Daar gaan we weer. Week 13 nog 4 weken voor ik mijn stageverslag moet inleveren. Of in ieder geval zoals de handleiding het meld dat ik die moet inleveren.
Mijn stagebegeleider had gemeld dat er waarschijnlijk uitstel van inleveren is omdat ik in China zit en de vraag of ik hem dan ook digitaal mag inleveren.
Het enige wat ik hoef te doen is een mailtje naar school te sturen. Dit gesprek was 3 weken terug in week 10. Het mailtje is die zelfde week ook verstuurt echter we zijn weer terug bij af met reageren van school.
Ze reageren namelijk niet. Nu is het niet zo’n probleem dit keer ik kan me ook aan de handleiding houden en het is even wat gehannes om dan een papieren versie op mijn school te krijgen maar heb genoeg familieleden en kennissen die dit ook voor mij kunnen.
Een ander gedeelte is dat de inlever datum bekend zou worden gemaakt op blackboard van onze school. Nu heeft mijn internet hier de laatste tijd wat problemen met adressen buiten China. Maar blijkbaar werkt vandaag meer dan zins afgelopen donderdag tot gisteren. En blackboard meld nog steeds alleen de oude groep mensen.
Maar goed terug naar mijn stage zelf. Het omzetten van de DeSTIN naar een DeSTIN op CUDA versie is op vollen gang. De gewone versie heeft allemaal trucjes die ervoor zorgen dat er slim met data wordt omgegaan. Echter met CUDA is het zo dat het de data graag in één block wilt hebben zodat je vervolgens het weer in kleine stukje op de videokaart kan verdelen. Dus het verdeel trucje word dan nog wel steeds toegepast maar in plaats voor ieder klein stukje het achter elkaar te doen doe je het verdelen van de data in één keer. Waarna je het ook in één keer van verwerken en het resultaat weer opslaan op de videokaart.
Met deze stap ben ik dus bezig en wanneer de eerste laag klaar is dan is de data ook klaar voor de 2de laag en als die klaar is voor weer de volgende. In de tussentijd dat de data omhoog gaat door de lagen hoeft de data niet terug naar de host pas als het de hoogste laag bereikt heeft willen we alle lagen in één keer terug dit zal aardig wat data zijn en hoop dan ook dat ik niet tegen de bottleneck van de overdracht aanloop. Een andere manier is alleen de belangrijkste informatie terug door te geven maar dat zal wat lastiger met het samenvoegen worden. Aangezien de indexen verandert zijn op dat moment maar tot dat punt ben ik nu nog niet.
Oke wanneer de lagen dus van data voorzien zijn zou het clusteren mogelijk moeten zijn. In dit geval is het een versimpelde versie van K-means clusteren (voor die geïnteresseerd even op Wiki zoeken) waarbij het updaten van de centroids iets anders gebeurt. In plaats van alle centroids te updaten word alleen de dichtstbijzijnde geüpdate. Dit word eigenlijk ook wel online clusteren genoemd maar daar is weinig informatie over te vinden alleen wat papers en een YouTube filmpje.
Tot zover mijn vooruitgang van mijn stage: Mijn laptop klaag nog niet blijkbaar is het nog niet te warm of doet de GPU nog te weinig.