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每次在Gmail里面看信， 都会在收件箱， 或者所有邮件， 或者发出邮件的页面的上方看到web clip或者是gmail里面的广告， 好久都没有看过垃圾邮件（spam）这个分类了， 今天突然想看看spam， 当然里面还是那些发票啊辣妹之类的邮件， 但是那个广告后者web clip的地方换了一个东西， 一看原来是spam recipe （午餐肉食谱）， 还有另个一个分类叫trash， 也是从来没有看过， 一看， 里面都是recycling tip（循环使用小窍门）。
以后大家每天每天都看spam和trash这两个分类吧！我虽然不怎么环保， 但是图着罐头午餐肉的方便经常吃， 也要经常看看怎么样能做出花样来了。:)
看到了研究室以前的同学在公司里用到了Verilog， 结果出现了这样一个编译错误。
她说她还没有give up， 编译器先give up了。 还在数字电路的东西还是看起来确定一些， 搞模拟电路的荃哥哥说他们研究室用的模拟“模拟电路”的Hspice更加变态， 编译成功以后也只是说“seems to be successful”……
电脑都会说I了， 让人就不得不想起Matrix了。
今天吃完晚饭之后， 大家在一起学习各国最基本的话， 那就是如何说fuck。 首先是挪威语版本的， 来自挪威北部的赫格的男朋友勇来教我们， 然后是来自挪威南部的赫格的教学， 有点不一样， 主要是发r的音的时候有些不一样。 还是北部的对我来说容易一些。
然后是印度的， 有两种语言， 一种是印地语， 另一种是南部使用的语言。
最后是法国的， 不小心把那个删掉了， 明天看来还要让塞巴斯蒂安重新说一下， 凭借我的记忆， 发音好象是o-kyu-rei。 然后还让小赛说明了一下英语的thank you和日语的konnichiha在法语中的意思。 英语的谢谢你， 在法语里就是kiss my ass的意思， 而日语的你好， 则是法语里面看到大波妹以后感叹的一句话！
Jobs发布iPhone才几个小时， 大家就分析了那些半导体供应商拿到了苹果的订单。 FBR的榜单如下
以下的台湾公司也是获益匪浅：
而大家之前预测的处理器是PortalPlayer 或者是Nvidia的。 还是三星和台湾的公司牛鼻阿！这个电话倒是挺漂亮， 但是4g/500，8g/600， 感觉就有点值不到这个价钱了。
这个项目可以让你搭起一个https代理服务器, 自己建立账号密码, 给在伟大的墙之内的亲朋好友用. 今天刚刚上线提供下载. 有win和linux版本, 设定建立账户都十分简单. 对方知道你的ip地址还有账号密码就可以使用了, 不要再安装软件, 直接在浏览器里面就可以用了.
稍微麻烦一点的是如果你是用一个router上网, 则要设一下port forward, 映射一下地址, 这里有一个指导端口转发的网站, 几乎包括了世界上所有的router型号.
登录完成以后, 在那个页面的上面会出现一个蓝色的小地址栏, 输入地址就可以浏览了.
Flickr和Yahoo! shopping一起推出了Flickr Camera Finder, 可以告诉你什么牌子的什么型号的相机在flickr社区里面最流行, 你可以看到相机的具体参数, 但是更有用的是你可以直接看它所怕的相片的效果, 以及人们都在用这个相机在拍什么样的照片.
现在最牛比的牌子是Canon.
上次说到的那个百万美元大奖, UCSC的研究数据挖掘的教授Zhang Yi(张毅?)已经搞定了. 她是中国人, 本科是在清华读的.
这个故事告诉我们, 金钱的威力确实不能小视, 尤其是这种百万级别且不是日元的钱, 杀伤力真是非常之强大.
除了煎鸡蛋之外, 当然还可以为各种游戏和其他程序中进行3D渲染, 其他的新应用也没有离开视频这一领域, 还是视频的编码, 解码等.
前几天实验室的同学告诉我, EDA里面的布线这一环节并行的计算很多, 通用的CPU串行的计算很是慢, 所以很多研究EDA算法的研究者想要用专用的硬件来加速这一计算. 但是专用的硬件最少也要用FPGA吧, 还要设计接口, 比较麻烦. 但是有人想到了办法, 用现有的并行计算很牛鼻的显卡, 去做这种计算岂不是很好, 也不要专门再去设计硬件了, 只要看看手册, 如何操纵显卡即可. 有人已经做成了这样的实验, 让布线的算法在显卡上跑, 结果比在通用的CPU上快了十几倍 大家混这一行不都是想把算法作快一些好发论文吗, 结果被这人用这么简单粗暴投机取巧的办法直接就提高了十几倍….
其实很多研究者都想到了显卡的这个用途, 斯坦福的分布式计算项目folding at home就想到了用显卡来计算, 下载他们的客户端就可以实现这样的计算了, 据说得到了ATI的帮助, 这个客户端比用通用CPU的客户端要快20-40倍.
其实这也是ATI和Nvidia想要做的事情, 就是用显卡去干别的事情, 主要是浮点数计算密集 但是和视频处理没有什么关系的的应用, 比如研究者要做的基因研究, 金融上的证券衍生定价, 地震的研究等等, 但是这些需要你去了解显卡的编程, ATI现在想做的就是将这一过程简单傻瓜化, 让人很轻松就能用显卡来就计算. 现在显卡的浮点数计算功能很是强大, ATI最新的卡一秒钟可以进行0.5tera次, 就是那个80个核的teraflop的一半. ATI现在正与刚刚获得了1700万美元风险投资的PeakStream合作, 这个startup就是专门研究怎么样把显卡运用于其他的高端计算上的.
现在的CPU有的都有3Dnow这样的指令, 而现在显卡有强大的浮点数计算能力, 还可以分支, 循环, CPU和GPU似乎在向中间的那个方向发展. 其他的公司也忙着怎么利用这个显卡, Intel and IBM l上周发布了用扩展的图形总线标准可以将CPU与其他加速芯片连接的技术标准, 微软研究院也写出了一个原型编译器, 让用C#写的程序运行的时候可以利用GPU的计算能力来运算.
你看, 这个故事告诉我们, 当人们看到一个现成的东西其实还可以为自己干很多很多事情的时候, 就有了一种要占尽了这个东西便宜的热情, 搞起研究都变得疯狂起来了.
在前几天的Intel秋季IDF(Intel Developer Forum), Intel不出意料地展示了之前就被人所讨论地四核CPU, 这种东西似乎已经不能让大家麻木的神经有些许感觉了, 但是接下来展示的东西 就有点让人激动. 这个人(Intel的CEO)手里拿的wafer上总共有6400个cores, 而其将会被分割成80个芯片, 就是每个芯片是一个80核的CPU.
Teraflop
这个东西的小名叫Teraflop , 就是说每秒钟可以进行1 tera次的浮点运算. 其中80个cores都是简单的配置, 主频为3.1GHz, 据这个哥们估计 , 这个有80核的CPU的功率是102瓦! 听起来还是还不错. 当然这个听起来有点超现实的Teraflop还是处于试验阶段, 只是一个原型的实验品. 80个核的数字相当的奇怪, 因为这不是2的x次方, 估计出来的时候会是64核或者是128核—-如果他们还是用IEEE的浮点数标准的话. 但是CEO说保证会在五年之内商业化. 也是和Intel的工艺计划相关的, 他们的45nm工艺的芯片将在08年出厂, 而32nm的芯片将在10年左右出厂. 他们选择在九月份宣布这个消息也是因为Intel在这个时候比较的happy, 因为在这个月, 他们的65nm的芯片的出货量首次超过了90nm芯片, 达到了4000万 . 手持6400个核的CEO自然不会忘了羞辱一下AMD, 因为他们的65nm还要两三个月才能出来…….
TSV
最激动人心的应该是这个core和SRAM的传教士体位了, 这个3D的芯片将会把SRAM放在cpu的身下, 用的是一种叫TSV(Through Silicon Vias ). 这样可以极大的减少线长和延时, 导致带宽大大提高. 内存的带宽将会是931GB/s(不知数据从那里来的), 不知能否可以解决内存壁垒的问题. 看来intel的想法就是大容量的cache来解决问题, 所以不用AMD用的内存控制器. 而且TSV还有一个好处就是散热, 这种through silicon的via散热的效果最好, 我们做EDA的人好像有很多在研究如何在3D芯片中选择位置插入这种through的via, 来解决3D芯片最大的问题–散热的问题. 当然毫无疑问, 这会比将内存和CPU分开放产生更多的热, 也许这就是获得高带宽的代价吧.
不过内存容量相当的小, 每个core身下只有256KB, 80个加起来才20兆的内存, 我们的teraflop显然是欲求不满的, 不知以后会不会解决这个问题. 虽然那只有区区二十兆内存, 但是国内的报道标题 很是吓人,
Why Teraflop?
为什么要这种80个核的CPU呢? 这里有简单的解答 , 生活中研究中游戏中对平行计算的要求都很高, 现在的一个按顺序操作的CPU处理这种事情显然力不从心. 要靠比如并行计算牛比的显卡来帮帮忙, 听做图象的老李说以后Intel要把GPU做进CPU, 不过说不定一下个搞个几百个core的CPU, 连GPU都不用了.
Ecosystem
只有一个CPU肯定是不行, 周围的I/O, 总线, 芯片组都要跟上才行, 要不系统的整体性能就根本不会有提高. 还有软件的设计, 如果还按照以前那样写程序, 多核的并行优势根本也发挥不出来. 不知道给这样的一个东西写操作系统会不会很让人吐血呢? 现在的windows任务管理器竟然还有将某个进程分配给某个处理器的选项 , 我在我的windows里都没有看到. 不过最理想的状态还是这些东西都对最后的用户透明, 80个核与一个核一样, 谁还有闲工夫去管哪个进程到哪个处理器呢. Intel的Terascale Computing 计划当然把这些都考虑了进去, 不过看起来工程相当的浩大啊. 但是最近的芯片之间靠激光连接通信而不是电线连接的研究取得进展, 对Intel还是一个挺好的消息. 以后说不定就全是集成光路了.
这个故事告诉了我们古老的传教士对于芯片发展所起的重要作用!
MIT的OCW中大部分都是讲义加上作业, 没有讲解还是不明不白的, 其中讲课的视频好像不多. 前几天UC Berkeley跟Google Video合作, 讲他们的一些课程放在了Google上面, 由于这次Berkeley贡献的东西比较多且有内容, 还成了Google Video里面第一个有页面的. 在这个页面可以找到伯克利公开的视频.
一方面Berkleey只是将以前录的像给了Google, 公开课程不用任何的花费, 共享了人类的知识, 赚了一个好名声, 另一方面Google用这个内容填充了焦急地等待被信息插入的服务器, 充实了Google Video的内容, 还做了一个广告. 告诉大家Google Video除了接受个人的零散业务, 还接受大户的批发业务. 最后, 也是最重要的, 还造福了那些有心学习却去不了Berkeley的人.
当然对已经在Berkeley的人也是有用的, 他们说可以靠这个来选课, 就不会像以往那样只是听师兄的意见, 而错过讲课牛比的老师了. 有急事逃课, 回来还可以在google上补上.
update: 大家说google video竟然在国内访问不了, 高贵的兔子给了一个可以在国内看到的地址.
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