未完放流

終わりなど無い、有るのは試練だけだ……

1990年代後半から2018年現在までの CPU & GPU の関係の移り変わり

ガチ開発している人向けの話ではないです。どちらかというと個人・アマチュア向けだと思います。

japan.cnet.com

CNET の記事を見て CUDA 周りで知らないライブラリや技術があったので整頓しようと思い、 関連しそうな過去の資料(雑誌など)を探し何冊か読み返してしまいました。 CUDA を軸に90年代後半から2018年現在に至る計算環境の遷移を俯瞰するのも面白いです。

AWSを始めとしてリソースを借りることも一般的になりましたが、実物でも取り扱えるよう概要ぐらいは抑えておきたいです。

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税務署にて思ったこと

確定申告の期間は過ぎましたが、税務署にて思ったことを書き留めておきます。

ブログで確定申告といえばアフィリエイトの利益を申告と思われるかもしれませんが、 まだ儲けは1円もありません。

実際にはショボい理由(投資損、ふるさと納税)で確定申告をして参りましたが時間が異常にかかることだけが印象に残ります。 半休必須です。

私の職場は、時間の融通が利くのでまだ良いのですが、世の中には厳しいところの方が多いので他の方はどうしているのか心配になります。 e-Tax*1 の利用が多いのでしょうか?

働き方改革」もよりも、先に解決するべきは、こういったお役所仕事の効率化ではないのかと思います。

複数の証券口座を持っていると、例えば一つの会社で益が出て、別の会社で損が出ている場合、確定申告しなくては損をします。 源泉徴収無しの特定口座では自己申告しない限り損益の相殺もされません。 昨今では証券会社にマイナンバーの提出は必須だと思いますし、ふるさと納税も分かり易いお金の移動だと思うのですが何故自動化されないのでしょう?

*1:

2017年03月25日の感想として、ページも busy で私には分かり難いです。

www.e-tax.nta.go.jp

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Ubuntu 16.04 LTS で MariaDB 10.2.x をMariaDB財団のレポジトリからインストール

最近、Ubuntu で web アプリをインストールした際に MariaDB で2回ほど詰まったのでメモ。 何れも Ubuntu の公開レポジトリではなく、MariaDB 財団が公開しているレポジトリからインストールして解決。

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ZFS on NAS用 自作PCの使いどころを考える

私自身が使うストレージを考えると、NAS on 自作PCしか思い浮かびません。 保管対象が VMware の guest image や作業データなどのバックアップが殆どなので他を考える必要がなかったと思います。

ストレージとして他にはどんな選択肢があるでしょうか?

下の2つは個人向けじゃないだろうと突っ込まれそうですが……

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私が FreeNAS を卒業するわけ

FreeNAS は使い易いですよ~。 USB メモリからのブート設定もできるし ZFS によるストレージプールの構築もできます *1GUI でほぼ全ての設定ができるし plugin も豊富 *2。 ownCloud みたいな便利なWebアプリケーションも簡単に入ります。

www.freenas.org

手違いで一度システムを飛ばしたことがあるのですが、再インストールしたシステムから元のストレージプールを読めたときには感動しました。

格安PC(2007年頃に発売されたエントリー機がベース) で 7 年運用しましたが、RIAD-Zのトラブルもありませんでした *3。 ディスクより先に電源が寿命を迎えて一度交換したぐらいです。 運用後半になるとZFSの速度が露骨に落ちてきて vmware の guest image の保管場所としては不適切かもと思いましたが基本CLI操作なので普段困ることは少なかったです。

ここまで絶賛しておいて、FreeNAS を辞めるのは余裕がないだけなんですけどね。

*1:インストール手順を丁寧にまとめられています。スナップショットが豊富で雰囲気が伝わる記事です。 kanalabo.hatenablog.com

*2:リンク先:FreeNAS 11 のドキュメントにプラグイン一覧が掲載されています。

12. Plugins — FreeNAS®11.1-U4 User Guide Table of Contents

*3:私にはHDDの交換する機会はありませんでしたが事例報告は有難いです。 実際に直面したときに参考になります。

syobon.jp

qiita.com qiita.com

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LXDコンテナで複数のCUDA環境を管理

Edward で確率プログラミングしたいと思い、GPUというかCUDAの恩恵を受けようとすると対応したマシンを準備する必要があります。 クラウドを借りれば関係が無いかもしれませんが、手元のマシンでは管理も重要になります。 GPU周りはバージョンアップが激しく何も考えずに使い始めると後々ソフトウェア間のバージョン齟齬で泣かされそうです。

どこか要領が悪い話な気もしますが理解が深まると思ってあきらめて勉強しましょう。

LXD の GPU path through を使うことで環境そのものをバージョン管理するが比較的容易ではないかという結論になりました。 ホストはGPUドライバのみが管理対象としコンテナにライブラリを保管させるという方針です。 プロジェクトも含めて "1 project 1 container" というのも分かり易いかもしれません。

OSは linux mint 18.3 を使って確認しておりますが、Ubuntu 系を使うならば LTS 版を使うのが無難だと思われます。 LXD のバージョンは 2.5 以上必要です。*1 ホストとゲストのOSの distribution & version は揃えておいた方が無難かと思われます。

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RStan から Edward (Python) への乗り換え検討

お試しで linux mint 18.3 に Jupyter lab で Edward の動作確認が取れたのでインストール備忘録として手順を残します。 Ubuntu でも同様の方法で可能なはず。

R は数式処理が簡潔に書けて好きなのですが、GPU の対応などは Python と比べると弱いです。 Stan も確率モデルを簡潔に記述して推定までできてしまうのが素敵なのですが、離散数の取り扱いが弱かったりプログラミング言語として見たときに融通が利きません。 また現状ではGPU対応していないのも残念。

Blei lab が作成した Edward*1 が良さげなので使いたいと思ったのですが Python 向けです。 観念して久々に使おうかと思いますが、tesorflow が必須だったり、virtualenv 推奨と意外に大変でした。

追記:Windows で virtualenv 抜きで Jupyter Lab, TensorFlow & Edward の環境構築もしましたが問題なく使えています。

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