diff slide/slide.html @ 90:a9885c038bb6

Add TaskManager describe
author Tatsuki IHA <innparusu@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
date Mon, 12 Feb 2018 15:23:35 +0900
parents bc7d11285a4a
children 66b8451005cd
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--- a/slide/slide.html	Mon Feb 12 14:48:30 2018 +0900
+++ b/slide/slide.html	Mon Feb 12 15:23:35 2018 +0900
@@ -87,7 +87,7 @@
 <!-- === begin markdown block ===
 
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-                on 2018-02-12 14:45:13 +0900 with Markdown engine kramdown (1.13.2)
+                on 2018-02-12 15:22:18 +0900 with Markdown engine kramdown (1.13.2)
                   using options {}
   -->
 
@@ -534,8 +534,20 @@
   <li>Worker を作成、終了処理も行う</li>
 </ul>
 
-<div style="text-align: center;">
-    <img src="./images/sendTask.svg" alt="message" width="800" />
+<div>
+    <div style="float: left;">
+        <img src="./images/sendTask.svg" alt="message" width="600" />
+    </div>
+    <div style="float: left; font-size=100%;">
+        <ol>
+            <li>Task を Input Data Gear として</li>
+                TaskManager の spawn を呼び出す
+            <li>Input Data Gear が揃っているかを確認する</li>
+            <li>揃っている場合、 Worker の Queue に</li>
+                Task を送信する
+        </ol>
+    </div>
+    <div style="clear: both;"></div>
 </div>
 
 
@@ -555,10 +567,12 @@
     <div style="float: left; font-size=100%;">
         <ol>
             <li>Worker は Queue から Task を取得する</li>
-            <li>Worker Context から Task へ入れ替える</li>
+            <li>Worker の Context から</li>
+                Task の Context へ入れ替える
             <li>Task の Code Gear を実行</li>
             <li>Task の Output Data Gear の書き出し</li>
-            <li>Task から WorkerContext へ入れ替える</li>
+            <li>Task Context から</li>
+                Worker の Context へ入れ替える
             <li>Worker は再び Queue から Task を取得する</li>
         </ol>
     </div>
@@ -992,17 +1006,17 @@
       <li>モデル検査は CbC で記述された モデル検査器である akasha を使用して行う。 モデル検査の方針としては Code Gear の並列実行を擬似並列で実行し、全ての組合せを列挙する方法で行う</li>
     </ul>
   </li>
+  <li>現在の CUDA 実装では CPU、GPU 間のデータの通信コストがかかってしまうことが例題からわかった
+    <ul>
+      <li>Meta Data Gear に Data Gear が CPU、 GPU のどこで所持されているのかを持たせ、 GPU の Data Gear が CPU で必要になったときに始めてデータの通信を行う</li>
+    </ul>
+  </li>
   <li>OpenMP、 Goとの比較から、 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>
     </ul>
   </li>
-  <li>現在の CUDA 実装では CPU、GPU 間のデータの通信コストがかかってしまうことが例題からわかった
-    <ul>
-      <li>Meta Data Gear に Data Gear が CPU、 GPU のどこで所持されているのかを持たせ、 GPU の Data Gear が CPU で必要になったときに始めてデータの通信を行う</li>
-    </ul>
-  </li>
 </ul>
 <!-- === end markdown block === -->
 </div>