広瀬浩男

虽然7，8年前就捧着Opengl的书在看，不过一直么有太深刻的理解，也没有写过太多的代码。

这次需要做一个小demo，选择用opengl。我开始细分了一个曲面，大约有3000个三角形，然后变成了1万2，然后4万8。后来，我就发现自己的程序已经慢到如蜗牛一样了。

我很好奇，一个如此之简单的模型，为何能慢到这个程度。就去google了一下，果然是因为opengl绘制命令的问题。粗暴的调用gl命令4万8千次，已经把性能杀死了。当然，解决方法是直接把模型加载到显存里面去。这个就是用VBO。

说来惭愧，我已经读论文，看书看到各种牛逼的CUDA，OPENCL了。可是轮到写程序的时候，还是要回到每天附和着骂一百遍的老技术。贱搜搜的。

我不是VBO的专家，有兴趣的可以看看这个链接。

大概而言，是要在显存中分配空间，绑定一个pointer，然后写入data。opengl默认提供了顶点，颜色，normal等array。对于index，有特殊的object。然后我就理解了，技术是怎么进步的。一开始固定的数组开始被诟病，然后就出现了动态的可以修改的版本。然后大家发现图形API的局限太大，就开始想着弄CUDA，然后是跨平台的OpenCL。

最后GPGPU还是搞不定复杂的数据结构，又把位置让给了多核CPU。

刚开始研究GPU的人，最后可能被各种名词和参数弄晕了头，GPU上面编程模型也不同，管线也不太一样。最近读了斯坦福Kayvon博士的毕业论文，里面对GPU的介绍有点意思，这里摘录几点小百科：

今天看了GTC2010的keynote演讲，有几个地方很受震惊。一方面是他们的技术，让我之前的想法和努力，几乎化为泡影，另外一方面，也是感慨时代变化之迅速。

Nvidia为什么要花钱在他根本不盈利的一个通用计算上，让我苦思了很久。现在我明白了，他们是在一个偶然的时候，赶上了时代的潮流。

那就是摩尔定律的失效。

摩尔定律的失效，让高性能计算这个非常有利润的固定领土重新成为了战场。这让我想起了美国和苏联抢占柏林的事情。你可以从一端去接近最终目标，别忘了，另外一端还有一个敌人。Nvidia是从民用领域进入专业领域的案例。

我觉得这个和黄的眼光是有关系的，他发现的不仅是市场需要什么，而且是未来的市场需要什么。这么搞下去，AMD包括以前的ATI，被Nvidia吞并是早晚的事情。商业是无情的，如果Nvidia能够用几块显卡搞定一个CPU集群的事情，干嘛要用CPU集群呢？又笨又耗电。更何况是高性能计算中心和超级计算机之类的。

相比于Nvidia，AMD和Intel在这个领域的投入就小的很多，Intel搞了个目前失败了的Larabee，而ATI的编程平台根本没有推广出来。CUDA这个东西，在学校的影响力已经很大了，他们正在复制微软以前做过的事情。Nvidia引导了领域内的公司的合作，就好象当年微软的DirectX统一了显卡接口一样。现在Matlab为GPU做了支持，Adobe为GPU做了支持，还有3DMax等等。

当然，我不能说的太绝对，因为计算方法不同，GPU干不了专业集群能干的事情，不过能从很多程度上替代CPU集群。有很多案例，并且会有更多的案例被发掘。

更可怕的是，Nvidia现在拓展了他们的业务，从PC到集群，还有移动端都有产品线。显卡是一个已经没有什么可争论的领域，而未来的盈利点的表现才是Nvidia的生死宿命。

Berkeley的计算机体系结构课程，在ituns上有下载到的版本。我这辈子上过无数的课，无数的让人昏迷到死的课，其中也包括计算机体系结构。

而Berkeley的这位Dan Garcia，却能将一个专业课讲成一门有趣的中学手工课。在讲Pipeline之前，这位仁兄居然花了10分钟，在课堂上进行狂欢，庆祝他们终于把软件和硬件世界打通。

我想这是一种性格吧。一种简单的，冲动的，疯狂的性格。这才是技术狂热者，狂热者不仅仅爱好计算机技术，可以爱好任何种类的技术，和艺术。我们亚洲人，太保守了，要疯狂一些。

Be Open！

今天遇到一个朋友，聊了聊他的专业。居然是用核磁共振读大脑的映像。

原理是用核磁共振连续扫描大脑，独处一段时间的数据，分析各个脑刺激部分的信息，把这些信息输入建立好的模型。通过模型分析之后，输出大脑的映像。

这个模型是怎么建立的呢？首先，有一个学习的过程，不断的用各种形状，颜色，等等信息去刺激大脑，然后记录相关刺激。这些离散的内容结合起来，就是一个简单的大脑反应模型了。

据当前文献显示，目前已经能够把大脑中的映像恢复出来了，虽然很模糊，好像是一副过度缩放的图画。

他们的下一步工作是读梦，虽然难度有点大。大脑，这个科学的最后处女之一地难道也要失守了？

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我个人比较喜欢骇客帝国的方法，还是用物理连接的方法，读出神经信号比较直接。

Epic总裁讲的，从market point of view。

未来的10年内，GPU这样的硬件平台速度可能会快上20倍，但是游戏产业的市场只有那么大，可能是2倍。

所以，要做的事情，是让productivity主导performance。

High-level programming beats low-level programming。

高层的编程语言，战胜低级的编程语言。

Easier hardwarebeats faster hardware!

硬件的选择也并非越快越好。

人们需要的是一个强大的Tool工具链。

因为监听需求，买了一个HD380 Pro，在日本Amazon买的，花了1000人民币不到。

网络上的中文资料很少，大部分都是280的评测。

我看过一个youtube的视频，有一个人用绝对的波段平衡来测试各个监听耳机，结果是280要比380的波段平衡。不过考虑到综合的用途，还是选择了380pro。

因为我自己还有一个HD595，所以主要对比来自于这款一样很流行的家庭娱乐级开放式耳机。

听了几天，主要的感受发现这款耳机的解析度非常的高，细节程度很高，有一些比较普通的MP3格式的音乐，很明显的听出采样率不够的问题。而595的感觉没有这么强烈，普通的格式的音乐一样能变得比较饱满。

低音的反应速度应该是这款耳机比较厉害的地方之一，因为没有刻意的音染，不会类似于劣质的家庭影院那样低音哄哄不绝于耳。相比于595而言，380 pro的低音要干净许多。

因为是封闭式耳机，所以在声场上会输给595。拿595听电影配乐，你会感觉有一点家庭影院的感觉，但是380就是一个扁平的世界。

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总结而言，因为定位不同吧。595还是家庭娱乐的首选。不过380听起来比我想象中要舒服一些，也不累，更加便携，密封性还不错，公共场所不容易扰民。380的解析度和灵敏度是要超越595的。佩戴舒适度而言，还是595要好，595是天鹅绒的，还是那句话，定位不同吧。

号外，号外。

最新的世界500强计算机，中国深圳高性能计算中心的曙光星云现在位列第二。这个是日本、美国、德国工业化国家的后花园，而我们不请自来了。

一些基本的信息如下： TC3600 刀片服务器，Intel X5650处理器， NVidia Tesla C2050 GPU。“Nebulae is currently the fastest system worldwide in theoretical peak performance at 2.98 PFlop/s. With a Linpack performance of 1.271 PFlop/s it holds the No. 2 spot on the 35th edition of the closely watched TOP500 list of supercomputers.”

这样的消息在5-10年前，肯本就不会信，国家一个863根本养不起这样的项目。超级计算机领域与其说是技术密集型，还不如说是资金密集型。一个正常的集群，不用说搭建和折旧的投入资金，每年的维护，可能会在200万美元的级别。

星河主要适用曙光的服务器，曙光是一个搞服务器的集团，并不自己产芯片或者配件。天津的星河系统，也是采用Intel，AMD这样的芯片。这次星云的异军突起，主要拜Nvidia的Tesla所赐，一片Tesla的GFlops性价比可是远远的要优于Intel的芯片。

至于搭建超级计算机的技术，HPC领域的研究，国际参与度和热情也很高，不过在关键技术领域，还是只能看看热闹。

总结而言。这个现象，说明国家富了，养得起这些科研和高级消费品了。另外一个方面是，希望国家搞科研，不要像搞体育一样。在领先国家普遍追求实用性能的时代，我们突然在峰值上做足了文章。这点，我只表示尽量理解，毕竟要经历这个时代的。

这是我道听途说的一些东西，后面有主要原文网址，主要是关于GPGPU是怎么被炒热的。

Nvidia可能有%99.999....的钱不是从GPGPU赚来。科研领域Make Sense的东西不一定在商业领域成功，比如现在有一款协处理器，就和GPU一样，插上去能做所有的事情，无比厉害。但如果是没有足够的人用，马上就会消失。GPU现在最大的商业优势之一，居然是每个电脑上都有一块这玩意儿。这块芯片当然是为了图形加速用的，但就是因为大家都有一块，所有的热情都被投射在其上。

斯坦福的BrookGPU和Waterloo Computer Graphic Lab的Lib Sh是最重要的两个工作。

先说说BrookGPU。这是Stanford University Graphics Group的工作。他们当时提出了Stream Programming的概念。数据被打包成Set，形成一个stream，而不是individual的。执行数据的是kernel，可以是一个单独的kernel，或者是一个kernel链，就好像一般的pipeline一样。并行过程被kernel所隐藏，你不用指定一个循环什么的，而是告诉kernel一个保存数据的纹理。Brook后面的主要科研人员是Ian Buck，这是他的PhD毕业论文内容。2004年开始，其间中断过，2007年停止。

Nvidia决定进入GPGPU战场是在2005年。他们当时雇了Ian Buck，Brook后面的推手，让他来负责设计Cuda语言。CUDA是Compute Unified Device Architecture的缩写，是Nvidia为通用计算提供的方案。籍此，Nvidia能够更加有底气的设计自己的GPU架构来适应未来的通用计算。Nvidia还提供了一些并非建立在图形API上的接口，让整个计算模型更加好用。当然Nvidia还做了很多其他的事情，比如把一直由CPU做的物理也弄到GPU里面去了。

这个时候，我要是CPU供应商，我一定会非常紧张。通用计算本来就是CPU的天下，这样下去大家都跑过去用GPU了，岂不是末日不远了。特别是摩尔定律失效的这几年，每次大家讲个什么，都会把CPU和GPU的Peak Performance的图拿出来对比一下。最新的CPU比GPU慢了已经100倍了。

当这些都在进行的如火如荼的时候，Apple公司为了让MacOS更好的支持未来的多核体系结构，搞出了一套叫做Grand Central的东西。Apple未雨绸缪，是有道理的，因为自从CPU撞墙之后，唯一靠谱的大大提高程序运行速度的方法就是并行了。而Grand Central就是要让程序员从各种多线程编程任务中解脱出来。Apple的某人碰巧就发现，这个东西也符合GPGPU领域的需求。于是Apple就把这套东西包装成了一个API标准，叫做OpenCL（Open Compute Language）。

然后呢？Intel的目的是想让自己X86的基因到处存在。Nvidia的目的是让GPU吞噬CPU。。。大家都不想死。

“We want to run Renderman like shaders in real time, it's too hard. Because we want to render millions of pixels per second, hundreds frames per second, closely to a billion of pixels. We do hundreds operations on one pixel, but in RenderMan we do hundreds of thousands for example noise. 

图形领域的经典论文:

在实时系统出现（GPU）之前，图形领域的很大部分在电影制作上。怎么设计一种系统，让艺术家把现实世界的内容建模到虚拟世界里面，并且尽可能完美的渲染出来。现代图形系统的奠基工作，大约发生在1984年左右。（但我们的各种图形学书中，这些都不是重点，很多书是从扫描线算法开始讲的，一下子把大家的兴趣都给干死了。谁关心直线或者圆怎么扫描出来的。更加无聊的是，考试居然还要考这些算法的代码。）

回到主题，现代图形系统的基石是Pixar公司的RenderMan这些东西，后来不断进度，成为世界性的标准。实时系统不断的从中吸取营养，并且加入新的内容。

84年的经典的论文包括：

85年的

Cook和Perlin的想法最后合成了RenderMan系统，他们设计了一套牛逼的接口The RISpec，用到现在。怎么说呢？现代的图形学时代是一个令人扫兴的年代，只能靠着并行系统的进步来壮壮阳。

技术这个东西，常常是很委屈的。市场火的时候，就是宠妃，不火的时候就得独守深宫。

往事1.

最近深蓝之父许峰雄在他的官方博客中预测到，2010年是3D元年。对其在游戏领域的推广有这么一段话：

“而在3D市场的推广中，游戏产业应该是其中的关键因素。对于现有的PC游戏而言，如果你用nVidia GPU，再加上一个高频率（120 Hz或者更高）的显示器和特制眼镜，你就能在3D效果下玩大多数现有的游戏了（注：针对3D输入信号，nVidia GPU通过编程可以快速且连续地产生两眼的影像，以达到其效果）。索尼在CES中展出的PS3可以用来玩3D游戏（索尼PS3刚好使用了nVidia GPU），不过这需要改固件（firmware）甚至其他相关硬件设备（索尼的参展人员称3D PS3只能在索尼的3D电视上使用……）。”

这让我想起了一个陈年往事。2007年的秋天，我遇到一个美国海龟，博士辍学，自己搞创业。当时他带了一套设备和一纸专利来到上海。我看过他的技术，是一个液晶显示器，但是这块显示器在构造上略有不同，有两个数据接入口，分别连在笔记本的两块显卡输出口上。因为屏幕能够高速刷新，所以带上偏振镜片后，每一只眼睛能看到刚好是60Hz的图像。

当时这个海龟想从美国找3D片源来中国推广。但他似乎也嗅到了游戏领域的前途，就问我，现在的游戏能分别的产生两个角度的图像吗？我当时的想法是从游戏源代码的角度来解决问题，多加一个camera，就能很准确定位视角。后来想想这样不行，就又想从DirectX角度来解决问题，但这样的话又要包装dll，工作量太大。如果能够从shader角度入手的话，是最简单的。

不过我后来回去研究了一下，日本的3D电视都推出来了，谁还带个偏振镜！想象一下，网吧寂寞的帅哥们都带上牛逼的墨镜玩着劲舞团，是何等壮观啊。。。于是我无情的把海龟给抛弃了。现在再读到这篇新闻，不禁感慨，潮流是需要引导的。如果你觉得带上墨镜玩游戏是个时尚，那就是可以接受的。就好像大家都喜欢女主角的造型，在大街看到蓝皮的人，也不要惊奇拉。

往事2.

许峰雄的预测之二：eReaderRus，电子书是我们。最近很红的Kindle电子书从被造出来之后，没少被模仿。

好吧，那是在2004年的冬天，我和几个非常好的朋友突然觉得，电子书的市场已经成熟了，日本sony推出了一款不错的产品。我们决定跟风弄一把，于是折腾了大约半年之后，在Arm芯片上写出了一个电子书的程序，搭了个原型。然后呢？然后大眼瞪小眼，不了了之了。

这件事情一直刺激着我，正好后来在北京呆了一段时间，每次在王府井的图书大厦的楼梯附近，总能看到各类的电子书的尸体在那里挂着，又贵又无人问津。从技术上讲，这些东西都差不多，程序只不过是体力好的程序员的产物而已。新的kindle当然借助了更好的显示屏，但我想更多的因素是人们的思维转变。如果不是网络读物，google图书馆，平板电脑等等的东西逐渐改变了大家的习惯，电子书又如何被接受，并且流行呢？要知道，叫嚣电子阅读器市场已经成熟的企业已经不止一打了。

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回归本文主题，技术还得看市场，东风刮的狂，周郎才能爽。加点我个人的预测吧，如果硬件不是问题的话，中国的山寨也会面临一次转型的机会。那就请设计界的朋友们多努力吧，我们可能不缺乏个人创意，我们需要的是一个愿望和一个圈子。

如果经常去网络上看口琴大牛的视频的话，就会发现他（她）们的颤音总是拉的很好听，有时候会觉得类似于某种管乐器。一开始可能会觉得是做出来的音效，其实这是在颤音基础上做的压音。

这是我两年前写的一段文字：

“颤音这个词，用中文是无法去正确的理解的～

在英文术语中，颤音有两个相关的单词——vibrato 和 tremolo。
1. vibrato的意思是声音随着时间有节奏的改变音符的pitch（音调），或者更物理一点，有节奏的改变frequency（频率）。
2. tremolo的意思是随着时间变化改变音符的volume（音量），在波形图上的体现是振幅（A）的变化。”

在初级入门教学材料中，老师已经教过如何去做一个颤音了，不过那个是用手掌来辅助的。在拿麦演出的时候，手掌就帮不上忙了。所以，需要用气息来做颤音。

读书笔记：Ray-tracing strengths and opportunities

作者：Eric Hanies

简介：《Real-time Rendering》一书的作者，图形学界的大佬，现在在Autodesk工作。这篇报告2008年发表，对比光线追踪和光栅化算法的特点。这不是一篇系统的介绍算法的报告，恰到好处的轻轻点到了很多当前的领域问题。

Interactive Render里面没有最重要的效果，最重要的就是 6+ FPS，这个不实现，其他都是多余的。有人会把电影渲染搬出来，说这些那些效果很重要，但要注意的是电影渲染目前每一帧要用到20分钟-20小时不等，远远不是实时领域的事情。

一晃已经当了很久的初学者了。偶尔也会有完全不懂的人来交流，回顾这段时间的学习，有几个很大的错误，可惜没有办法回头再来一次了。如果不是想一个月速成，泡妞走人的话。还是好好的练习吧。有这么几个问题，我觉得有必要分享一下：

微软学术搜索介绍

http://academic.research.microsoft.com/Default.aspx

我以为微软的学术搜索引擎是一个新的东西，但其实已经很多年了。对于google和其他的搜索引擎，比如DBLP等，微软的工具操作性更加好。

Suzuki Manji是铃木乐器创始人，这款琴以他的名字命名。

有一次在某个文章中读到，如果要在某一领域有所树建，一万小时的基本功是少不了的。不管什么领域吧，也暂且不怀疑这一万小时的可靠性。让我们算一笔账，这一万个小时到底是什么概念？

-----------一则老读书笔记，放到这里轻松一下----------

 Guantanamera是一首流传很广的古巴歌曲，由古巴爱国诗人何塞.马蒂（Jose Marti）作词，著名歌手霍塞伊托·费尔南德斯（Joseito Fernandez）作曲。Jose Marti是古巴独立战争英雄，这首歌源自他死前所做的一首诗(Versos Sencillos)的内容，这也是他的最后一首诗，1895年代的事情。

副歌内容主要针对一位住在Guantanamo(一座位于古巴东南方的城市)的姑娘。主歌与副歌的搭配就让这首歌变成了一首情歌。歌曲有极其浓烈的拉美风情，如果你要去古巴晒太阳，一定带上这首歌，还有欢快、忧郁、悲伤、释怀的情绪。

因为这首歌非常有名，我们能听到的版本很多。经常被称作“乡村歌曲”的版本有两个，一个是1966年的Sandpipers版本，上面的视频就是这个。另外一个版本出自民谣之父Peter Seeger，《We Shall Overcome: Complete Carnegie Hall Concert》这场演出（1989）中唱歌的最后一首歌（视频只有youtube有，地址：http://www.youtube.com/watch?v=X5JLCAIJLJ8&feature=related）。

关于Peter Seeger的故事，我已经读了3夜了，看来没有一个月是读不完拉。你如果去看了youtube的那个视频，就发现，Peter习惯性的带动大家一起唱歌，用朗诵诗歌的方式读歌词。那种台风是从Woody Guthrie那里学来，他曾经跟着Woody流浪了半个美国。而Woody是Bob Dylan的偶像，也是Bob Dylan的模仿对象。最后说一句，Peter Seeger是一个美国左派，共产主义者。唱民歌的都是“左派”，罗大佑也是“左派”。唱伪民歌的是傀儡，宋某就擦边。

...

国家可以无政府主义，也可以法西斯，其实对于个人也有同样的道理。人对自己可以采取法西斯式的严格纪律，也可以放任自我，随心所欲。

原图请猛击这里

图1. 《奇特一生》时间管理的思维导图

最近一直想整理一下《奇特的一生》，因为这本书读的时候，千头万绪，难以把握重点。后来发现豆瓣上有人在用思维导图做笔记，我也尝个鲜，使用的软件是iMindMap。看这弯弯扭扭的线头，是不是有点像生物组织的感觉 ：）

我没有把整本书的目录都记录下来，而是按照我的理解和豆瓣上的一些评论，把书中关于时间管理相关话题进行总结。当然这幅图仅仅是思路，如果要理解，还需要详细展开。这个软件有很多快捷键操作，而且界面看上去够Naive，这个算优势。在我进行创作时，居然有人指着这个图说，这是给小孩子用的吧...

思维导图基本的原理其实很“深邃”，讲到最后是基本的数学问题。世间万物的组织方式抽象后，无非是图论中的那几种模型。日常生活中的，人们说法网恢恢，都是网状结构。比如网络，也是某种“网状”结构。这些都太过于宽泛，并且不能体现具体特点。而计算机世界最经典的模型是什么？- 树！

无论是金字塔原理，还是这个思维导图，或者是文章写作中的章节编排，都是树状模型，也可以说是层次结构。这种层次结构的元素相互之间只存在上下级关系，并无其他可能。就好像组织严密的政府机构，如果越级报告，那就嗝屁了。但总有例外的时候，例如层次关系所不免面全描述，或者或造成冗余。比如个人同时隶属于多个机构，你说是一个分两半用呢？还是复制一份？最常遇到这个问题的是数据库，所以衍射出了关系数据库模型。看到图1中那条黄色虚线了吗？那就是一个破坏模型的计划外的关系。

无论如何，树状结构因为很美，匹配了很多自然的现象。至于人脑的思维呢，肯定有层次抽象这一种逻辑，再根据二八原则，最简单的两成逻辑，占用了你八成的思考时间。层次结构应该算是最常用的之一。所以，使用范围很广：记忆，笔记，写报告，写论文，做演讲，考试，思考，集中注意力等应该都有用。特别是某一些记忆方面的应用，涉及到右脑法则（近日会再研究研究）。

关于层次逻辑，我还有一个观点，一般人能记住某概念有某几要点之类。但是却不能记住4个以上的层次，比如某事物的某个要点，有几个层次还能直接记住。但某个层次又如何如何就不一定了。所以，需要有协助记忆，这就是为什么要做笔记。通过视觉刺激，从而用心像来记住复杂层次，经过反复后，变形成潜意识，即优质记忆。优质记忆，常常在梦中出现哦。

不过，关于奇特的一生和时间管理的想法，只能留在下一篇日志写了。

Godfather Theme

抽空从Ultimate Guitar上摘了一个Guitar Pro的谱子，Slash的电吉他版本，凑活用吧。这首曲子非常耐听，不过音阶比较特殊，对于吉他而言，很容易就按出来了，对于其他非半音阶的乐器，可就困难了。而这段前奏，几乎就是为十孔布鲁斯压音训练而设计的。

（从Lee Oskar主页盗来的图片，抱歉）

十孔布鲁斯口琴什么区位最有味道？低音部分！借由纯熟的压音等气息技巧，能够让人产生是小号或者萨克斯的错觉。而高音部位，则能模仿小提琴，也不失华丽。

言归正传，如何练习，推荐去这个链接把Guitar Pro的文件下载下来，然后装一个Guitar Pro听着，或者去视频网站搜索Slash Godfather Theme。然后，下载APGuitar，吉他定音器，观察自己三孔压音的具体音值。等到第三孔四个音都能发出来之后，慢慢把这段旋律来一遍。

之后，就不用看APGuitar这样的工具了，因为大脑中已经有正确的旋律，每次练习的时候对错，大脑自然会反应过来，最后就是狂练，直到牛逼为止。

中日同样使用汉字，但是使用方法不同。不同之处如下：

通过这五点中的后三点，可以发现如果曾经有一段时间两国汉字大概相同的话，一定有一个时间发生了偏差。没错，这与胡适和那个年代有关。中国的20世纪初，也就是100年前，无论从政治、国体、思想、文学都处于绝对错乱期，好像被猛兽痛击一掌，不知何去何从。蔡元培邀请陈独秀担当文科教长，其中有一个工作，就是整理国学。陈独秀的观点较为激进，有一段语录变可体现：“先废汉文，且存汉语，而改用罗马字母书之”。差一点，我们就连汉字都丢了。

第二阶段