2021年3月14日日曜日
ゲーミングディスプレイは本当に役に立つのか?
2021年1月16日土曜日
コロナ禍でやっと自宅ごはんが定着してきたアラフォーのキッチン環境の話
自炊なんてする気はまったくなかったのに、コロナウイルスのせいで日々の95%の食事が自炊になってしまった。まあ、自炊と言えるほどのしっかりした自炊でもないので、敢えて自宅ごはんと書くことにしよう。
コロナウイルスが話題になりはじめてからの直近1年弱で、購入してよかったと思えるキッチン用品などを挙げてみる。
冷蔵庫: SHARP SJ-GW41F
シャープ SHARP プラズマクラスター 冷蔵庫 どっちもドア(両開き・ガラスタイプ) 幅60.0cm スリムタイプ 412L 5ドア ホワイト SJ-GW41F-W
最近まで、2004年の就職のタイミングで購入した130L台の小さな冷蔵庫を使っていたが、日常的に自宅で食事を準備しようとすると、容量的にはかなり不満を感じるサイズだった。また、1-2年前から変なリレー音が聞こえるようになっていたので、冷蔵庫を買い換えたいと思っていた。
ペットボトル等の飲料類がたくさん冷やせることを求めると観音開きは自分に向いていない気がして、また転居の際にもドアの方向がネックにならないようにと考えてシャープの両開きドアにした。別にもっと大きいサイズの冷蔵庫でもいいかなと思ったけど、412Lであれば当面は不自由ないだろうし、横幅600mmであれば転居の際に冷蔵庫の設置場所が制約事項になることはないだろう、という判断でこのサイズに決めた。
酔った勢いでIYHしたアレが納品された pic.twitter.com/N89LUlIiEo
— Takeshi HASEGAWA (@hasegaw) July 30, 2020
しばらく使ってみて感じるのは、もっと冷凍スペースが大きくてもいいかな、という事。冷蔵庫が割とスカスカで、冷凍庫の利用率が非常に高い(後述するエアオーブンが非常に便利だからだ。冷蔵庫とエアオーブンの相乗効果とも言えるかもしれない)。
水切りラック: ヨシカワ 1306081
ヨシカワ 日本製 水切りラック シンクサイド 幅の広がる 2段水切り 15~27.5×57cm 1306081
キッチンの左側スペースに余裕があったので、この奥行きにあわせた水切りラックを購入した。二階建てで、自炊初心者には贅沢すぎるようなサイズである。
後に包丁ホルダーも購入した(同社製品もあるが、私は他社製品を組み合わせている)。これをつけて以降、メインの包丁の定位置はココになった。外れて危ないのではないかと言われることがあるが、インシュロックで固定してあるので、震度7の地震でラック全体がひっくり返る状況でもなければ包丁が飛び出すことはない。
My new gear… pic.twitter.com/DQiYXL0iYS
— Takeshi HASEGAWA (@hasegaw) June 21, 2020
食器棚を持っていないためシステムキッチンの収納スペースしか食器や調理器具の格納場所がなく不便なので、褒められた状況ではないが、水切りラックにモノが残りがち。その状況で、このサイズ感はとても便利に使っている。
この水切りラックはいまの賃貸物件のキッチンの作りにぴったりな仕様のものにしてしまった。日本メーカー製で比較的高級ナモノだけど、将来引っ越しをしたときには、この水切りラックがうまく使えないかもしれない。でもいまのキッチンでの日々が幸せだから、それはそれでいい。
炊飯用の鍋: ストウブ ココットでゴハン S
何年か前に、購入から15年ほど経過した炊飯器の蓋部分が壊れてしまい、それ以後自宅で炊飯できなくなっていた。新しい炊飯器はコレを買う1年前ぐらいから探しはじめていて、ふるさと納税で入手しようかとか、折角だから美味しく炊ける炊飯器がいいなとか色々と考えて市中のラインナップを見ていたのだが、特に美味しそうに炊飯できそうなのはファミリー向けサイズで、私のような独身にちょうど良さそうなサイズのものはあまり選択肢がないと感じていた。
このホーロー鍋に水 200ml と米 1合をいれてしばらく時間をおいた後、ガスコンロ強火で一気に沸騰させて、沸騰したら一度全体をかき混ぜ、蓋をして弱火に。5分後に火を止めたら10分ほど蒸らし、食べられる。炊飯にかかる手間は、強火の間の数分間と、キッチンタイマーからの割り込みが発生した瞬間だけ。平行で洗い物などをしているとこの時間はロスには感じないし、炊飯器での炊き上がりまで数十分待っていた頃がバカらしくなる手軽さである。
うまくて、私は突然米を炊き始め、ほかの人が野菜を追加で買いに行った pic.twitter.com/0AI0wLVK91
— Takeshi HASEGAWA (@hasegaw) May 28, 2020
米はゆめぴりかの無洗米を使っているので、といではいない。とぐ手間が発生すると自分的にはかなりハードルが上がるかなと思う。毎回1合で炊いているが、大抵は0.5合ぐらいでよかったりもするので、半分はジップロック容器に移して冷凍している。冷凍された米は容器から出してジップロック袋に移し、過去に炊いたが食べていない米はストックしている。本当にすぐに食事にありつきたい時などは、このストックが活躍している。
このホーロー鍋は底の径がかなり小さいので、標準的なガスコンロでは標準の五徳に乗らない。このため、小さい鍋などが載せられる五徳を併用している。
パール金属 五徳 ブラック 外径14cm 鉄鋳物製ミニ ホーロー加工 フェール HB-4198
実はいま使っているのはふたつ目。洗い物を終えた後にガスコンロで加熱して乾かしたりしていたのだが、ひとつ目の個体を加熱しすぎて底を割ってしまったので、二つ目を購入した。空焚きしてはいけないのだが、温度センサーつきのガスコンロだから大丈夫だろうと油断していたら破損してしまった。まあ底が割れていても使っていいみたいだけども、表面のガラス質が欠けていてカケラを食べるるのは気持ち的に嫌だし、錆びやすくもなっており扱いが面倒で、買い直した。
包丁: 京セラ セラミックナイフ
京セラ 包丁 ファイン セラミック 三徳包丁 16cm グリーン 漂白 除菌 対応 無料研ぎ直し券付 Kyocera FKR-160GR
これまで2000円程度の包丁を使っていて、研いでみたりもしたけども、やはり慣れていない人間が研いでもなかなか切れるようにはならなかった。このセラミックナイフは今のところ非常に快適に利用できている。タマネギを切っていても目が痛くならないだけでも大変助かっている。固い食材に対してだと刃が欠けたり、捻ると割れたりというリスクはあると思うが、そういう事はしないように注意している(場合によっては古い包丁を併用)。
エアーオーブン: レコルト Air Oven エアーオーブン ノンフライヤー RAO-1
レコルト Air Oven エアーオーブン ノンフライヤー RAO-1 レッド
妹の家で、フィリップス製のノンフライヤーでフライドポテトをさくさくっと作っているのを見て、ノンオイルフライヤーは便利で良さそうだなと思っていた。ただ、フィリップス製のノンオイルフライヤーはもう廃番になっており、中古品しか市中では見かけないので、代わりになるものを探していた。グリルやオーブンレンジの代替として利用しているが、かなり手軽に使えるので気に入っている。購入してからの利用頻度は当初を想像を大幅に超えて高い。
新兵器を導入したのでもうポテト恋しさにマクドナルド行かなくていい pic.twitter.com/xVQKTyOtJQ
— Takeshi HASEGAWA (@hasegaw) August 8, 2020
このモデルは、ノンオイルフライヤーというよりは、製品タイトルにあるとおりエアオーブンだ。中に電熱器とファンが入っていて、稼働中に空気をかき混ぜる仕組みになっている。フィリップスの本物なノンフライヤーは掃除機並の音を出していた(それぐらい空気を高速に循環させている)が、この製品はそこまでのものではない。
本物のエアフライヤーと比べれば格段に静かなので集合住宅で真夜中に使っても迷惑をかけない点はメリットだが、ノンフライヤーとしてはパワー不足。空気をかき混ぜてくれて、しみ出した油分がカゴの底に貯まるオーブンだと捉えたほうがいい。他の製品と比べると角張っているので、洗い物はしやすい方で、それが頻繁に利用する上で心理的障壁を下げているように感じる(その代わり空気の循環がトレードオフになっているかもしれない)。
電子レンジのオーブン機能で冷凍フライドポテトを加熱するのが地味に手間だが、これを使うととても簡単だ。魚の切り身を焼くのにも使える。コンロのグリルを使わなくてもいいので掃除する場所も減る(私は、もうグリルを使うことはないと思って、排気口を封印してしまった)。冷凍唐揚げは、一度油で揚げられたモノはうまくいくが、揚げる手前で冷凍された唐揚げには対応できないと思ったほうがいい。ノンフライヤーとしての機能を求めるなら、たぶん他にもっといいモデルがあるだろう(買い換えてもいいかもしれない)。
幸せな食生活 pic.twitter.com/QXUDHtxxZ5
— Takeshi HASEGAWA (@hasegaw) December 21, 2020
PVCキッチンマット
キッチンマット クリア PVC 45×180cm 厚さ1.5mm クリアマット 台所マット 透明マット ソフト 撥水 おしゃれ 汚れ防止 お手入れ簡単 床暖房対応 滑り止め (180*45cm)
今回のキッチンでは、PVCの透明なキッチンマットを使用している。液体をこぼしても、モップで拭き取るだけで済む。物件の床を汚さないで済むし、洗濯機で洗わなくても簡単に掃除できるのがとても便利。今後も同じようなものを使い続けるだろう。
これを言ってしまうと身も蓋もないシリーズ1: 広いキッチン
最後に、装備というよりは環境的要素について。フルサイズのキッチンは本当に便利だ。自炊慣れしていないシロートの私のような存在にとって、横幅1メートルにコンロと流し台が集約されているようなユニットキッチンでの料理は、経験がない上でハンデを背負わされているようなものだ。広いキッチンがあるだけで、自炊の難易度はガクッと下がる。
当初はキッチン全然使えなかったが、15年間で気づいたこと。水栓のアナログ操作に慣れること。食中毒と加熱について最低限のしくみを理解する(Cooking for Geeksなど)。
— Takeshi HASEGAWA (@hasegaw) May 17, 2020
あと、大きなキッチンを使うこと。コレ。単身者向け物件のなんちゃってキッチンは素人には難しすぎる。余裕のある鍋を使うこと。 pic.twitter.com/6db5MRdIjd
これを言ってしまうと身も蓋もないシリーズ2: グロサリー店へのアクセス
2020年までは坂が多い地域に住んでいて、スーパーで食材を購入して自宅に持ち帰るためには必ず坂道を登らないといけなかった。これはかなりのハードルだった。首都圏で車は持っていないので徒歩がメイン、坂が多いこともあり自転車も持っていなかった。
いまは複数のグロサリー店へ徒歩5分以内にアクセスできる立地になったことで、食材を買いにいく行為に対する障壁がとても下がっている。隣のブロックのコンビニに行くレベルの感覚で、ただ税別100円のカットねぎだけを買うつもりで外出するのすら苦ではないレベルである。次に引っ越しするときも、スーパーなどが近い場所にしようと思う。
まとめ: 環境が揃ったら自宅ごはんが楽しくなった
私はもともと、食事を準備するために時間をかけたくないと思っている。引っ越し前は、起きたらすき家に行って朝食メニューを頼むような生活をしていた。コロナウイルスが問題にならなかったら、こんなに普段から自宅でごはんを食べていなかったか、弁当などに依存していたと思う。1年前の食生活と比べて、1日あたりのコストはコンサバに見積もっても半額以下になっていて、冷蔵庫以外はすでに投資対効果は得られている。
使いやすいツールを揃えるということは、台所に対する苦手意識を和らげてくれて、場合によっては手間や苦痛を取り除いてくれるんだなあと改めて感じている。スノーボードでも下着やフリースなどをユニクロから山用に変更したときに、それまでの苦労から解放されてとても快適になった。自宅でごはんを食べるのも、同じようなものだなあと思う。
この一年間の食生活の変化は、自分の残りの人生の食習慣そのものを変えることになることを確信している。
夜にほとんど食べずに寝ちゃったので朝からごちそうを用意した pic.twitter.com/NWNTguiTtS
— Takeshi HASEGAWA (@hasegaw) January 8, 2021
2019年12月10日火曜日
ARM搭載FPGAボードでHDMI->VNCサーバーを動かした話
こんにちわ。さくらインターネット在籍の @hasegaw です。今年も Advent Calendar に参加……していたのですが体調不良により投稿が大幅に遅れました😫
今回は、2019年4月に開催されたAI・人工知能EXPO さくらインターネットブースで展示したデモンストレーションの構築時に使ったトリック(?)を紹介します。
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| 弊社ブース@AI人工知能EXPO 2019 |
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| 今回展示したデモ |
デモ制作の背景
2019年は、さくらインターネットとしてもこれまでより大きなブースを作ることになり、立ち寄られた方に楽しんでもらえる「インタラクティブなデモ」をしよう、ということになりました。
以前の展示会でのデモは私が制作していたのですが、時間の都合もあり、今回のデモの実装は Pegara 社にお願いしました。
データセンター内で映像デモを構築
高火力コンピューティングのノードを展示会場で稼働させることにしたのですが、その場での推論結果を大型ディスプレイに表示するには、 Tesla V100 では役不足です(同モデルにはビデオ出力がない)。サーバー用の組み込みビデオプロセッサでは、ビデオの出力性能が貧弱で、今回のデモのようなインタラクティブな描画には向きません。このため、 Tesla の代わりに Quadro RTX 5000 を搭載し、同ボードから映像を出すことにしました。
実質的に「Quadro RTX 5000 を搭載したデュアルプロセッサのワークステーション」ですが、非常に大きなマシンなので、搬出・搬入も一苦労します。このため、最初から最後までデータセンター内でマシン(予備機を含めて2台)のセットアップを済ませておき、データセンターからビックサイトの展示会場まで直送することにしました。
ただ、会場でデモ中に映像が途切れるようなことがあってはテンションだだ下がりです。このため、データセンターに置いたまま、デモの動作が途切れないかを確認するための手段が必要でした。
通常のサーバーであれば、 BMC のリモートコンソール機能が有効ですが、後から Quadro RTX 5000 ビデオカードを増設した場合には、そのような便利機能は使えません。
IP-KVM 装置でも倉庫に転がっていればよかったのですが、そもそもホスティング事業が主なビジネスともいえる弊社の場合、KVM切り替え機すらほとんど見かけません。このため、 Quadro から出力された映像をリモートから確認するというイレギュラーな要件に適したオモチャを適当に見繕う必要がありました。
データセンター内のHDMI映像を観測するためにどうするか
FPGA と言っても、今回利用した PYNQ-Z1 ボードでは、用意されているイメージを microSD カードに書きこむだけで、 HDMI ポートからの DVI-D 信号キャプチャーが可能です。
プログラマブルロジックに Xilinx の AXI Video DMA IP がインプリメントされているので、このレジスタを自分でARMコア側から叩いてやれば、DVI-D から1フレームを読み取るのは割と簡単です。
以前、実験的に「PYNQ-Z1にDVI-Dで入力された映像がが映るVNCサーバ」を試作していたため、それを使いました(使ってみたかったw)
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| DVI-D信号が映る謎なVNCサーバー |
4-in-1 HDMI マルチビューアの利用
今回、会期中にマシン障害が発生した場合の対策として本番機と予備機の2台を準備しました。この2台のマシンの出力を同時にモニタリングするために複数映像を同時表示できるHDMIマルチビューアを利用しました。
この装置を介しておくとマシンの再起動中などにも常に 1080p60 の信号が出続ける特徴があり、長期間にわたるビデオキャプチャのトラブルを防ぐ上でも有効です。
今回使用した 4-in-1 マルチビューアはシリアルコンソール操作により表示内容の切り替えも可能ですので、両方の画面を出力したり、片方の画面をフルスクリーン表示したり、と遠隔操作することも可能です。
データセンターに設置
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| 全体像 |
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| データセンターから送られてきたサーバーの映像 (Ubuntu 16.04と、BIOSのPOST画面が映っている) |
これでリモートからVNC経由でデータセンター内の画面を表示できるようになりました。この仕組みは1ヶ月以上無事に動き続け、でデモの開発はほぼリモートで行われ、実際にマシンの前で作業を行ったのは搬出前の動作確認(1日)のみで済みました。
最適化の余地
コードを見られるとすぐわかるのですが、非常に雑な実装でフレームバッファのコピーを繰り返しています。
PYNQのbitstreamに含まれているビデオキャプチャはOpenCVで用いられる1pxあたり24bit BGR順フォーマットに合わせられており、libvncserverが求める1pxあたり32bit RGB順のピクセルフォーマットとは異なっています。このため、今回のコードではOpenCVをcvtColor関数を用いてソフトウェアでフォーマット変換していますが、ちゃんと性能を出したければ PL 側で libvncserver が要求するビデオフォーマットに変換した状態で DMA コントローラに食わることでゼロコピー化も可能でしょう。
以前から事情が変わっていなければOpenCVをNEON命令を利用するように再コンパイルするだけでも上記の色変換処理の速度はあがるのですが、PYNQ-Z1のメモリ帯域幅は細いのので PL からビデオのピクセルデータを受け取る時点で工夫するのが理想です。
また、フレームバッファのなかで変化した範囲を libvncserver に渡せれば画面の差分転送が可能になるので、そこまでやりきれば、一般的なデスクトップ画面などを転送する場合にパフォーマンスが高いものが作れるのではないかと思っています。
VNCは、変更があった領域のみを転送することが可能なプロトコルですので、各種パフォーマンスのチューニングをしていけば今後で活用余地が見いだせるのではないかと思っています。
別の実装方法
今回使用したVNCサーバーは、まだホントに画面が映るだけで差分転送をしていないので画面全体を毎回再転送するため非効率でした。正直なところ、性能だけを考えれば、入力フレームをMotion JPEG にエンコードしてストリーミングする実装を使ったほうが良かったと思います。
— IkaLog_JA (@IkaLog_ja) February 23, 2017
別のハードウェアを使う方法として Raspberry Pi シリーズは H.264 エンコーダを持っているので、映像のストリーム送信の用途には向いています。CSI-2 カメラインターフェイスにHDMI to CSI変換モジュールを取り付けるとHDMI映像をキャプチャできます。私がこの作業を行ったときはまだ OpenMomoなどが利用できる状況にはなかったのですが、今時だとH.264+WebRTCなどもアリですね。
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| 手元でも Raspberry Pi 4 + B101 ボードで色々試しています。 |
まとめ
映像デモマシンをデータセンター内に設置して開発するために、今回は手持ちの ARM+FPGA ボードでこしらえた「受信したDVI-D映像を表示できるVNCサーバー」を使ってみました。
HDMI映像をIP経由でストリーミングできる手段は増えてきていますが、こんな方法もあるということで参考になれば幸いです。
この記事はさくらインターネット Advent Calendar 2019 の 6日目でした。7日目の記事もお楽しみに。
過去に参加した Advent Calendar まとめ
- 2018年12月: AMD GPUによるディープラーニング環境の構築
- 2015年12月: スプラソン機材セットをつくりました
- 2015年12月: おうちハックで戦った話
- 2015年12月: Fluent-bit と XBee で作るセンサーネットワーク
- 2013年12月: 次世代I/Oインターフェイス「Eject-io」
- 2012年12月: 割り込みはいかにしてゲストの割り込みハンドラに届くのか
- 2011年1月: FreeBSD VIMAGEを使ったTCP/IPのルーティング デモンストレーション
2019年9月25日水曜日
iOSのAPNプロファイルをダウンロードして再インストールの時に備える
APNプロファイルをダウンロードすればよいのですが、例えば海外出張から戻ってきて、現地の SIM カードから国内の SIM カードに戻すと、 APN プロファイルの設定やダウンロードが必要になります。ダウンロードするには LTE 通信ができるか、 WiFi アクセスポイントにたどり着かないといけません。すると、移動中にさくっと APN 設定を復元できなかったりします。
ここでは、 iOS 系のデバイス(iPhone や iPad)で、オフラインのまま APN プロファイルを再インストールできる方法を紹介します。インターネットに接続できない状態で APN プロファイルをインストールできるよう、内蔵フラッシュ領域にコピーを置いておき、必要時にはあらかじめダウンロード済みの APN プロファイルをロードします。
Safari で IIJmio APN プロファイルのダウンロードページを開きます。
https://www.iijmio.jp/hdd/devices/config.jsp
Cellular Payload 版の APN プロファイルの画像を長押しして、ポップアップを開き、リンク先のファイルをダウンロード を選択します。
Files アプリを起動し、ダウンロード済みファイルを確認すると iijmio-celluar ファイルが確認できます。
ただし、このダウンロード先フォルダは iCloud 上となっており、いざというときにアクセスできないかもしれません。
画面右上の Select をクリックし、プロファイル ファイルを選択状態にして、画面下部からフォルダアイコンをタップしてプロファイルの移動画面を出します。そしてローカルストレージにコピーしましょう(このiPhone内もしくはiPad内)。まだ大事なAPNプロファイルを保存するのに適したフォルダを持っていなければ、この機会に作るとよいでしょう。私は hasegaw/private のなかにとりあえず保存しておくことにしました。
Files から、今回ローカルストレージに保存した APN プロファイルをクリックすることによって、プロファイルをインストールできます。クリックしたプロファイルは IIJmio サイトからダウンロードした場合と同様に Settings からプロファイルのインストールを別途許可する必要があります。
ガガーン・・・!みおぽんアプリからプロファイルを入れています。 pic.twitter.com/EI6Hgxl8uR— know94space (@know94space) September 25, 2019
2019年6月26日水曜日
iPhone XでGoogle Fiをアクティベートしてみた
Google Fi は日本ではほとんど知られていないと思いますが、 Google が米国で提供する携帯電話サービスです。だいたいのサービスの特徴として店頭売りされていたので買った(2枚) pic.twitter.com/JIUCNUhkFQ— Takeshi HASEGAWA (@hasegaw) June 23, 2019
- 20ドルで1電話回線(通話、Text、データ)を利用可能。10USD/1GB利用、ただし80USD/月で課金打ち止め
- 15GBぐらいまでは使える
- 世界170カ国ぐらいで、上記価格でLTEデータ通信が使えるので海外行きには便利
- 日本に持ってきているとUSの番号にかかってきた電話がローミングで受けられる?
- カーナビゲーションに iPhone を使うときに毎回 iPad Pro 経由でテザリングを有効にしないといけないのが地味に面倒
- Apple SIM から T-Mobile 契約をアクティベートできずにハマったことがある。LTEがある前提でいったら宿泊先の情報をUS到着後に確認せねばならず、LTEなしで別のホテルで泣きついてWiFiを借りるという苦労を去年テキサス州でしました。SIMアクティベートに苦労した詳細は IIJmio SIM カードが入った iPad Pro (2017) 10.5インチモデルで Apple SIM を使おうとして苦労した話 にまとめてあります。
- 結局、毎回 iPhone X 用に SIM が欲しいという状態になり、そのたびに AT&T や Verizon に駆け込み
Google Fi SIM を BestBuy で普通に発見
なお BestBuy での店頭売りがはじまったのは 2019年3月頃からのようです。
- SIM カードを手元に準備する必要がある
- Google US のアカウントでないとサインアップできないらしい?
- US 内の住所が必要
- 課金用クレジットカードも US みたいな話をみかける
この手を使おうかなと思ったのですが、カードに残高を追加する refill が日本国内からできないであろうことを考え、とりあえず自分が持っているカードでダメ元で試すことにします。
現地のAT&Tマンスリープランと比べて同じぐらいかちょっと高いぐらいの利用料ですが、データ通信が少なければ割安になりそうですし、データ通信は基本的に iPad Pro で利用できるプランでテザリングすれば Google Fi での通信量を抑えられ、Fi に課金されないので、USの電話番号とLTEデータ通信が iPhone X から利用できるというメリットが発生します。
Google Fi のLTEデータが高いと思うのなら、SIMを入手するまでの予備回線として利用するのもありかもしれません(まあ、それならAT&TとかのSIMカードを事前購入してアクティベートだけしろよという話はありそうですが)。
2018年12月4日火曜日
AMD GPUによるディープラーニング環境の構築
新しい Radeon GPU が登場
1ヶ月ほど前になりますが、2018年11月6日に、AMDが新しいGPU 「Radeon Instict MI60」を発表しました。4096のストリームプロセッサー、1TB/sの高帯域幅な32GB HBM2メモリを搭載し、PCIe 4.0 16レーンに対応したGPUです。また、ストリームプロセッサーが 3840 に変更された Radeon Instict MI50 というモデルを紹介されています。
AMDが7nm提供開始、Vega「Radeon Instinct MI60」と最大64コアのRomeこと新「EPYC」を発表
http://ascii.jp/elem/000/001/768/1768981/
ディープラーニングと Radeon GPU
Radeon GPUといえば、2018年はマイニングで話題になったりもしましたが、OpenCLによる計算用途にも利用できます。また、最近では ROCm と呼ばれるソフトウェア群によってディープラーニング目的でも使えるようになりました。
本当に動くの?
Radeon でディープラーニングってきちんと動くの?ちょっと試してみないと判らないな……と思われたりするでしょうか?
私は、高火力コンピューティングの仕事をしつつ、サイドプロジェクトで GPU を使ったりもするので、そのときはデータセンターをおいたマシンを使ったりもするのですが、かといって高価な Tesla を常に浪費するのも心が痛むので、最近は 10分の1のコストで済む Radeon で事足りる作業なら Radeon GPU を使ってみています。にわか機械学習マンとしては、現状 Radeon GPU で困ったことはありません。
最近は TensorFlow もアップストリームに追従するかたちで ROCm 対応版が作られており、動かしてみても、だいたいの場合は問題なく動くようです。また、 Radeon Instict シリーズに一気にいかなくとも、秋葉原で手に入る Radeon シリーズでとりあえずの味見をすることも可能です。
「本当に自分が持っているワークロードが動くの?」と気になる方は、 Pegara 社の GPU EATER をお試しになられてはいかがでしょうか。
GPU EATER
https://www.gpueater.com/
なんと1時間あたり1ドル未満で、RadeonシリーズのGPUサーバーを試せます。また、ログインは事前に用意したSSH公開鍵に対応する秘密鍵でSSHするだけ。利用開始も簡単で、最初から ROCm フレームワークや TensorFlow サンプルなども入っています。
Using TensorFlow backend.
2018-10-10 04:56:03.761749: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1519] Found device 0 with properties:
name: Device 687f
AMDGPU ISA: gfx900
memoryClockRate (GHz) 1.622
pciBusID 0000:03:00.0
Total memory: 7.98GiB
Free memory: 7.73GiB
2018-10-10 04:56:03.761786: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1630] Adding visible gpu devices: 0
2018-10-10 04:56:03.761820: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1039] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-10-10 04:56:03.761829: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1045] 0
2018-10-10 04:56:03.761848: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1058] 0: N
2018-10-10 04:56:03.761907: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1178] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 7524 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: Device 687f, pci bus id: 0000:03:00.0)
model_data/yolo.h5 model, anchors, and classes loaded.
(416, 416, 3)
Found 5 boxes for img
person 0.94 (143, 281) (216, 495)
person 0.97 (112, 17) (207, 331)
person 0.99 (239, 297) (317, 514)
person 0.99 (253, 98) (319, 364)
person 1.00 (38, 165) (102, 436)
20.274007220985368
Output => image.jpg.out.jpg
ROCm 環境のインストールって難しくないの? → 思ったより簡単でした
手元に実際の Radeon GPU を用意し、環境を構築するにはどれぐらいの苦労があるでしょうか?実際 Ubuntu 16.04 ベースで試してみたときは、思ったほど難しくはありませんでした。 https://github.com/hasegaw/rocm-tensorflow-ansible/ に、私が環境作成に使用している Ansible role から抜粋したものをおいておきますので、必要に応じて加工して利用してください。何をしているかというと
ROCM 環境の構築)
- カーネルの更新
- apt に ROCm レポジトリを追加
- ROCm 関連パッケージをインストール。カーネルモジュールは DKMS で設定されます
- /etc/profile.d/ に設定ファイルを展開
- 必要に応じてユーザ(既存/今後の作成時のデフォルト)のグループ設定を変更
- virtualenv をインストール
- virtualenv 上に tensorflow-rocm をインストール
2018年12月2日日曜日
ジオラインとスポーツタイツで出張を乗り切る
ジオラインだとこのようなタイミングで汗をかいても上のレイヤに汗を発散してくれるので寒いと感じる事がほとんどない。ジオラインを使うようになる前に使っていたユニクロ ヒートテックなどを久々に着ると、ここでとても差があって、「うわ!今すぐ家にかえって着替えたい!」と思う程度には快適さに違いがある。
個人差はあるだろうが、町中での仕事や電車・飛行機でなどの交通機関での移動なら中厚手・厚手タイプは不要だ。中厚手タイプは、私の場合はスノーボードで山にはいるとき(氷点下以下)にジャケットやフリースの下の肌着として着るレベル、厚手は冬山を縦走するような人向けのラインなので、少なくとも、どちらも町中で使うようなものではないだろう。
これが綿の下着だったりすると、夜に手洗いした下着が朝に着られる状態になっているなんてことは、まずあり得ない。アメリカなどではホテル客室のエアコン設定温度が18度前後みたいなことも多い(外出時に設定温度をあげておくことは可能だけどもハウスキーピングスタッフがウェッってなるだろう)。出先のホテルでなかなか綿の下着なんて乾かない、でもジオラインなら朝には着られる状態になるのだ。
古い靴下が溜まっている場合には、古くなった靴下を履いては捨てる、履いては捨てる、みたいなことをして帰って来るときには身軽になっていたりもする。靴下だってホテルで洗濯を頼むと数ドル取られたりするので、こういう方法をとっている。
普段とは違う気候の場所でも、過ごしやすくければ見知らぬ地でのストレスも軽減されたりするので、出張先や移動中体が冷えたり暑かったり、持っていく下着の枚数を何枚にするか悩んでしまったりする時には、ジオラインやスポーツタイツを試してみてほしい。












