CUDA programming 책이네. CUDA 는 먼옛날 Caffe 사용할 때 일부는 C 로 일부는 CUDA 로 짜여져 있어서 잠깐 살펴볼 일만 있었음.

메인은 BLAS 인데 image 는 224x224 처럼 행렬이므로 이를 더했다 뻈다 하는 연산을 해주는 것. 원래 Atlas / OpenBlas / Mkl 등으로 했는데 CUDA 에서는 cuBLAS. 이를 neural network 에 쓰기 좋게 만든게 cuDNN. 여기에 상응하는 것을 intel 에서 자기들의 mkl 을 이용해서 mkldnn 을 만들고 이게 onednn 으로 현재까지 이어짐.

NVIDIA 가 AI 를 꽉잡고 있는 이유는 CUDA 와 CUDNN 등 소프트웨어적인 요소가 큼. 더 빠르다고 되는게 아니고 cudnn, cufft 등 여러 CUDA 산하의 library 로 만들어 놓은게 많아서 NVIDIA 것 아니면 다 새로 만들어야 함. 추가적으로 GPU driver 가 이제는 정말 복잡해졌는지, NVIDIA 것만 해도 이것저것 버그가 많았다. 새로 만든 것이 안정적으로 돌아가기를 기대하기 힘듬.

https://www.facebook.com/Bjpublic.co.kr/posts/pfbid023RPCbXjDSk9s5cCzGuVhAq7PP2y87n2ZxKw52gQwqhmpcRgRrHwUZ7HP7DAyXsQbl

https://www.nature.com/articles/s41598-023-31340-1

스웨덴 그룹이고 유서 깊은 telemedicine platform 인 FirstDerm 의 study. 44 class 이고 55,364 images 로 학습되었고, test set (retrospective result) 에서는 Top-1 은 49.3%. 그러나 real-world setting 에서 AI 의 Top-1 이 39% 이고 이에 반해 GP 는 64%, DER 은 72% 라고. 

이 결과를 보면 mult-class algorithm 만드는 것이 얼마나 어려운 것인지를 보여준다. 사실 몇만 케이스는 algorithm 을 만들기에 턱없이 부족. 요즘 언어모델이나 multimodal model 처럼 제대로 작동하려면 엄청나게 많은 data 가 필요하다. 
이러니 26 class 로 Top-1 이 66% 나왔다는 구글의 Nature Medicine 결과를 믿을 수 없다는 것임. 거의 유사하게 16,530 cases, 대략 5~6만장이 사용되었음. 아직까지도 결과물 테스트 불가.

결론적으로 #AI model 을 직접 서빙해서 정확도를 보기 전에는 retrospective study 의 결과는 믿을 수 없음.

GPT 의 시험성적이 낮게 나오게 출제하는 것이 창의적으로 문제를 출제한 것으로 평가될듯. 

천만개 이상의 많은 수의 file 을 NFS 서버를 이용해서 copy 하면 엄청나게 느린 문제가 있다. 단순히 파일 개수를 세는 작업도 엄청나게 느리다. ls 나 find 도 느리다.

Cause

The above problems happen mainly due to the NFS v4.0 limitation as described below. If the client uses NFS v4.0 to read and write a lot of files at the same time, the large number of OPEN/CLOSE requests in parallel may result in a bottleneck on the client because the OPEN/CLOSE operations are serialized in NFS v4.0.

https://www.tencentcloud.com/document/product/582/37491

async, nfsvers=3 옵션을 줄 때 가장 빠르다.

https://www.linux.com/news/benchmarking-nfsv3-vs-nfsv4-file-operation-performance/

ASTRO II GD 1650W 80PLUS GOLD 풀모듈러 ATX 3.0 (PCIE5)
https://prod.danawa.com/info/?pcode=18005060#bookmark_product_information마이크로닉스

GIGABYTE X570S AERO G 피씨디렉트
https://prod.danawa.com/info/?pcode=15466466&cate=1131249#bookmark_product_information

ASUS ROG STRIX X570-E GAMING WIFI II 대원씨티에스
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Fractal Design Meshify 2 XL Dark 강화유리
https://prod.danawa.com/info/?pcode=12681023&cate=112775#bookmark_product_information

집에 atom (baytrail) PC 가 2대 있는데, CPU 는 64bit 이지만 EFI 가 32bit 라서 최신 리눅스 설치가 불가. 비슷한 문제는 MAC PC 도 있다. 잘 찾아보니 32bit EFI 를 ISO 파일에 끼워 넣어주는 script 가 있음. xubuntu 20.04.2 에서 잘 되는 것을 확인. 22.04 daily build 에서는 아직 안됨. grub 이 어떤 파일을 이용해서 부팅시키나 조금 파악. 윈도우 10이 되면서 정말 무거워진듯. 몇차례 update 이후 윈도10+chrome은 램8기가 아니면 잘 안돌아가는듯...

https://linuxiumcomau.blogspot.com/2017/06/customizing-ubuntu-isos-documentation.html

Photoshop 6: Unable to continue because of a hardware or system error. Sorry, but this error is unrecoverable

호환성 -> windows me / 98 로 실행.

0) pstools 다운로드

PSTools.7z

1)

먼저 shutdown 시키려는 컴터에서 포트 열고 정책 변경 작업을 해놔야 한다.

reg add HKLM\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Policies\system /v LocalAccountTokenFilterPolicy /t REG_DWORD /d 1 /f
netsh advfirewall firewall add rule name="TCP-445" dir=in action=allow protocol=tcp localport=445

2)

-u / -p 부분은 맞는 것으로 변경.

-t 1 : 1초후에 shutdown 하라는 것

-s : 셧다운

-r : 리부팅

-f : 강제

c:\pstools\psshutdown -s -f -t 1 -u remote -p 0000 \\192.168.0.251
c:\pstools\psshutdown -s -f -t 1 -u remote -p 0000 \\192.168.0.252
c:\pstools\psshutdown -s -f -t 1 -u remote -p 0000 \\192.168.0.253
c:\pstools\psshutdown -s -f -t 1 -u remote -p 0000 \\192.168.0.250

wolcmd.zip

WakeOnLan console 프로그램이다.

wolcmd [mac address] [ip address] [subnet mask] [port number]

port number 는 지정안하면 7이 디폴트 값이다.

wolcmd 009027a324fe 195.188.159.20 255.255.255.0

이런식으로 실행하면 된다.

https://www.depicus.com/wake-on-lan/wake-on-lan-cmd