5/27/2013

Raspberry Pi ヒートシンク装着

ヒートシンクセット
Raspberry Piにヒートシンクをつけました。
ヒートシンク装着前と後での温度変化を、MRTGのグラフから読み取ろうと努力しました。

1)クリアケースのふたを開けて、温度の変化を確認
2)ふたを開けたまま、ヒートシンクを装着して温度変化を確認。

結果として、ヒートシンク装着前後での温度差は約1度(deg-C)程度でした。ほとんど空気の流れのない室内のため、ヒートシンクからの放熱が効率よくなされていないのだと推測しています。


(ヒートシンク装着前に)ケースのふたを開けることで、約4度の温度低下しています。
ホコリを気にしないのであれば、ケースに入れない方が良いと思われます。
ケースの密閉度は、それほど高くもないようなのでこの結果は意外でした。

温度変化グラフ







装着前Raspberry Pi

装着後Raspberry Pi

5/25/2013

LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (319.23)



5月23日付けで、NVIDIAの新しいドライバが公開されていました。
サンプルのmatrixMulCUBLASの結果が、58GFLOPSから60GFLOPSになりました。(まったく同じ状況での比較ではありません。)

Linux(64bit)のリンクからダウンロード可能です。リリースハイライトをよく読んでから、更新する/しないの判断をして下さい。
※全て自己責任で行って下さい。こちらの掲載情報により破損、故障等発生しても、私は一切責任を取れません。予めご了承下さい。

Raspberry Pi MRTG

Raspberry Piに手を出しました。
OSの初期化もSDカードを書き換えるだけなので、仮想マシンのスナップショット(からのリストア)並に楽ちんです。4000円程度とお財布にもやさしいです。

OSとしては、初心者向きと説明がされているRaspbian “wheezy”を使っています。

搭載されているARM11(Broadcom BCM2835)は、CPU温度も容易に取得できるようなので、MRTGでグラフ化してみようと思い立ちました。(既に、多くの先達がおられましたが。)
合わせて購入したヒートシンクの効果を、数値化したいという目的もあります。

MRTG導入途中で、エラーが多発。
# cfgmaker public@localhost > /etc/mrtg.cfg

#indexmaker /etc/mrtg.cfg > /var/www/mrtg/index.html
を実行した時に以下のエラーが表示されてました。

"Subroutine SNMP_Session::pack_sockaddr_in6 redefined at /usr/share/perl/5.14/Exp orter.pm line 67."

無い知恵を絞ることなくGoogleさんにお伺いした結果、かなりの方がこの問題にぶつかられているようで、すぐに解決策が見つかりました。

http://kopfkino.irosaurus.com/tutorial-monitoring-mit-mrtg-rrd-support-auf-raspberry-pi-debian-wheezy/

以下のパッチを適用するだけ。

$sudo sed -i 's|import\ Socket6;|Socket6->import\(qw\(inet_pton\ getaddrinfo\)\);|' /usr/share/perl5/SNMP_Session.pm





5/03/2013

LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (319.17)




5月2日付けで、NVIDIAの新しいドライバが公開されていました。
早速入れ替えました。以前との違いは、まったく感じません。

Linux(64bit)のリンクからダウンロード可能です。リリースハイライトをよく読んでから、更新する/しないの判断をして下さい。
※全て自己責任で行って下さい。こちらの掲載情報により破損、故障等発生しても、私は一切責任を取れません。予めご了承下さい。

cudaGetDeviceCount returned 38(Tesla M2090)

連休の谷間で時間に余裕があったため、会社に転がっていたTesla M2090を触らせてもらえました。
ビデオ出力は、サーバ機(PowerEdge T420)のオンボードからされます。(当たり前)

CUDA5.0の導入を終えて、OS再起動後にDevice Queryを起動したところ、表題のエラーが表示されました。

先人のお知恵を拝借して、以下のスクリプトを利用してデバイスファイル作成することで解決。

表示された諸元は、以下の通り。


./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "Tesla M2090"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          5.0 / 5.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    2.0
  Total amount of global memory:                 5375 MBytes (5636554752 bytes)
  (16) Multiprocessors x ( 32) CUDA Cores/MP:    512 CUDA Cores
  GPU Clock rate:                                1301 MHz (1.30 GHz)
  Memory Clock rate:                             1848 Mhz
  Memory Bus Width:                              384-bit
  L2 Cache Size:                                 786432 bytes
  Max Texture Dimension Size (x,y,z)             1D=(65536), 2D=(65536,65535), 3D=(2048,2048,2048)
  Max Layered Texture Size (dim) x layers        1D=(16384) x 2048, 2D=(16384,16384) x 2048
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 32768
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  1536
  Maximum number of threads per block:           1024
  Maximum sizes of each dimension of a block:    1024 x 1024 x 64
  Maximum sizes of each dimension of a grid:     65535 x 65535 x 65535
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 2 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     No
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Enabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device PCI Bus ID / PCI location ID:           10 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 5.0, CUDA Runtime Version = 5.0, NumDevs = 1, Device0 = Tesla M2090

VNC導入します。

i35GからX11 Forwardingさせて、手元のマシンで描画させようとしましたが、
以下のエラーが表示れます。


http://stackoverflow.com/questions/7823915/x-forwarding-cuda-sdk-aplication-with-opengl-extensions

他の方々はVNCを使って、問題を回避されているようです。