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Postgraduate dormitory

高新区宿舍（男

西电梯间

宿舍走道

寝室内

洗漱台

淋雨间

卫生间（马桶（我们的变杂物间了

四人宿舍

某人的宿舍位(一定不是我的)

ps：实验室装修时的图

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Css & Scss

CSS (Cascading Style Sheets) 和 SCSS (Sassy CSS) 都是用于样式表的编程语言，用于定义网页的外观和布局。

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Cuda Optimize

Outline

  1. General optimization guidance
    1. Coalescing memory operations
    2. Occupancy and latency hiding
    3. Using shared memory
  2. Example 1: transpose
    1. Coalescing and bank conflict avoidance
  3. Example 2: efficient parallel reductions
    1. Using peak performance metrics to guide optimization
    2. Avoiding SIMD divergence & bank conflicts
    3. Loop unrolling
    4. Using template parameters to write general-yet-optimized code
    5. Algorithmic strategy: Cost efficiency

CUDA 优化策略

基础

  1. 最大化并行独立性
  2. 最大化计算密度

减少数据传输

  1. 数据可以直接在GPU生成。
  2. 一次大传输也比分开的小批次快

zerocopy

如果我们数据只会在 GPU 产生和使用，我们不需要来回进行拷贝。

https://migocpp.wordpress.com/2018/06/08/cuda-memory-access-global-zero-copy-unified/

简而言之，在 host 使用命令：cudaHostRegisterMapped
之后用 cudaHostGetDevicePointer 进行映射
最后解除绑定 cudaHostUnregister

即，

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// First, pin the memory (or cudaHostAlloc instead)
cudaHostRegister(h_a, …, cudaHostRegisterMapped);
cudaHostRegister(h_b, …, cudaHostRegisterMapped);
cudaHostRegister(h_c, …, cudaHostRegisterMapped);

cudaHostGetDevicePointer(&a, h_a, 0);
cudaHostGetDevicePointer(&b, h_b, 0);
cudaHostGetDevicePointer(&c, h_c, 0);

kernel<<<...>>>(a, b, c);
cudaDeviceSynchronize();

// unpin/release host memory
cudaHostUnregister(h_a);
cudaHostUnregister(h_b);
cudaHostUnregister(h_c);

cuda warp shuffle

只要两个thread在 同一个warp中，允许thread直接读其他thread的寄存器值，这种比通过shared Memory进行thread间的通讯效果更好，latency更低，同时也不消耗额外的内存资源来执行数据交换。ref

访存连续性

  1. Optimize for spatial locality in cached texture memory ???
  2. 避免bank conflict： 如果没有bank冲突的话，共享内存的访存速度将会非常的快，大约比全局内存的访问延迟低100多倍，但是速度没有寄存器快。然而，如果在使用共享内存时发生了bank冲突的话，性能将会降低很多很多。

Global Memory：coalesced access

对齐(Starting address for a region must be a multiple of region size)集体访问，有数量级的差异Coalesced

利用好每个block里的thread，全部每个线程各自读取自己对齐(Starting address for a region must be a multiple of region size 不一定是自己用的)数据到shared memory开辟的总空间。由于需要的数据全部合力读取进来了，计算时正常使用需要的读入的数据。

特别是对于结构体使用SoA(structure of arrays)而不是AoS（array of structures），
如果结构体实在不能对齐, 可以使用 __align(X), where X = 4, 8, or 16.强制对齐。

对齐读取 float3 code

对于small Kernel和访存瓶颈的Kernel影响很大

由于需要对齐读取，3float是12字节，所以只能拆成三份。

有无采用对齐shared读取，有10倍的加速。

利用好Shared Memory

  1. 比globalMemory快百倍
  2. 可以来避免 non-Coalesced access
  3. SM的线程可以共享
  4. Use one / a few threads to load / compute data shared by all threads

隐藏延迟的方法

  1. 增加SM上线程数量，
  2. block数> SM数，这样所有的multiprocessors至少有一个block执行
  3. threads/block>128 。原因：机器上一般有最多4个Warp调度器=4*32=128
  4. threadsInblock=N*WarpSize=N*32
  5. 在 SM 上的 TB 越多越好，让 Thread Block 不停的跑我们的利用率就会高。
  6. 但是如果 Thread Block 太多，我们每一个 SM 能分配的寄存器就会变少，所以就会发生 Register Spill, 使用更高级的 L1、L2 Cache 去代替 Registers。所以 TB 不能太多，需要减少 Register Spill 的次数。
    1. 资源占用率不要太高（最多一半？
  7. 多使用 __syncthreads
  8. 最好的参数需要self-tuning出来

占用率高不一定是好事

占用率是指每个多处理器（Streaming Multiprocessor，SM）的实际的活动warps数量与最大理论的warps数量的比率。
高的占用率不一定能提升性能，因为这一般意味着每个线程分配的寄存器和shared memory变少。但低的占用率会导致内存延迟无法隐藏。

实际需要计算每个线程大概需要的shared memory和register数量

实际例子测试-待研究

https://www.cnblogs.com/1024incn/p/4541313.html

https://www.cnblogs.com/1024incn/p/4545265.html

优化实例1 - 矩阵转置

通过SMEM实现coalescing access

原本代码

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_global__ void transpose_naive(float *odata, float *idata, int width, int height)
{
   unsigned int xIndex = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
   unsigned int yIndex = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y;
   if (xIndex < width && yIndex < height)
   {
      unsigned int index_in = xIndex + width * yIndex;
      unsigned int index_out = yIndex + height * xIndex;
      odata[index_out] = idata[index_in]; 
   }
}

思想：将大矩阵划分成方块，并且存储在SMEM里。不仅SMEM速度更快，而且每行元素个数变少，跨行访问的间距变小，局部性增强。而且对于大矩阵加速效果会更明显。

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__global__ void transpose(float *odata, float *idata, int width, int height)
{
   __shared__ float block[BLOCK_DIM*BLOCK_DIM];
   unsigned int xBlock = blockDim.x * blockIdx.x;
   unsigned int yBlock = blockDim.y * blockIdx.y;
   unsigned int xIndex = xBlock + threadIdx.x;
   unsigned int yIndex = yBlock + threadIdx.y;
   unsigned int index_out, index_transpose;
   if (xIndex < width && yIndex < height)
   {
      unsigned int index_in = width * yIndex + xIndex;
      unsigned int index_block = threadIdx.y * BLOCK_DIM + threadIdx.x;
      block[index_block] = idata[index_in];
      index_transpose = threadIdx.x * BLOCK_DIM + threadIdx.y;
      index_out = height * (xBlock + threadIdx.y) + yBlock + threadIdx.x;
   }
   __syncthreads();
   if (xIndex < width && yIndex < height)
      odata[index_out] = block[index_transpose]
}

coalescing access

when Block/tile dimensions are multiples of 16 ???

关于bank conflict

https://developer.nvidia.com/blog/efficient-matrix-transpose-cuda-cc/

对于一个32 × 32个元素的共享内存块，一列数据中的所有元素都映射到相同的SMEM bank ，导致bank conflict 的最坏情况:读取一列数据会导致32路的存储库冲突。

幸运的是，只需要将tile的元素宽度改为33，而不是32就行。

优化实例2 - 数据归约

具体问题：将长数组的所有元素，归约求和为一个结果。[^1][^2]

总体思路

为了避免全局同步的巨大开销，采取分级归约

由于归约的计算密度低
1 flop per element loaded (bandwidth-optimal)

所以优化目标是将访存带宽用满。

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384-bit memory interface, 900 MHz DDR
384 * 1800 / 8 = 86.4 GB/s

step0 : baseline - Interleaved Addressing 交错/间隔寻址

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__global__ void reduce0(int *g_idata, int *g_odata) {
   extern __shared__ int sdata[];

   // each thread loads one element from global to shared mem
   unsigned int tid = threadIdx.x;
   unsigned int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
   sdata[tid] = g_idata[i];
   __syncthreads();

   // do reduction in shared mem
   for(unsigned int s=1; s < blockDim.x; s *= 2) {
      if (tid % (s) == 0) {
         sdata[tid] += sdata[tid + s];
      }
      __syncthreads();
   }

   // write result for this block to global mem
   if (tid == 0) g_odata[blockIdx.x] = sdata[0];
}


工作的线程越来越少。一开始是全部，最后一次只有thread0.

Step1 : 使用连续的index

Just replace divergent branch With strided index and non-divergent branch，但是会带来bank conflict。

原理和Warp发射有关，假如在这里每个Warp并行的线程是2。一个Warp运行耗时为T.

Step0: 4+4+2+1=11T

Step1: 4+2+1+1=8T

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for (unsigned int s=1; s < blockDim.x; s *= 2) {
   int index = 2 * s * tid;
   if (index < blockDim.x) {
      sdata[index] += sdata[index + s];
   }
   __syncthreads();
}


Step2: 连续寻址

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for (unsigned int s=blockDim.x/2; s>0; s>>=1) {
   if (tid < s) {
      sdata[tid] += sdata[tid + s];
   }
   __syncthreads();
}

原本寻址

现在寻址有一边连续了

Step3 : 弥补浪费的线程

方法： 在load SMEM的时候提前做一次规约加法，通过减少一半的block数，将原本两个block里的值load+add存储在sum里。

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// perform first level of reduction,
// reading from global memory, writing to shared memory
unsigned int tid = threadIdx.x;
unsigned int i = blockIdx.x*(blockDim.x*2) + threadIdx.x;
sdata[tid] = g_idata[i] + g_idata[i+blockDim.x];
__syncthreads();

step4 : Unrolling the Last Warp

当s< 32的时候，就只有一个Warp工作了。

使用warp的SIMD还省去了__syncthreads()的麻烦

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for (unsigned int s=blockDim.x/2; s>32; s>>=1) 
{
   if (tid < s)
      sdata[tid] += sdata[tid + s];
   __syncthreads();
}
if (tid < 32)
{
   sdata[tid] += sdata[tid + 32]; 
   sdata[tid] += sdata[tid + 16]; 
   sdata[tid] += sdata[tid + 8]; 
   sdata[tid] += sdata[tid + 4]; 
   sdata[tid] += sdata[tid + 2]; 
   sdata[tid] += sdata[tid + 1]; 
}

为了保持整洁，最后一个if还做了无效的计算。eg, Warp里的最后一个线程只有第一句命令有用。

Step5 : 根据blockSize完全展开for和去除代码

由于for循环里是二分的，而且小于32的单独处理了，导致for循环里实际运行代码最多就3句。

利用代码模板和编译器的自动优化实现：

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template <unsigned int blockSize>
__global__ void reduce5(int *g_idata, int *g_odata)

红色代码会在编译时自动优化。

step6 ：归并算法优化

加速级联？？

Cost= processors × time complexity

我们知道N个元素直接二叉树归约是O(log N)
时间 Cost=N*O(log N).

但是假如只有P个线程先做N/P的串行加法, 然后是log(P)的归约。
总cost=P(N/P+log(P))

当P=N/log(N), cost=O(N)

each thread should sum O(log n) elements来设置

比如，1024 or 2048 elements per block vs. 256 线程。每个sum n=4个元素。 具体参数要perf

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unsigned int tid = threadIdx.x;
unsigned int i = blockIdx.x*(blockSize*2) + threadIdx.x;
unsigned int gridSize = blockSize*2*gridDim.x;
sdata[tid] = 0;
while (i < n) {
   sdata[tid] += g_idata[i] + g_idata[i+blockSize];
   i += gridSize;
}
__syncthreads();

final code

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template <unsigned int blockSize>
__global__ void reduce6(int *g_idata, int *g_odata, unsigned int n)
{
   extern __shared__ int sdata[];

   unsigned int tid = threadIdx.x;
   unsigned int i = blockIdx.x*(blockSize*2) + tid;
   unsigned int gridSize = blockSize*2*gridDim.x;
   sdata[tid] = 0;

   do { sdata[tid] += g_idata[i] + g_idata[i+blockSize]; i += gridSize; } while (i < n);
   __syncthreads();

   if (blockSize >= 512) { if (tid < 256) { sdata[tid] += sdata[tid + 256]; } __syncthreads(); }
   if (blockSize >= 256) { if (tid < 128) { sdata[tid] += sdata[tid + 128]; } __syncthreads(); }
   if (blockSize >= 128) { if (tid < 64) { sdata[tid] += sdata[tid + 64]; } __syncthreads(); }

   if (tid < 32) {
      if (blockSize >= 64) sdata[tid] += sdata[tid + 32];
      if (blockSize >= 32) sdata[tid] += sdata[tid + 16];
      if (blockSize >= 16) sdata[tid] += sdata[tid + 8];
      if (blockSize >= 8) sdata[tid] += sdata[tid + 4];
      if (blockSize >= 4) sdata[tid] += sdata[tid + 2];
      if (blockSize >= 2) sdata[tid] += sdata[tid + 1];
   }
   if (tid == 0) g_odata[blockIdx.x] = sdata[0];
}

关于if语句的补充

有if语句是没问题的，只要运行的时候全部执行if或者else就行。不要有些执行if，有些执行else，这才会等待。

说不定也不是全部执行if或者else就行，只需要连续32个Thread Index，是相同的执行就行。（猜想，需要测试。

关于延迟隐藏

通过增加block里的线程数，并且同时读取来隐藏延迟。 不仅可以隐藏Global Memory的延迟，还可以隐藏写后读的延迟

线程资源查看

线程太多会导致分配到每一个的寄存器和SMEM变少

通过编译时加-cubin选项，.cubin文件前几行会显示

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architecture {sm_10}
abiversion {0}
modname {cubin}
code {
   name = BlackScholesGPU
   lmem = 0    # per thread local memory
   smem = 68   # per thread block shared memory
   reg = 20    # per thread registers

参考文献

[^1]: SC07 Optimizing Parallel Reduction in CUDA - Mark Harris

[^2]: 2009 清华 邓仰东 cuda lecture pdf 注意也是参考的SC07 Nvidia。

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Nvprof

安装

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$ which nvprof 
/usr/local/cuda/bin/nvprof

基本使用

摘要模式

命令行直接运行

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nvprof ./myApp

跟踪API

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nvprof --print-gpu-trace ./myApp

保存在log里

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sudo /usr/local/cuda/bin/nvprof --log-file a.log --metrics achieved_occupancy /staff/shaojiemike/github/cutests/22-commonstencil/common

可视化

  1. nsight可以直接在远程机器上运行
    1. ssh -X host
    2. .ssh/config
      1. add
      2. XAuthLocation /opt/X11/bin/xauth #for macbookAir
      3. ForwardX11Trusted yes
      4. ForwardX11 yes
  2. Visual Profiler也可以ssh直接连接远程机器
  3. 或者导出分析结果以便可视化, 在Visual Profiler使用
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nvprof --export-profile timeline.prof <app> <app args>
nvprof --analysis-metrics -o  nbody-analysis.nvprof ./myApp

profile kernel

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sudo /usr/local/cuda/bin/ncu -k stencil_kernel -s 0 -c 1 /staff/shaojiemike/github/cutests/22-commonstencil/best

ncu-ui是可视化界面，但是没弄懂

带宽profile

上限测量

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# shaojiemike @ snode0 in ~/github/cuda-samples-11.0 [16:02:08]                                                                                                                                                                      $ ./bin/x86_64/linux/release/bandwidthTest                                                                                                                                                                                           [CUDA Bandwidth Test] - Starting...                                                                                                                                                                                                  Running on...                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              Device 0: Tesla P40                                                                                                                                                                                                                  Quick Mode                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                Host to Device Bandwidth, 1 Device(s)                                                                                                                                                                                                PINNED Memory Transfers                                                                                                                                                                                                                Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(GB/s)                                                                                                                                                                                         32000000                     11.8                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       Device to Host Bandwidth, 1 Device(s)                                                                                                                                                                                                PINNED Memory Transfers                                                                                                                                                                                                                Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(GB/s)                                                                                                                                                                                         32000000                     13.0                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       Device to Device Bandwidth, 1 Device(s)                                                                                                                                                                                              PINNED Memory Transfers                                                                                                                                                                                                                Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(GB/s)                                                                                                                                                                                         32000000                     244.3                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     Result = PASS                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             NOTE: The CUDA Samples are not meant for performance measurements. Results may vary when GPU Boost is enabled.                                                                                                                                                                                       # shaojiemike @ snode0 in ~/github/cuda-samples-11.0 [16:03:24]                                                                                                                                                                      $ ./bin/x86_64/linux/release/p2pBandwidthLatencyTest

实际值

nvprof通过指定与dram，L1或者L2 的metrics来实现。具体解释可以参考官网

在 Maxwell 和之后的架构中 L1 和 SMEM 合并

Metric Name 解释
achieved_occupancy 活跃cycle是 Warps 活跃的比例
dram_read_throughput
dram_utilization 在0到10的范围内，相对于峰值利用率，设备内存的利用率水平
shared_load_throughput
shared_utilization
l2_utilization

需要进一步的研究学习

暂无

遇到的问题

暂无

开题缘由、总结、反思、吐槽~~

参考文献

无
Posted Updated toLearna few seconds read (About 41 words)

Php

enable php curl extension

需要进一步的研究学习

暂无

遇到的问题

暂无

开题缘由、总结、反思、吐槽~~

参考文献

无
Posted Updated Tutorialsa minute read (About 149 words)

Hugo

  1. Hugo is a Go-based static site generator known for its speed and flexibility in 2013.
  2. Hugo has set itself apart by being fast. More precisely, it has set itself apart by being much faster than Jekyll.
  3. Jekyll uses Liquid as its templating language. Hugo uses Go templating. Most people seem to agree that it is a little bit easier to learn Jekyll’s syntax than Hugo’s.^1
Read more
Posted Updated Thinking40 minutes read (About 6021 words)

Presentation & Visualization : PPT

导言

学术分享：

  1. 目标：让读者理解原理。

工作汇报：

  1. 目标：听者听懂、明白背景、工作的要点难点、明确阶段成果
  2. 流程：STAR法则组织。
Read more
Posted Updated network10 minutes read (About 1530 words)

Tcpdump & wireshark

命令行查看当前机器公网ip

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> curl myip.ipip.net
当前 IP：117.136.101.72  来自于：中国 安徽   移动

检测机器端口开放

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# 网页服务直接下载检查内容
wget 4.shaojiemike.top:28096
# -z 选项指示 nc 仅扫描打开的端口，而不发送任何数据，并且 -v 用于获取更多详细信息。
nc -z -v 4.shaojiemike.top 28096

或者扫描指定端口

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# IPV6 也行
$ nmap -6 -p 8096 2001:da8:d800:611:5464:f7ab:9560:a646
Starting Nmap 7.80 ( https://nmap.org ) at 2023-01-04 19:33 CST
Nmap scan report for 2001:da8:d800:611:5464:f7ab:9560:a646
Host is up (0.00099s latency).

PORT     STATE SERVICE
8096/tcp open  unknown

Nmap done: 1 IP address (1 host up) scanned in 0.05 seconds

$ nmap -p 28096 4.shaojiemike.top
Starting Nmap 7.80 ( https://nmap.org ) at 2023-01-04 19:19 CST
Nmap scan report for 4.shaojiemike.top (114.214.181.97)
Host is up (0.0011s latency).

PORT      STATE SERVICE
28096/tcp open  unknown

Nmap done: 1 IP address (1 host up) scanned in 0.05 seconds

全部端口，但是会很慢。50分钟

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sudo nmap -sT -p- 4.shaojiemike.top

wireshark

显示过滤

上方的过滤窗口

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tcp.port==80&&(ip.dst==192.168.1.2||ip.dst==192.168.1.3)

ip.addr ==192.168.1.1 //显示所有目标或源地址是192.168.1.1的数据包
eth.addr== 80:f6:2e:ce:3f:00 //根据MAC地址过滤，详见“wireshark过滤MAC地址/物理地址”
tcp.port==23

捕捉过滤

抓包前在capture option中设置，仅捕获符合条件的包，可以避免产生较大的捕获文件和内存占用，但不能完整的复现测试时的网络环境。

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host 192.168.1.1 //抓取192.168.1.1 收到和发出的所有数据包
src host 192.168.1.1 //源地址，192.168.1.1发出的所有数据包
dst host 192.168.1.1 //目标地址，192.168.1.1收到的所有数据包

color 含义

tcpdump

传统命令行抓包工具

常用参数

注意过滤规则间的and

  1. -nn :
    1. 单个 n 表示不解析域名，直接显示 IP；
    2. 两个 n 表示不解析域名和端口。
    3. 方便查看 IP 和端口号，
    4. 不需要域名解析会非常高效。
  2. -i 指定网卡 -D查看网卡
  3. -v，-vv 和 -vvv 来显示更多的详细信息
  4. port 80 抓取 80 端口上的流量，通常是 HTTP。在前面加src,dst限定词
    1. tcpudmp -i eth0 -n arp host 192.168.199 抓取192.168.199.* 网段的arp协议包，arp可以换为tcp,udp等。
  5. -A,-X,-xx会逐渐显示包内容更多信息
  6. -e : 显示数据链路层信息。
    1. 默认情况下 tcpdump 不会显示数据链路层信息，使用 -e 选项可以显示源和目的 MAC 地址，以及 VLAN tag 信息。

输出说明

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192.168.1.106.56166 > 124.192.132.54.80
  1. ip 是 192.168.1.106，源端口是 56166，
  2. 目的地址是 124.192.132.54，目的端口是 80。
  3. > 符号代表数据的方向。

Flags

常见的三次握手 TCP 报文的 Flags:

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[S] : SYN（开始连接）
[.] : 没有 Flag
[P] : PSH（推送数据）
[F] : FIN （结束连接）
[R] : RST（重置连接）

常见用途

  1. 根据目的IP，筛选网络经过的网卡和端口
  2. 能抓各种协议的包比如ping，ssh

案例分析

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curl --trace-ascii - www.github.com

github ip 为 20.205.243.166

ifconfig显示 ibs5的网卡有21TB的带宽上限，肯定是IB卡了。

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sudo tcpdump -i ibs5 '((tcp) and (host 20.205.243.166))'
tcpdump: verbose output suppressed, use -v or -vv for full protocol decode
listening on ibs5, link-type LINUX_SLL (Linux cooked v1), capture size 262144 bytes
15:53:53.848619 IP snode0.59878 > 20.205.243.166.http: Flags [S], seq 879685062, win 64128, options [mss 2004,sackOK,TS val 4096492456 ecr 0,nop,wscale 7], length 0
15:53:53.952705 IP 20.205.243.166.http > snode0.59878: Flags [S.], seq 1917452372, ack 879685063, win 65535, options [mss 1436,sackOK,TS val 1127310087 ecr 4096492456,nop,wscale 10], length 0
15:53:53.952728 IP snode0.59878 > 20.205.243.166.http: Flags [.], ack 1, win 501, options [nop,nop,TS val 4096492560 ecr 1127310087], length 0
15:53:53.953208 IP snode0.59878 > 20.205.243.166.http: Flags [P.], seq 1:79, ack 1, win 501, options [nop,nop,TS val 4096492561 ecr 1127310087], length 78: HTTP: GET / HTTP/1.1
15:53:54.058654 IP 20.205.243.166.http > snode0.59878: Flags [P.], seq 1:89, ack 79, win 64, options [nop,nop,TS val 1127310193 ecr 4096492561], length 88: HTTP: HTTP/1.1 301 Moved Permanently
15:53:54.058668 IP snode0.59878 > 20.205.243.166.http: Flags [.], ack 89, win 501, options [nop,nop,TS val 4096492666 ecr 1127310193], length 0
15:53:54.059092 IP snode0.59878 > 20.205.243.166.http: Flags [F.], seq 79, ack 89, win 501, options [nop,nop,TS val 4096492667 ecr 1127310193], length 0
15:53:54.162608 IP 20.205.243.166.http > snode0.59878: Flags [F.], seq 89, ack 80, win 64, options [nop,nop,TS val 1127310297 ecr 4096492667], length 0
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$ sudo tcpdump -i ibs5 -nn -vvv -e '((port 80) and (tcp) and (host 20.205.243.166))'                                                                                                                                                 tcpdump: listening on ibs5, link-type LINUX_SLL (Linux cooked v1), capture size 262144 bytes
16:09:38.743478 Out ethertype IPv4 (0x0800), length 76: (tos 0x0, ttl 64, id 15215, offset 0, flags [DF], proto TCP (6), length 60)
    10.1.13.50.38376 > 20.205.243.166.80: Flags [S], cksum 0x1fd5 (incorrect -> 0x98b6), seq 1489092902, win 64128, options [mss 2004,sackOK,TS val 4097437351 ecr 0,nop,wscale 7], length 0
16:09:38.848164  In ethertype IPv4 (0x0800), length 76: (tos 0x0, ttl 48, id 0, offset 0, flags [DF], proto TCP (6), length 60)
    20.205.243.166.80 > 10.1.13.50.38376: Flags [S.], cksum 0x69ba (correct), seq 3753100548, ack 1489092903, win 65535, options [mss 1436,sackOK,TS val 3712395681 ecr 4097437351,nop,wscale 10], length 0
16:09:38.848212 Out ethertype IPv4 (0x0800), length 68: (tos 0x0, ttl 64, id 15216, offset 0, flags [DF], proto TCP (6), length 52)
    10.1.13.50.38376 > 20.205.243.166.80: Flags [.], cksum 0x1fcd (incorrect -> 0x9613), seq 1, ack 1, win 501, options [nop,nop,TS val 4097437456 ecr 3712395681], length 0
16:09:38.848318 Out ethertype IPv4 (0x0800), length 146: (tos 0x0, ttl 64, id 15217, offset 0, flags [DF], proto TCP (6), length 130)
    10.1.13.50.38376 > 20.205.243.166.80: Flags [P.], cksum 0x201b (incorrect -> 0x9f0a), seq 1:79, ack 1, win 501, options [nop,nop,TS val 4097437456 ecr 3712395681], length 78: HTTP, length: 78
        GET / HTTP/1.1
        Host: www.github.com
        User-Agent: curl/7.68.0
        Accept: */*

16:09:38.954152  In ethertype IPv4 (0x0800), length 156: (tos 0x0, ttl 48, id 45056, offset 0, flags [DF], proto TCP (6), length 140)
    20.205.243.166.80 > 10.1.13.50.38376: Flags [P.], cksum 0x024d (correct), seq 1:89, ack 79, win 64, options [nop,nop,TS val 3712395786 ecr 4097437456], length 88: HTTP, length: 88
        HTTP/1.1 301 Moved Permanently
        Content-Length: 0
        Location: https://www.github.com/

16:09:38.954207 Out ethertype IPv4 (0x0800), length 68: (tos 0x0, ttl 64, id 15218, offset 0, flags [DF], proto TCP (6), length 52)
    10.1.13.50.38376 > 20.205.243.166.80: Flags [.], cksum 0x1fcd (incorrect -> 0x949a), seq 79, ack 89, win 501, options [nop,nop,TS val 4097437562 ecr 3712395786], length 0
16:09:38.954884 Out ethertype IPv4 (0x0800), length 68: (tos 0x0, ttl 64, id 15219, offset 0, flags [DF], proto TCP (6), length 52)
    10.1.13.50.38376 > 20.205.243.166.80: Flags [F.], cksum 0x1fcd (incorrect -> 0x9498), seq 79, ack 89, win 501, options [nop,nop,TS val 4097437563 ecr 3712395786], length 0
16:09:39.060177  In ethertype IPv4 (0x0800), length 68: (tos 0x0, ttl 48, id 45057, offset 0, flags [DF], proto TCP (6), length 52)
    20.205.243.166.80 > 10.1.13.50.38376: Flags [F.], cksum 0x95e2 (correct), seq 89, ack 80, win 64, options [nop,nop,TS val 3712395892 ecr 4097437563], length 0
16:09:39.060221 Out ethertype IPv4 (0x0800), length 68: (tos 0x0, ttl 64, id 15220, offset 0, flags [DF], proto TCP (6), length 52)
    10.1.13.50.38376 > 20.205.243.166.80: Flags [.], cksum 0x1fcd (incorrect -> 0x93c4), seq 80, ack 90, win 501, options [nop,nop,TS val 4097437668 ecr 3712395892], length 0
16:09:46.177269 Out ethertype IPv4 (0x0800), length 76: (tos 0x0, ttl 64, id 38621, offset 0, flags [DF], proto TCP (6), length 60)

snode0 ip 是 10.1.13.50

traceroute

mtr = traceroute+ping

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$ traceroute www.baid.com
traceroute to www.baidu.com (182.61.200.6), 30 hops max, 60 byte packets                                                                                                                                                           
1  acsa-nfs (10.1.13.1)  0.179 ms  0.180 ms  0.147 ms                                                                                                                                                                            
2  192.168.252.1 (192.168.252.1)  2.016 ms  1.954 ms  1.956 ms                                                                                                                                                                   
3  202.38.75.254 (202.38.75.254)  4.942 ms  3.941 ms  4.866 ms

traceroute命令用于显示数据包到主机间的路径。

NETWORKMANAGER 管理

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# shaojiemike @ snode0 in /etc/NetworkManager [16:49:55]
$ nmcli general status
STATE         CONNECTIVITY  WIFI-HW  WIFI     WWAN-HW  WWAN
disconnected  unknown       enabled  enabled  enabled  enabled

# shaojiemike @ snode0 in /etc/NetworkManager [16:50:40]
$ nmcli connection show
NAME                     UUID                                  TYPE        DEVICE
InfiniBand connection 1  7edf4eea-0591-48ba-868a-e66e8cb720ce  infiniband  --

好像之前使用过的样子。

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# shaojiemike @ snode0 in /etc/NetworkManager [16:56:36] C:127
$ service network-manager status
● NetworkManager.service - Network Manager
     Loaded: loaded (/lib/systemd/system/NetworkManager.service; enabled; vendor preset: enabled)
     Active: active (running) since Mon 2022-03-14 11:52:06 CST; 1 months 10 days ago
       Docs: man:NetworkManager(8)
   Main PID: 1339 (NetworkManager)
      Tasks: 3 (limit: 154500)
     Memory: 12.0M
     CGroup: /system.slice/NetworkManager.service
             └─1339 /usr/sbin/NetworkManager --no-daemon

Warning: some journal files were not opened due to insufficient permissions.

应该是这个 Secure site-to-site connection with Linux IPsec VPN 来设置的

需要进一步的研究学习

暂无

遇到的问题

暂无

开题缘由、总结、反思、吐槽~~

FJW说所有网络都是通过NFS一起出去的

参考文献

无
Posted Updated Tutorials2 minutes read (About 272 words)

Servers

通过IPMI芯片的静态IP远程重启和配置机器

https://cloud.tencent.com/developer/article/1448642

Group

当前组

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shaojiemike@snode6:~$ groups shaojiemike
shaojiemike : staff sudo

所有组

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cat /etc/group

User

whoami

一般用户位置

/etc/passwd

LDAP教程

如果发现自己不在/etc/passwd里，很可能使用了ldap 集中身份认证。可以在多台机器上实现分布式账号登录，用同一个账号。

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getent passwd

first reboot server

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ctrl + alt + F3     #jump into command line
login
su - {user-name}
sudo -s
sudo -i
# If invoked without a user name, su defaults to becoming the superuser
ip a |less          #check ip address fjw弄了静态IP就没这个问题了

限制当前shell用户爆内存

宕机一般是爆内存，进程分配肯定会注意不超过物理核个数。

在zshrc里写入 25*1024*1024 = 25GB的内存上限

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ulimit -v 26214400

当前shell程序超内存，会输出Memory Error结束。

测试读取200GB大文件到内存

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with open("/home/shaojiemike/test/DynamoRIO/OpenBLASRawAssembly/openblas_utest.log", 'r') as f:
    data= f.readlines()
    print(len(data))

有文章说Linux有些版本内核会失效

Posted Updated Programming22 minutes read (About 3279 words)

PyTorchGeometric

PyTorch Geometric Liberty

PyG是一个基于PyTorch的用于处理不规则数据（比如图）的库，或者说是一个用于在图等数据上快速实现表征学习的框架。它的运行速度很快，训练模型速度可以达到DGL（Deep Graph Library ）v0.2 的40倍（数据来自论文）。除了出色的运行速度外，PyG中也集成了很多论文中提出的方法（GCN,SGC,GAT,SAGE等等）和常用数据集。因此对于复现论文来说也是相当方便。

经典的库才有函数可以支持，自己的模型，自己根据自动微分实现。还要自己写GPU并行。

MessagePassing 是网络交互的核心

数据

数据怎么存储

torch_geometric.data.Data (下面简称Data) 用于构建图

  1. 每个节点的特征 x
    1. 形状是[num_nodes, num_node_features]。
  2. 节点之间的边 edge_index
    1. 形状是 [2, num_edges]
  3. 节点的标签 y
    1. 假如有。形状是[num_nodes, *]
  4. 边的特征 edge_attr
    1. [num_edges, num_edge_features]

数据支持自定义

通过data.face来扩展Data

获取数据

在 PyG 中，我们使用的不是这种写法，而是在get()函数中根据 index 返回torch_geometric.data.Data类型的数据，在Data里包含了数据和 label。

数据处理的例子


由于是无向图，因此有 4 条边：(0 -> 1), (1 -> 0), (1 -> 2), (2 -> 1)。每个节点都有自己的特征。上面这个图可以使用 torch_geometric.data.Data来表示如下：

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import torch
from torch_geometric.data import Data
# 由于是无向图，因此有 4 条边：(0 -> 1), (1 -> 0), (1 -> 2), (2 -> 1)
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],
                           [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long)
# 节点的特征                         
x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)

data = Data(x=x, edge_index=edge_index)

注意edge_index中边的存储方式，有两个list，第 1 个list是边的起始点，第 2 个list是边的目标节点。注意与下面的存储方式的区别。

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import torch
from torch_geometric.data import Data

edge_index = torch.tensor([[0, 1],
                           [1, 0],
                           [1, 2],
                           [2, 1]], dtype=torch.long)
x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)

data = Data(x=x, edge_index=edge_index.t().contiguous())

这种情况edge_index需要先转置然后使用contiguous()方法。关于contiguous()函数的作用，查看 PyTorch中的contiguous。

数据集

Dataset

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import torch
from torch_geometric.data import InMemoryDataset


class MyOwnDataset(InMemoryDataset): # or (Dataset)
    def __init__(self, root, transform=None, pre_transform=None):
        super(MyOwnDataset, self).__init__(root, transform, pre_transform)
        self.data, self.slices = torch.load(self.processed_paths[0])

    # 返回一个包含没有处理的数据的名字的list。如果你只有一个文件，那么它返回的list将只包含一个元素。事实上，你可以返回一个空list，然后确定你的文件在后面的函数process()中。
    @property
    def raw_file_names(self):
        return ['some_file_1', 'some_file_2', ...]

    # 很像上一个函数，它返回一个包含所有处理过的数据的list。在调用process()这个函数后，通常返回的list只有一个元素，它只保存已经处理过的数据的名字。
    @property
    def processed_file_names(self):
        return ['data.pt']

    def download(self):
        pass
        # Download to `self.raw_dir`. or just pass

    # 整合你的数据成一个包含data的list。然后调用 self.collate()去计算将用DataLodadr的片段。
    def process(self):
        # Read data into huge `Data` list.
        data_list = [...]

        if self.pre_filter is not None:
            data_list [data for data in data_list if self.pre_filter(data)]

        if self.pre_transform is not None:
            data_list = [self.pre_transform(data) for data in data_list]

        data, slices = self.collate(data_list)
        torch.save((data, slices), self.processed_paths[0])

DataLoader

DataLoader 这个类允许你通过batch的方式feed数据。创建一个DotaLoader实例，可以简单的指定数据集和你期望的batch size。

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loader = DataLoader(dataset, batch_size=512, shuffle=True)

DataLoader的每一次迭代都会产生一个Batch对象。它非常像Data对象。但是带有一个‘batch’属性。它指明了了对应图上的节点连接关系。因为DataLoader聚合来自不同图的的batch的x,y 和edge_index，所以GNN模型需要batch信息去知道那个节点属于哪一图。

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for batch in loader:
    batch
    >>> Batch(x=[1024, 21], edge_index=[2, 1568], y=[512], batch=[1024])

MessagePassing(核心)


其中，x 表示表格节点的 embedding，e 表示边的特征，ϕ 表示 message 函数，□ 表示聚合 aggregation 函数，γ 表示 update 函数。上标表示层的 index，比如说，当 k = 1 时，x 则表示所有输入网络的图结构的数据。

为了实现这个，我们需要定义：

  1. message
    1. 定义了对于每个节点对 (xi,xj)，怎样生成信息（message）。
  2. update
  3. aggregation scheme
  4. propagate(edge_index, size=None, **kwargs)
    1. 这个函数最终会按序调用 message、aggregate 和 update 函数。
  5. update(aggr_out, **kwargs)
    1. 这个函数利用聚合好的信息（message）更新每个节点的 embedding。

propagate(edge_index: Union[torch.Tensor, torch_sparse.tensor.SparseTensor], size: Optional[Tuple[int, int]] = None, **kwargs)

  1. edge_index (Tensor or SparseTensor)
    1. 输入的边的信息，定义底层图形连接/消息传递流。
    2. torch.LongTensor类型
      1. its shape must be defined as [2, num_messages], where messages from nodes in edge_index[0] are sent to nodes in edge_index[1]
    3. torch_sparse.SparseTensor类型
      1. its sparse indices (row, col) should relate to row = edge_index[1] and col = edge_index[0].
  2. 也不一定是方形节点矩阵。x=(x_N, x_M).

MessagePassing.message(…)

会根据 flow=“source_to_target”和if flow=“target_to_source”或者x_i,x_j,来区分处理的边。

x_j表示提升张量，它包含每个边的源节点特征，即每个节点的邻居。通过在变量名后添加_i或_j，可以自动提升节点特征。事实上，任何张量都可以通过这种方式转换，只要它们包含源节点或目标节点特征。

_j表示每条边的起点，_i表示每条边的终点。x_j表示的就是每条边起点的x值（也就是Feature）。如果你手动加了别的内容，那么它的_j, _i也会自动进行处理，这个自己稍微单步执行一下就知道了

在实现message的时候，节点特征会自动map到各自的source and target nodes。

aggregate(inputs: torch.Tensor, index: torch.Tensor, ptr: Optional[torch.Tensor] = None, dim_size: Optional[int] = None, aggr: Optional[str] = None) → torch.Tensor

aggregation scheme 只需要设置参数就好，“add”, “mean”, “min”, “max” and “mul” operations

MessagePassing.update(aggr_out, …)

aggregation 输出作为第一个参数，后面的参数是 propagate()的

实现GCN 例子

$$
\mathbf{x}i^{(k)} = \sum{j \in \mathcal{N}(i) \cup { i }} \frac{1}{\sqrt{\deg(i)} \cdot \sqrt{\deg(j)}} \cdot \left( \mathbf{\Theta}^{\top} \cdot \mathbf{x}_j^{(k-1)} \right)
$$

该式子先将周围的节点与权重矩阵\theta相乘, 然后通过节点的度degree正则化，最后相加

步骤可以拆分如下

  1. 添加self-loop 到邻接矩阵（Adjacency Matrix）。
  2. 节点特征的线性变换。
  3. 计算归一化系数
  4. Normalize 节点特征。
  5. sum相邻节点的feature（“add”聚合）。

步骤1 和 2 需要在message passing 前被计算好。 3 - 5 可以torch_geometric.nn.MessagePassing 类。

添加self-loop的目的是让featrue在聚合的过程中加入当前节点自己的feature，没有self-loop聚合的就只有邻居节点的信息。

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import torch
from torch_geometric.nn import MessagePassing
from torch_geometric.utils import add_self_loops, degree

class GCNConv(MessagePassing):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super().__init__(aggr='add')  # "Add" aggregation (Step 5).
        self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels)

    def forward(self, x, edge_index):
        # x has shape [N, in_channels]
        # edge_index has shape [2, E]

        # Step 1: Add self-loops to the adjacency matrix.
        edge_index, _ = add_self_loops(edge_index, num_nodes=x.size(0))

        # Step 2: Linearly transform node feature matrix.
        x = self.lin(x)

        # Step 3: Compute normalization.
        row, col = edge_index
        deg = degree(col, x.size(0), dtype=x.dtype)
        deg_inv_sqrt = deg.pow(-0.5)
        deg_inv_sqrt[deg_inv_sqrt == float('inf')] = 0
        norm = deg_inv_sqrt[row] * deg_inv_sqrt[col]

        # Step 4-5: Start propagating messages.
        return self.propagate(edge_index, x=x, norm=norm)

    def message(self, x_j, norm):
        # x_j has shape [E, out_channels]

        # Step 4: Normalize node features.
        return norm.view(-1, 1) * x_j

所有的逻辑代码都在forward()里面，当我们调用propagate()函数之后，它将会在内部调用message()和update()。

使用 GCN 的例子

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conv = GCNConv(16, 32)
x = conv(x, edge_index)

SAGE的例子


聚合函数（aggregation）我们用最大池化（max pooling），这样上述公示中的 AGGREGATE 可以写为：

上述公式中，对于每个邻居节点，都和一个 weighted matrix 相乘，并且加上一个 bias，传给一个激活函数。相关代码如下(对应第二个图)：

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class SAGEConv(MessagePassing):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(SAGEConv, self).__init__(aggr='max')
        self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels)
        self.act = torch.nn.ReLU()
      
    def message(self, x_j):
        # x_j has shape [E, in_channels]
 
        x_j = self.lin(x_j)
        x_j = self.act(x_j)
    
        return x_j

对于 update 方法，我们需要聚合更新每个节点的 embedding，然后加上权重矩阵和偏置(对应第一个图第二行)：

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class SAGEConv(MessagePassing):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        self.update_lin = torch.nn.Linear(in_channels + out_channels, in_channels, bias=False)
        self.update_act = torch.nn.ReLU()
      
    def update(self, aggr_out, x):
        # aggr_out has shape [N, out_channels]
      
        new_embedding = torch.cat([aggr_out, x], dim=1)
        new_embedding = self.update_lin(new_embedding)
        new_embedding = torch.update_act(new_embedding)
      
        return new_embedding

综上所述，SageConv 层的定于方法如下：

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import torch
from torch.nn import Sequential as Seq, Linear, ReLU
from torch_geometric.nn import MessagePassing
from torch_geometric.utils import remove_self_loops, add_self_loops
class SAGEConv(MessagePassing):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(SAGEConv, self).__init__(aggr='max') #  "Max" aggregation.
        self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels)
        self.act = torch.nn.ReLU()
        self.update_lin = torch.nn.Linear(in_channels + out_channels, in_channels, bias=False)
        self.update_act = torch.nn.ReLU()
      
    def forward(self, x, edge_index):
        # x has shape [N, in_channels]
        # edge_index has shape [2, E]
      
        # Removes every self-loop in the graph given by edge_index, so that (i,i)∉E for every i ∈ V.
        edge_index, _ = remove_self_loops(edge_index)
        # Adds a self-loop (i,i)∈ E to every node i ∈ V in the graph given by edge_index
        edge_index, _ = add_self_loops(edge_index, num_nodes=x.size(0))
      
      
        return self.propagate(edge_index, size=(x.size(0), x.size(0)), x=x)
 
    def message(self, x_j):
        # x_j has shape [E, in_channels]
 
        x_j = self.lin(x_j)
        x_j = self.act(x_j)
      
        return x_j
 
    def update(self, aggr_out, x):
        # aggr_out has shape [N, out_channels]
 
 
        new_embedding = torch.cat([aggr_out, x], dim=1)
      
        new_embedding = self.update_lin(new_embedding)
        new_embedding = self.update_act(new_embedding)
      
        return new_embedding

batch的实现

GNN的batch实现和传统的有区别。

zzq的观点

将网络复制batch次，batchSize的数据产生batchSize个Loss。通过Sum或者Max处理Loss，整体同时更新所有的网络参数。至于网络中循环输入和输出的H^(t-1)和H^t。（感觉直接平均就行了。

有几个可能的问题

  1. 网络中参数不是线性层，CNN这种的网络。pytorch会自动并行吗？还需要手动
  2. 还有个问题，如果你还想用PyG的X和edge。并不能额外拓展维度。

图像和语言处理领域的传统基本思路：

通过 rescaling or padding(填充) 将相同大小的网络复制，来实现新添加维度。而新添加维度的大小就是batch_size。

但是由于图神经网络的特殊性：边和节点的表示。传统的方法要么不可行，要么会有数据的重复表示产生的大量内存消耗。

ADVANCED MINI-BATCHING in PyG

为此引入了ADVANCED MINI-BATCHING来实现对大量数据的并行。

https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/batching.html

实现：

  1. 邻接矩阵以对角线的方式堆叠(创建包含多个孤立子图的巨大图)
  2. 节点和目标特征只是在节点维度中串联???

优势

  1. 依赖message passing 方案的GNN operators不需要修改，因为消息仍然不能在属于不同图的两个节点之间交换。
  2. 没有计算或内存开销。例如，此batching 过程完全可以在不填充节点或边特征的情况下工作。请注意，邻接矩阵没有额外的内存开销，因为它们以稀疏方式保存，只保存非零项，即边。

torch_geometric.loader.DataLoader

可以实现将多个图batch成一个大图。 通过重写collate()来实现，并继承了pytorch的所有参数，比如num_workers.

在合并的时候，除开edge_index [2, num_edges]通过增加第二维度。其余（节点）都是增加第一维度的个数。

最重要的作用

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# 原本是[2*4]
# 自己实现的话，是直接连接
 >>> tensor([[0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1],
             [0, 1, 1, 2, 0, 1, 1, 2]])
# 会修改成新的边
 print(batch.edge_index)
 >>> tensor([[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3],
             [0, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 5]])

torch_geometric.loader.DataLoader 例子1

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from torch_geometric.data import Data
from torch_geometric.loader import DataLoader

data_list = [Data(...), ..., Data(...)]
loader = DataLoader(data_list, batch_size=32)

torch_geometric.loader.DataLoader 例子2

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from torch_geometric.datasets import TUDataset
from torch_geometric.loader import DataLoader

dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES', use_node_attr=True)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

for batch in loader:
    batch
    >>> DataBatch(batch=[1082], edge_index=[2, 4066], x=[1082, 21], y=[32])

    batch.num_graphs
    >>> 32

需要进一步的研究学习

暂无

遇到的问题

暂无

开题缘由、总结、反思、吐槽~~

参考文献

无
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