婉兮清扬

CUDA 8 on Amazon Linux 2017.03.1 HVM

发表时间：2017-08-16 08:06:32

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I was able to install CUDA 8 on the EC2 instance with the following steps. It should be noted that the EC2 instance was created with a root EBS volume of 100 GB to avoid running into storage space issues.

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# STEP 1: Install Nvidia Driver
# 384.66 is a version that has support for K80
#
cd ~
sudo yum install -y gcc kernel-devel-`uname -r`
wget http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/384.66/NVIDIA-Linux-x86_64-384.66.run
sudo /bin/bash ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.66.run
nvidia-smi

#
# STEP 2: Install CUDA Repo
#
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda-repo-rhel6-8-0-local-ga2-8.0.61-1.x86_64-rpm
sudo rpm -i cuda-repo-rhel6-8-0-local-ga2-8.0.61-1.x86_64-rpm

#
# STEP 3: Install CUDA Toolkit
#
sudo yum install cuda-toolkit-8-0
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
nvcc --version

#
# STEP 4: Compile a sample program (deviceQuery) to use CUDA
#
cd /usr/local/cuda-8.0
sudo chown -R ec2-user:ec2-user samples
cd samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery

At this point everything should be all set. I have also compiled and tested some other sample code from the samples folder and they all seemed to work.

A quick example on cuBLAS can be obtained from http://docs.nvidia.com/cuda/cublas/ . Simply copy Example 1 or Example 2 from this web page and save it as test.c, then compile and run the code with the following commands. I have tested both of them and verified them to be working.

#
# STEP 5: Compile and test cuBLAS code
#
nvcc test.c -lcublas -o test
./test

品茶作业 — 2017年早春景迈古树

发表时间：2017-08-05 15:00:43

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这一份作业，记的是剑年师兄赠送的2017年早春景迈古树，一个月前由岳父岳母从北京捎来雪梨。这段时间迫于生计疲于奔命，竟然一直都没有打开过。今天终于有了些许闲暇，也来不及沐浴焚香，便直奔Chatswood火车站的Tea Journal而去。经过三个小时的品饮，整理成茶记一篇，请剑年师兄指正。

茶具：110 CC白瓷盖碗
用水：市政自来水
水壶：随手泡
水温：80度到100度之间
茶量：6.0 克
水量：80 CC左右
冲泡：5秒到30秒

这一块茶饼，干净清爽，条索分明。清闻花香淡雅，无烟味。茶饼压制较松，可以轻易用茶针撬开。取茶叶适量置于茶荷内，茶叶大小匀称，通体银毫；大部分叶片完整，亦有些许碎屑。用沸水冲洗白瓷盖碗，趁热将茶叶投入盖碗中震荡数次醒茶。温热的茶叶兰香浓郁，无异味。冲洗茶具及醒茶后不再烧水，直接用随手泡中的热水冲第一泡茶。从第二泡起，每泡茶均重新烧水，使用滚水进行冲泡。出汤时将茶汤注入公道杯，又由公道杯分注入茶杯。

第一泡：水温90度，急冲点注，即冲即出。茶汤浅黄，底部有些许碎末；清闻有淡雅花香，略带蜜香。叶底清闻有浓郁兰香。茶汤入口略甜，很淡，又略带些许奶香，不苦不涩。饮后三五分钟，感觉上颚有轻微回甘，舍底生津。回甘与生津缓慢地蔓延到双颊与舌根，不强烈。

第二泡：水温100度，急冲点注，即冲即出。茶汤浅黄，但是汤色比前一泡稍深，底部有些许碎末；清闻花香更浓，蜜香更显。叶底兰香扑面。茶汤入口微甜，奶香更浓；饮后有极其轻微的涩感，主要体现在上颚；不苦。待茶汤稍凉后再饮，涩感不显，愈饮愈甜。饮后三五分钟，由喉咙处开始生津回甘，口腔有些许舒张感，不强烈。回甘与生津蔓延到整个口腔后变成满口清甜，不强烈。

第三泡：水温100度，急冲浇注，即冲即出。茶汤鹅黄，底部有些许碎末；清闻花香转淡，蜜香不显。叶底兰香更浓，茶叶开始舒展，叶片挺拔有活力。茶汤入口微甜，奶香转淡；茶汤带极轻微涩感，不苦。待茶汤稍凉后再饮，甜味更显，涩感更轻。饮后三五分钟，由舌底开始生津回甘，口腔舒张感更加明显，但是也不强烈。又过三五分钟后，回甘转变成满口淡淡的清甜。

第四泡：水温100度，缓慢浇注，注水10秒后出汤。茶汤鹅黄，底部有些许碎末；清闻花香更淡，无其他香味。叶底兰香依然浓郁，茶叶更加舒展。茶汤入口微甜，依然有些许奶香；舌面有些许涩感，不苦。待茶汤稍凉后再饮，甜味更显。饮后三五分钟，由舌底和双颊开始生津回甘，不强烈。稍后回甘又转变成满口清甜，持久绵长。

中场休息十五分钟。

第五泡：水温100度，缓慢浇注，注水15秒后出汤。茶汤橙黄，底部有些许碎末，花香不显。叶底兰香依旧显扬，茶叶已经完全舒展开来；叶片颜色以嫩绿为主，又有几片紫芽。茶汤入口微甜，奶香极淡；舌面有些许涩感，又有极轻微的苦。苦味片刻之后很快消退，变成轻微的回甘，口腔有轻微的舒张感。三五分钟后，由舌底开始感觉到轻微涩感，又伴随着稍微强烈一些的生津和回甘。七八分钟后，回甘和生津的感觉逐渐消失，留下满口淡淡的清甜。

第六泡：水温100度，缓慢浇注，注水20秒后出汤。茶汤橙黄，花香不显。叶底兰香开始减弱，但是依然清晰可闻。茶汤入口很甜，奶香不显，又带极轻微的苦涩。苦味片刻之后很快消退，变成轻微的回甘。回甘逐渐明显，但是始终不强烈，随后又转成满口甜味。甜味持久绵长，极柔和，舌尖的感觉尤为明显。缓慢地回味品饮的感受，又能感受到舌底和两颊开始产生轻微的回甘，随之又变成柔和的甜味蔓延至整个口腔。

第七泡：水温100度，缓慢浇注，注水25秒后出汤。茶汤橙黄，花香不显，茶汤入口很甜，奶香不显，依然带极轻微的苦涩。苦味很快消退，随之是轻微的回甘，口腔有轻微的舒张感，继而变成满口清甜。

第八泡：水温100度，缓慢浇注，注水25秒后出汤。茶汤橙黄，花香不显，茶汤入口很甜，奶香不显，依然带极轻微的苦涩。苦味很快消退，随之是轻微的回甘，口腔有轻微的舒张感，继而变成满口清甜。

倒一杯温开水，缓缓浇过舌面。一阵强烈的甜味由舌面升起，继而延伸到整个口腔。

如下图片，分别是第一、三、五、七泡的茶汤。




景迈是一款温柔的茶。记得第一次喝到景迈，是2009年的栋雨云飞版景迈古树顶芽，当时就很喜欢。那时在品茶作业里写道：“这一款茶，象极了十五六岁的小家碧玉，满面羞涩，外敛内秀，温柔婉转，感人至深。”八年以后，个人的际遇和环境都与当时有了很大的不同，可是对于景迈的感觉，犹如初见。

再来两个猴子

发表时间：2017-04-22 19:46:19

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猴子

发表时间：2017-04-22 18:50:05

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猴子

发表时间：2017-04-16 18:34:16

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近来何处，有吾愁，何处还知吾乐。
一点凄凉千古意，独倚西风寥阔。
剪竹寻泉，和云种树，唤做真闲客。
此心闲处，未应长籍丘壑。

休说往事皆非，而今云是，且把清樽酌。
醉里不知谁是我，非月非云非鹤。
露冷松梢，风高桂子，醉了还醒却。
北窗高卧，莫教啼鸟惊着。

猴子

发表时间：2017-04-16 13:06:43

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还是猴子

发表时间：2017-03-19 18:21:41

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画个猴子

发表时间：2017-03-17 19:09:38

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CUDA 8 on EMR with g2.2xlarge instance type

发表时间：2017-02-10 12:15:31

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Below is a quick recap of the steps to make CUDA 8 working on an single-node EMR cluster with the g2.2xlarge instance type. The challenges here being (1) finding a particular version of the Nvidia driver that would work with CUDA 8, and (2) installing the Nvidia driver and the CUDA Toolkit when there is only very limited disk space on /dev/xvda1.

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# STEP 1: Install Nvidia Driver
# 367.57 is a version that has been verified to be working with CUDA 8
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sudo yum install -y gcc kernel-devel-`uname -r`
cd /mnt
wget http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/367.57/NVIDIA-Linux-x86_64-367.57.run
sudo /bin/bash ./NVIDIA-Linux-x86_64-367.57.run
nvidia-smi

#
# STEP 2: Install CUDA Repo
# Since we have limited disk space on /dev/xvda1, we use a symbolic link as a workaround
#
cd /mnt
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda-repo-rhel6-8-0-local-ga2-8.0.61-1.x86_64-rpm
mkdir -p /mnt/cuda-repo-8-0-local-ga2
sudo ln -s /mnt/cuda-repo-8-0-local-ga2 /var/cuda-repo-8-0-local-ga2
sudo rpm -i cuda-repo-rhel6-8-0-local-ga2-8.0.61-1.x86_64-rpm

#
# STEP 3: Install CUDA Toolkit
# Since we have limited disk space on /dev/xvda1, we use a symbolic link as a workaround
#
cd /mnt
mkdir -p /mnt/cuda-8.0
sudo ln -s /mnt/cuda-8.0 /usr/local/cuda-8.0
sudo yum install cuda-toolkit-8-0
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
nvcc --version

#
# STEP 4: Compile a sample program (deviceQuery) to use CUDA
#
cd /usr/local/cuda-8.0
sudo chown -R hadoop:hadoop samples
cd samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery

At this point everything should be all set. I have also compiled and tested some other sample code from the samples folder and they all seemed to work.

A quick example on cuBLAS can be obtained from http://docs.nvidia.com/cuda/cublas/ . Simply copy Example 1 or Example 2 from this web page and save it as test.c, then compile and run the code with the following commands. I have tested both of them and verified them to be working.

#
# STEP 5: Compile and test cuBLAS code
#
nvcc test.c -lcublas -o test
./test

品茶作业 — 2014麻黑古树

发表时间：2017-02-09 20:19:19

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这一块茶饼，干净清爽，条索分明，褐中带银，茶叶通体白毫，兼有些许紫芽。清闻无烟味，有木香，带轻微土腥气。掰下茶叶适量，拆散后置于茶荷内，茶叶大小匀称，带些许碎屑。

用沸水冲洗盖碗，趁热将茶叶投入盖碗中震荡数次醒茶，温热的茶叶木香浓郁。冲洗茶具及醒茶后不再烧水，直接用水壶中的热水冲第一和第二泡茶。从第三泡茶起，每泡茶均重新烧水。出汤时将茶汤注入公道杯，又由公道杯分注入茶杯。在品饮之前，首先观察茶叶的形状和香气，其次观察茶汤的颜色和香气。待茶汤稍凉后分两口品饮，第一口少量茶汤缓缓漫过舌面，第二大口茶汤稍多快速滚过舌面。

茶具：110 CC白瓷盖碗，白瓷公道杯，白瓷品茗杯
用水：自来水，经便携式 Brita滤壶过滤
水壶：电热水壶
水温：80度到100度之间
茶量：5.0 克
水量：80 CC左右
冲泡：5秒到120秒

第一泡：水温大概为90度，注水后立即出汤，主要目的是醒茶。茶叶尚未伸展开来，木香浓郁。由于没有使用滤网，茶汤中有些许碎末，但是不影响茶汤质量。茶汤颜色极浅，淡黄色，轻闻有轻微花香，不显扬。入口滑爽，清甜，不苦不涩，10秒后有轻微的回甘。茶汤稍凉后，入口时甜味更加明显。

第二泡：水温大概为85度，注水后立即出汤，依然是为了醒茶。茶叶开始略为伸展，木香更浓。茶汤颜色极浅，淡黄色，与第一泡接近，花香显扬。茶汤入口滑爽，清甜，不苦不涩，10秒后舌尖和舌头两侧开始生津和回甘，双颊有轻微的舒张感，也有轻微的生津。五分钟后，感觉口腔中仍然有轻微的生津和回甘。

第三泡：水温100度，注水15秒后出汤。茶叶略显舒展，木香飞扬。茶汤橙黄，花香转淡。入口微苦微涩，下咽无锁喉感。苦味10秒后散去，舌底生津回甘，但是口腔和舌面依然有些许涩感。饮第二口时，有强烈的生津和回甘，满口都是甜味和花香，舌尖的甜味最为明显，整个口腔都有强烈的舒张感。饮后三五分钟左右，喉咙略觉干涩，舌尖、舌底、双颊依然有很甜的感觉，仔细体会时也略有涩感。

第四泡：水温100度，注水15秒后出汤。茶叶更显舒展，木香依然很浓。茶汤橙黄，花香极淡。入口略苦，带些许涩感。苦味很快消散，由舌面开始生津回甘，轻微的涩感保留在舌面和上颚。茶汤凉了之后，入口涩感强烈而持久。一分多钟后涩感转弱，舌底和双颊又开始生津和回甘，整个口腔又强烈的舒张感。喝一小口温开水，缓缓底漫过舌面，感觉到极为强烈的甜味。再喝一口茶汤，感觉到极为强烈的苦味。但是苦味很快消散，随之满口生津和回甘。

第五泡：水温100度，注水20秒后出汤。茶叶完全舒展，木香依然很浓。茶汤橙黄，花香不现。入口苦，苦后涩，苦涩很快消退。由舌底和喉咙开始生津回甘，随后蔓延至舌面和双颊。一分钟后双颊、舌底、舌根依次出现涩感，此后再次感觉生津与回甘。腹中有胀饱的感觉，开始打嗝。大约五分钟后，涩感全部消退，满口都是甜味。

第六泡：水温100度，注水20秒后出汤。茶叶完全舒展，木香开始转淡，剩下淡淡的甜香。茶汤橙黄，比上一道茶汤稍淡，与第三道茶汤的颜色接近。入口依然略苦，涩感5 秒后开始显现，20秒后涩感逐渐消退，随后满口甜味，伴随强烈的生津与回甘。

第七泡：水温100度，注水25秒后出汤。茶汤淡黄，入口清甜，不苦，有轻微涩感。由舌底开始生津回甘，随后蔓延到舌面、舌尖、双颊、整个口腔。

第八泡：水温100度，注水25秒后出汤。茶汤淡黄，入口清甜，不苦不涩。由舌底开始生津回甘，随后蔓延到舌面、舌尖、双颊、整个口腔。稍息片刻，又觉得有轻微的涩感由舌根蔓延到舌面，不强烈。饮一口茶汤，涩感随即消失，咽下茶汤后，轻微的涩感再次出现。20秒后，涩感消退，双颊生津回甘，满口都是甜味。

｀

这八泡茶，喝了整整两个多小时，饿了都。看一下叶底，叶片肥壮匀称，带些许紫芽。从前面八泡的表现来看，这茶继续再泡个二三十泡应该没有问题，可惜已经喝不动了。剩下的茶叶，不舍得倒掉，留下来明天继续喝。

这一饼茶，是张师兄从北京带到帕斯，又从帕斯邮寄到悉尼的。第一次见到师兄，是在洋葱欢乐园白老师组织的茶会上，记不得是在照澜院还是胜因院了。师兄带茶，我来冲泡，虽然说话不多，却又相见恨晚。喝得最开心的一次，是在新林院梁思成先生的故居里，一伙人从傍晚喝到凌晨，把师兄压箱底的几个寨子逐一点评了一遍。三年前我移居悉尼，自此再也没有见过师兄，虽然天天想念师兄的茶，但也没怎么和师兄联系。过年之前，非常意外地收到师兄发来的信息，说是带了两块茶饼到帕斯来过年，其中一块是给我的。当时心里的那种感动，真的是难以言表。得茶友如此，阿飞三生有幸。

查了一下博客上的记录，上一篇茶记，竟然是2011年5 月写的。这五年来，竟然没有认真地写过一篇茶记，真是惭愧得很。