니다.

 

예제 프로그램에서의 식에 해당하는 해는 

    y_0 = -3.375*e^(-2*t) + 1.875*e^(-0.4*t) + 1.5

    y_1 = -2.25*e^(-2*t) + 2.25*e^(-0.4*t)

이며, 미분 방정식에서는 이를 알 수 없는 경우가 많습니다.

 

예제 프로그램에서는 계산된 결과를 출력하고,

 

계산된 결과와 실제 식에 값을 넣은 결과의 차이를 비교하고 있습니다.

 

 

 

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# 2018/05/19 추가

Q : rkf45에서 연속적이지 않은 함수를 다루려고 합니다. 어떻게 구현할 수 있을까요?

 

A : 방정식의 형태로 사용하지 않더라도 사용은 가능합니다.

t의 값이나 y의 값을 분기문으로 나누어 값을 지정할 수 있습니다.

 

 

 

Q : rkf45로 나온 결과 값이 방법1, 방법 2, 방법 3과 비슷하거나 잘 나오지 않습니다.

 

A : F의 값이 변동하는 것을 고려하지 않고 작성한다면 방법2와 비슷하게 나올 것입니다.

만약 F의 값이 변하는 것을 고려하여 작성하기 어렵다면, 그 상태로라도 작성하여 제출하여 주십시오.

(과제 중 CPU 부분이 방법4와 비교하는 것이기 때문에, 그 상태로라도 비교를 하여야 합니다.)

제가 구현해 돌려본 바로는 작은 interval 으로도 안정적으로 나옵니다.

 

 

 

Q : rkf45의 결과 값이 이상합니다.

 

A : rkf45의 결과 값인 iflag가 무슨 값을 가지는지 확인해야 합니다.

포트란 실행하기 전에 iflag를 설정하여 어떻게 실행할 지 결정할 수 있는데,

iflag = 1 이면 rkf45 함수가 간격이 크다고 판단할 경우 간격을 더 잘게 쪼개어 Runge-kutta 방법을 수행합니다.

iflag = -1이면 rkf45 함수가 주어진 interval에 대해서 Runge-kutta 방법을 수행합니다.

 

rkf45 함수를 수행 한 후에 나오는 iflag값을 통해 제대로 수행했는지 확인할 수 있습니다.

iflag = 2이면 정상적으로 수행

iflag = -2이면 단일 스텝으로는 실행했으나, 부족하므로 iflag = 1로 해서 한번 더 돌려야 함

iflag = 3이면 Error 값을 좀 더 크게 주어야 함

iflag = 4이면 iflag를 그대로 두고 한번 더 실행

iflag = 7이면 iflag를 2로 두고 한번 더 실행

iflag = 8이면 인자를 잘못 넣었으니 확인

 

따라서 계산 이후 iflag가 2가 나오는지를 확인해야 하며

위의 에러를 잘 처리한다면 rkf45 함수를 잘 다룰 수 있습니다.

 

자세한 내용은 같이 첨부된 rkf45.f를 참고하시면 좋습니다.

 

 

 

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ChangeLog

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# 2018/05/19

과제 질문에 대한 답변 추가

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# 2018/05/17

과제 질문에 대한 답변 추가

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# 2018/05/15

과제 질문에 대한 답변 추가

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# 2018/05/14

과제 질문에 대한 답변 추가

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# 2018/05/06

Fortran 컴파일 문제로 32bit Release 허용

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# 2018/05/04

과제 시작 및 공지

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