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。


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。


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

staub ストウブ 「 ラ ココット de GOHAN ブラック S 12cm 」 ご飯鍋 炊飯 1合 鋳物 ホーロー 鍋 炊飯器 【日本正規販売品】 La Cocotte de GOHAN 40509-653

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。

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。

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）。


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。


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。


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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

この記事はさくらインターネット Advent Calendar 2019 の 6日目です。

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。


弊社ブース＠AI人工知能EXPO 2019


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


いちばん最初に思いつくのは HDMI キャプチャデバイスなどをサーバラック内に仕込む方法です。ただ、この方法では別途 PC 等を用意する必要があり、面倒です。このため、今回は ARM 搭載 FPGA ボードを利用することにしました。

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）

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

全体像
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。

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。

 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




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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

現在、メインの携帯電話キャリアとして IIJmio を使用していますが、地味に手間なのが APN の設定です。

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。


また iCloud 上にこのようなファイルを集めておけば、まとめてプロファイルを復旧するときにまとめてインストールできて便利です。たとえば、オレオレ証明書の pfx ファイルなどを置いておくと便利ですよ。

ガガーン・・・！
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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

アメリカ出張中にBestBuyでGoogle Fi SIMを普通に買うことができたので、買って契約してみました。
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
  • 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？
といった感じになっています。詳しくは https://fi.google.com を見てみてください。


今まではどうしていたか

これまでは個人的にアメリカと連絡をとったりするときのために SkypeIn 番号をとっていました。はじめての海外がユタだったことから愛着もあり 1-801-****-**** の番号を押さえていました。

また、 iPad Pro の Apple SIM で 150日間で10GB程度使える $10 のプランこれまで3-4回契約してきました。だいたいの場合はこれで困らないのですが、以下のパターンでちょっと手間だなーというのがありました。
  • 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

ちょっと目立たないところではありましたが、  Google Fi の SIM が BestBuy の携帯電話売り場に普通に売られて居ることに気づいて、とりあえず二枚買ってみました。一枚おおよそ10ドルしますが、10ドル分のデポジットがあるので実質タダになります（申し込みをした場合は無料で宅配で送ってもらえるものを店頭で値付けしているが、その分はデポジットになるという仕組みです）。もしかしたらSIMを使わずに放置したら有効期限切れになってしまうかもしれませんが、まあ男の子のおもちゃ的要素も強いので、そのときは、まあ、それでいいでしょう（その場でプリペイドカードを activate している感じなどはないので、たぶん大丈夫だとは思います）

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。


アクティベートに必要なもの

翌日、早速契約してみることにします。事前に調べていたこともあり、だいたい必要なのはこんな感じだということがわかっていました。
  • 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
SIMカードは Google Fi の Web サイトから郵送を申し込むと１週間以上かかるそうでホテル宿泊者にはつらいですが、 BestBuy で小売りがはじまったことで一気にハードルが下がりました。

Google のアメリカのアカウントは作ればいいだけです。  Google Fi 申し込み時だけ在住国をアメリカに変更すればいいという話も見かけるのですが、何か面倒がおきて普段使いの Google アカウントに影響が出る場合を嫌って、今回は新しく Google US アカウントを独立したかたちで取り直しました。

US 内の住所は持っていませんが、「滞在先ホテルの住所を使う（嘘はついていない）」「勤務先会社のブランチオフィスの住所を使う」「知り合いの家の住所を借りる」「コワーキングオフィスの住所を借りる」といった手があるかと思います。残念ながらいまは雇用関係にある会社で直接米国内にブランチをもっていないので、関連会社の住所とか借りちゃおうかといろいろ悪巧みの考えたのですが、最終的にはホテル住所を入れ、アパート名として「The North Side Inn Guest」という要領で登録して、無事に開通までこぎ着けました。すべて正直で、嘘は一切ついていません。

最後の課金用クレジットカードでUS発行のものを用意する方法は思いつかなかったのですが、Webサイトで前例を調べていたら、US国内で買えるVISAなどのプリペイドカードに現金をチャージするという方法があるそうです。たとえば50ドルをスーパーマーケットなどで支払うとVISAのクレジットカードとしてプリペイド分だけ使えるカードを発行してもらえます。
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。


Google USアカウントを作成する

まずは US 内で Google アカウントを作成します。 Google アカウントの作成自体は特に普通のことですし細かくは書きません。


Google Fi に加入する

米国内のホテルの WiFi を使って https://fi.google.com/signup から申し込みを進めていきます。今回は端末を購入せずに Apple Store で購入済みの iPhone X と手元に準備した SIM カードを使用します。その条件で画面を遷移していくと 1回線20USD+データ10USD/1GB/mo.のプランが表示されます。

サービスアドレス（サービスを受けるメインの住所、おそらく緊急車両などを呼ぶ場合のベースエリアになる）の入力があったので、宿泊中のホテルの住所などをベースで入力します。（スタバWiFiなどで自宅住所のZIPコードをきかれたりしますが、とりあえずホテルのものを入れておくと通過できたりしますね）

課金先は、日本で発行された Delta American Express Gold を使っているので、こちらでの支払いという形にしたらあっさりと契約できました。


Google Fi アプリを入手する

Google Fi は日本でサービスされていないので、 Apple のアカウントが日本在住になっていると Google Fi アプリが iPhone X 上の App Store で見つけられません。このため、一時的に普段使いの Apple アカウントを US に変更することにしました。

Apple サイトにログインし個人情報を変更します。先と同じ要領でホテル住所でアカウントを作成しました。ここで請求先クレジットカードを登録するように求められるのですが、単に None （なし）のみを選択して先に進みます。ここでは、 Google が許してくれた日本のクレジットカードは通りませんでした。また、一度でもカード番号などを入れ始めてしまうと None を選択してもカード番号が不正といったエラーメッセージが出て咲きに進めなくなってしまいました。

Apple アカウントが US ベースになってから　iPhone X の App Store が US の App Store ベースになると、 Google Fi アプリが検索で出てくるようになりますので、インストールします。

ここまでが終わったら、 Apple アカウントの設定をまた日本に戻しておきます。


Google Fi SIM をアカウントに追加する

続いて SIM を使えるようにしていきます。購入済みの SIM をスロットに差し込み、先ほど  iPhone X にダウンロードした　Google Fi アプリで SIM をアクティベーションします。SIMパッケージに付属のワンタイムキー入力、またAPN設定などを済ませると、端末を再起動し次第サービスが利用できるようになりますという旨のメッセージが表示されます。


おつかれさまでした

上記で、割とあっけなく Google Fi の SIM を開通させることができました。


どう使うつもり？

海外出張に出たときに、米国のほか Google Fi のサービスエリアであれば、空港に降り立った瞬間から音声、LTEデータが使える回線を手元に持つことができるのは十分なメリットあると思っています。

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）。

また米国内で取得したSIMを日本にもってきても、サービス的にはユーザがSIMを持って海外旅行した状態になります。米国電話番号に対する音声通話もローミングされる認識ですし、ある意味 SkypeIn みたいなものを SIM として持った状態になります。しかも多分 Text はできる。

また、日本で利用する場合、日本のMVNOと比べれば割高ではありますが、最大月80ドルで15GB以上通信できる非常用SIMとしても利用できます。

月20ドルを1年間寝かせても年間240ドルですし、激安とは思わないものの、SkypeIn番号を取得するのだけに月13ドルかかっているぐらいなら Google Fi を契約し続けても正直月7ドルぐらいしかランニングコストは変わりません。このため、 Google Fi はアクティブな状態で Skype In は解約することにしました。


eSIM じゃダメなの？

私が持っている iPhone X が eSIM 対応だったら eSIM で考えたかもしれません。ただ普通の SIM として持っていると、帰国後に自宅で余っているLTE端末などにさして電話を受けるといったことも可能なので、物理 SIM がいいかなーという思いはあります。


おわりに

正直身構えた割にあっけなく開通した Google Fi ですが、しばらく使って（？）みようと思います。飽きたりコスパ悪いなと思ったら解約するかもしれませんが。
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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

こんにちわ。さくらインターネット 高火力コンピューティングの雑用担当 @hasegaw です。このエントリはさくらインターネット Advent Calendar 2018 4日目のエントリです。なお、前日のエントリは UIT#5 で登壇してきました + 資料への補足 でした。


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。

root@C-2b457c0e-0884-4f80-94fc-4bbeec7ecb4c-685:~/deep_learning_yolo_v3# python3 yolo.py  image.jpg
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
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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
TensorFlow のインストール）
  • virtualenv をインストール
  • virtualenv 上に tensorflow-rocm をインストール
といった感じです。 ROCm は repo.radeon.com からのパッケージを拾えば動きますし、 TensorFlow も AMD 社がポートしたバージョンを PyPI に適宜パブリッシュしてくれているので、 pip install するだけの時代が来ているのです。


利用感はどう？

どちらかといえば、パフォーマンスの面よりも、秋葉原などの店頭でカジュアルに手に入る Radeon Vega 64 は 8GB メモリモデルぐらいしか市場で見かけておらず、 Radeon Vega Frontier Edition (12GB) がほぼ市場から消えている状況で利用できるメモリ量が少ない点が、がつがつワークロードを回そうと思うと、ちょっと気になるかもしれません。

ワークロードによるので一概に言えないのですが、私が試した範囲では Radeon Vega 64 で NVIDIA TITAN X の8割から同等程度のパフォーマンスが得られていました。 GDDR5 搭載の NVIDIA GPU が HBM 搭載の Radeon Vega 64 に対して優位なのは NVIDIA すごいなーと思いますし、 Radeon 上でのチューニングはこれからなのかな、という感じがします。

現状の tensorflow-rocm は、CUDAバージョンのカーネルをコンバートして使っているようなので、このあたりの最適化が進めばさらに性能が伸びる余地もありそうです。例えば  GitHub 上のアクティビティを眺めていると、和算＋活性の "Fusion" カーネルの実装なども最近行われていました。どんどんアップデートされているので、今後が楽しみです。


まとめ

AMD Radeon シリーズでのディープラーニングもそろそろ実用段階に入ってきたのではないか、という感じがしています。

ただ、ディープラーニング用途で Radeon 系 GPU をすでに持っている方はほとんどいないでしょう。そんな時でも、ご紹介したとおり、 Pegara 社が非常にお安い価格で Radeon GPU を利用できる GPU EATER を提供されていますので、興味が湧いたら、こちらのサービスを試してみてはいかがでしょうか。

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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

ここ１〜２年で出張が多くなった（たぶんいままでの人生でいちばん移動してる）のだけども、移動にあたってはスノーボード等で色々試してきたノウハウを適用している。基本はモンベル ジオラインとスポーツタイツだ。今回はどうして私がジオラインとスポーツタイツの組み合わせを勧めるのかを紹介してみたい。


ジオラインは日常生活でも便利な下着

ジオラインは綿のシャツよりも軽く、かさばらず、速乾性をもった素材で作られているアンダーウェアだ。汗をかいても、その汗を上のレイヤの方にさくっと移してくれる。結果として体から出た汗を肌から離してくれるので、汗冷めをしない。

ジオラインシリーズはこちら
https://webshop.montbell.jp/goods/list.php?category=71000

私が知っている範囲でジオラインの下着は４種類ある。

・クールメッシュタイプ
・薄手（L.W. = Light Weight
・中厚手（M.W. = Middle Weight）
・厚手（EXPedition)

仕事や町中での日常生活、もしくは出張で使うとしたら、クールメッシュタイプもしくは薄手タイプになる。クールメッシュタイプというのは、ユニクロでいうエアリズムラインのような、夏場に肌がさらさらに感じるようなタイプ。薄手をはじめとする他のタイプは、繊維のなかに空気を保持して、そこに体温で温まった空気が留まるため、暖かく感じる。なお、個人的には、いちばん汎用性が高いのはクールメッシュタイプかなと思っている。クールメッシュといっても不必要に冷感があるようなものではないので、冬でも「肌をドライに保ってくれる下着」として活躍する。

ジオラインをインナーとして利用していてメリットがあるのは、寒暖差があるところを行き来したときに汗をかいたりしてもへっちゃらなことだ。例えば、冬場だと、仕事を終えてからコートを着て駅まで歩き、電車にのったら電車内で暖房がかかっていて汗をかき、コートの下で汗びっしょりになった下着に凍えたり、とか、そんな経験はないだろうか。

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。

薄手のジオラインは基本的に暖かく感じるモデルなので、これは夏に来ていると本人はきにしていないくてもそれなりに汗をかいて服が濡れて、周りが「このひと汗っかき！」と驚かれたりするので、できれば夏はクールメッシュタイプを使うほうがいい。冬でも薄手が暑すぎるようならクールメッシュタイプでいいと思う。

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。


ジオラインを旅や出張で使うメリット

ジオラインを旅や出張で使うと大きなメリットがある。かさばらない、軽い、手洗いですぐ乾く、一枚で幅広い気温差に対応できる、の４点だ。

ジオラインは実際も手にしてみると判るけども、下手な綿の下着よりも薄い生地なので、替えを持っていっても、かさばらない。また、軽いので、下手な綿の下着を持っていくよりも荷物重量をセーブできるように感じる。

手洗いですぐ乾くのは、旅先や出張先でとても便利だ。ホテルに戻ってから洗面台やバスタブのなかで水／お湯洗いし、十分にしぼり、バスタオルなどで残りの水分を吸い取って干しておけば、最短30分後には着られる状態になるし、朝までには十分乾く。完璧ではなくても、着ると自分の体温で下着が温まって水分がとぶので、客室で着替えや歯磨きなどの準備をしているうちに落ち着く。

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。

ここまで書くと「下着の予備もっていかなくていいの？」という感じになるけど、実際のところジオラインだと毎日手洗い対応で1枚で数日間の日程を回せてしまったりする。でも実際には夕食などでホテル客室への戻りが遅くなったりとか、時差ボケなどで疲れていて「明日のために下着を洗う」なんて元気がないこともあるので、荷物のなかにはスペアのジオラインが１〜２着準備してあったりするが、３枚とも使うようなことはまず無い。

ジオラインで下着量が減れば荷物が減り、他の用意を増やせる

シャツタイプの下着のほか、パンツも利用している。こちらも基本的に同じ使い方ができて、綿のパンツだったら手洗いで乾かすのがほぼ無理に等しくても、ジオラインだったら客室のなかでカジュアルに手洗いして乾かすことができる。出発日に着ているものを含めて３着あれば、ほぼ無限に回せるので、長期間の出張でも着替えを増やしたり、ランドリーサービスで１品に３ドルなど取られる必要もない。

ジオラインのおかげでスーツケース内の下着量を減らせたので（これも下着だが）靴下を日数分＋α分いれるようにしている。靴下は薄くなるとは着心地が悪くなるし、厚みがあるということは手洗い＆客室内で乾かすのが難しいからだ（手洗いできて客室で１日以内に乾く快適な靴下があれば紹介してほしい、本当に）。

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。


気温差を吸収できるスポーツ用タイツは移動にも便利

ワコールが販売するスポーツ用タイツ CW-X を使い始めたのは、スノーボード仲間の間で流行っていたからだ。

https://www.cw-x.jp/men/

これが移動中でもけっこう便利だったりする。 CW-X を出張などの遠出で使うメリットは「寒くても冷えない」「暑くても汗でベトベトしない」「あまりムレない」「まだ手で洗える」の４点だ。

CW-X のタイツは、アマチュアからプロのランナーまで、スキーやスノーボード、その他にも様々なスポーツをする人が持っているスポーツウェアのひとつだと思う。この CW-X タイツ、冬場にランニングしていても寒く感じない。自分がかいた汗を外側に発散して肌をドライに保ってくれる上、CW-Xが空気の層を作ってくれるので、寒さが和らぐ。

たとえば羽田を離陸してサンフランシスコまで10時間近く飛行機のなかでエコノミー席に座っていても、CW-Xをはいているとブランケットがかかっていなくても大丈夫だったりする。

また、真夏のむしむしした台湾で町中の歩けば汗をかき、それがズボンにつけばべとべとした感覚になるが、そういう感覚が和らぐのだ。ジーパンはホテルの客室で手洗いしても乾かしようがないが、 CW-X なら洗った後にバスタオルで吸い取ったり、肌につけていれば、水分は自然に飛んでいく。ベタベタするズボンを洗うより全然現実的なのだ。

ただし夏にCW-Xをズボンのなかに履くのはある程度ムレたりもするので、それが気になりそうな気候だった場合には、移動日以外はモンベルのジオライン クールメッシュタイプのタイツを使っていたりもする。

なお CW-X も着圧効果はあるとはいえ SKINS などだと血の巡りをよくしてエコノミー症候群を防ぐような効果が訴求されている？みたいなので、新たに買うのなら、そういった着圧タイプを選んだほうがいいのかもしれない。


ジオライン + スポーツタイツで夏・冬気候を行き来もして大丈夫

2017年の夏、オーストラリアのメルボルンまで出張で行ったときには、実際に ジオライン + CW-X を使った。

出張予算を削減する必要があったので、航空会社はタイ航空。タイ経由でオーストラリアに行くということは、真夏の日本から赤道の下みたいなタイを経由して、真冬のオーストラリアに行く、ということだ。しかも、帰路はオーストラリアを夜１１時発、タイに朝６時頃に到着して、深夜の日本行きフライトに乗る、みたいな旅程で、つまりはオーストラリア市内とタイ市内でまる２日間、だらだら過ごすことになった。

この出張では、実際に神奈川の自宅を出発して飛行機にのりタイ経由でオーストラリアに到着、出張期間は現地の大学に行き、オーストラリア出発日はオーストラリア市内をふらふらして、翌日はタイ市内をふらふらしたけども、この間、実際にジオラインの薄手 + CW-X の組み合わせで乗り切ってしまった（さすがにタイとオーストラリアで、その上のレイヤリングは変えている。ズボンは替えなかった）。タイー羽田便は熟睡、目の前にすわっていたフライトアテンダントが「よくお休みになられていましたね」と声をかけてくるほどだった。


まとめ： ジオライン + スポーツタイツは長距離移動で活躍する

まとめると、ジオラインとスポーツタイツは「体を冷やさない」「必要以上に暑くならない」「汗が外に抜けていき肌をドライを保ってくれる」ので、気候変化が大きいような日程を組んだり、その途中で飛行機など体を冷やしがちな移動手段を使っても凍えるような思いを防ぐ下着として利用できる。

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。
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2018年11月12日月曜日

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

出張先（米国内）で内蔵 Apple SIM を使用して T-Mobile に接続しようとしたら、できなくて困った。



本来ならここで「データ通信プランを選択」というグループに、トレイに入っている SIM カードから NTT DoCoMo 、 Apple SIM で契約済みの T-Mobile 、そしてその他のキャリアへの新規加入が可能なメニュー選択肢が出るはず。

まずは IIJmio での接続に必要なAPNプロファイルを削除してみる。これが入っているとどちらにせよ T-Mobile で通信できないだろう。削除しても、 T-Mobile や Apple SIM の選択肢は出てこなかった。

次に iOS をリスタートしてみる。残念ながらこれでも改善しなかった。

続いて、 General > Reset > Reset Network Settings でネットワーク系の設定をリセットしてみる。これでも Apple SIM が見えない。困った。

Apple Support アプリから現地のサポートにチャットで相談してみたら、下記のとおりアドバイスをもらった。

・SIMスロットに入っている SIM カードを取り外してみる。
・それでだめならバックアップをとって Factory Reset （ひえー）

SIM スロットには IIJmio （DoCoMo）の SIM が刺さりっぱなし。そういえば前回渡米したときは IIJmio じゃなくて、さくらインターネットのセキュアモバイルコネクトを挿していたはずなので、前回問題なかった時とは状況が違うのは確か。

SIM スロットをイジェクトするピンを持ち合わせていなくて困ったのだが、宿泊先の施設に知っている日本人が泊まっていて（笑）ピンを借りることができた。で、 IIJmio の SIM カードを取り外してみると。。。



おうー。まじかよ！ T-Mobile きましたわー。
ということで一件落着。

・IIJmio (DoCoMo) SIM が挿さった状態だと Apple SIM が見えない？状態になる
・この状態だと「データ通信プラン」（英語表記では Celluar Plans）が出てこない。
・SIM カードを抜くと Apple SIM が見える、ことが実際におきた
・出張セットのなかには SIM カード取り出し用のピンを忘れずに入れておくようにしましょう

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