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12月, 2020の投稿を表示しています

たまに掃除は必要!熱暴走…

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 そんなに暑くないのに… 本日、午前中にオンラインで打合せをしていると、突然マシンがダウン。 一瞬、停電か?と思ったもののディスプレイの電源は入っている。 あれっ?と思い、すぐさまノートで打合せを継続。 その間に、再度マシンの電源を投入。 問題なく起動する。 でも、CPU温度がたまたま目に入り、95℃を超えて徐々に上昇していく。 105℃あたりで再度マシンダウン。 これは、熱暴走によるダウンの可能性が高い。 以前、CPUをRyzen7→9にした頃は、60℃〜70℃程度だった記憶がある。 本当はGW中にSSDの載せ替えを行う予定だったけれど、忙しくて先延ばしにしていた。 その時やっていれば、多分掃除もしただろうに…。 ということで、午後からマシンを解体し、掃除をすることに。 ケース本体のFANはホコリがかなり溜まっている。 GPUのFANは問題ない。 電源とCPU FANはひどい。 一旦、CPU FANを取り外し、きれいにする。ついでにCPUグリスも塗り直しセット。 動作確認すると、投入直後で40℃台。 そりゃ、熱暴走も起こすわけだ。 せっかくバラしたので、SSDの載せ替えを実施。 OSは500GBで、ユーザ領域(/home)は1TBを使用しているもののAIのmodelをいくつも落としていたり、DockerのImageが多種置いてあるため、結構容量を食っている。 今回、2TBのSSD( Hanye SSD ¥17,800- で入手済)を用意してあるので、 1TB→2TB, 500GB→1TBと玉突きで移動させることを計画していたので実施する。 本当は、ddコマンドで移すつもりだったのだけれど、3月にお客さんのところで使いそうだったので、 ORICOのクローン機能付SSDアダプタ を入手済。 裸族のSSD版ですね…。1万円程度の品です。 これに、新品のSSDとこれまでの1TBのSSDを差し込んでクローン開始。 そこそこ時間はかかるものの、放置でOK。 ただ、HanyeのSSDについているヒートシンクが引っかかるため、一旦取り外してクローン後取り付ける必要があった。 続いて、500GB→先程の1TBに書き込み。 ただ、1TB(samsungの980pro)が、先程のクローンでかなり熱くなっていたため、速度低下が激しい感じ。1TB→2TBよりも時間がかかった感じ。 ...

chromebookにruby3.0

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 chromebookをサブ開発マシンに と思っているので、clang,python3,juliaにvscodeから利用できるように設定してきた。 さて、12月末にruby3.0が正式リリースされたので、テストしたいなぁと思っていた。 ところが、aptを使って入れるとruby2.5と随分古め…。 探してみても、chromebook用のサードパーティリポジトリなんてないし…。まあ、他の作業しながらビルドしてみるかと思って構築してみた。 基本的には rbenvを使用することに。 https://github.com/rbenv/rbenv が、rbenvの配布元なので、ここのReadme.mdを参考に進める。 まずは、そのままクローンする。 $   git clone https://github.com/rbenv/rbenv.git ~/.rbenv あとは、ドキュメントに従ってPATHを通す。 $ echo 'export PATH="$HOME/.rbenv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc $ ~/.rbenv/bin/rbenv init 初期化しろというので、実行しておく。 他のサイトでは、.bashrcに書いている場合もあったので、念の為入れておく。 $ echo 'eval "$(rbenv init -)"' >> ~/.bashrc この時点で、.bashrcを読み込み直しておく。 $ source ~/.bashrc ruby-buildというpluginが必要なので、入れる。 $ git clone https://github.com/rbenv/ruby-build.git ~/.rbenv/plugins/ruby-build $ echo 'export PATH="$HOME/.rbenv/plugins/ruby-build/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc 再度、.bashrcを読み直す。 ここで、利用可能なバージョンをチェックすると $ rbenv install --list 2.5.8 2.6.6 2.7.2 3.0.0 jruby-9.2.14.0 ...

JuliaLangを習得

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Julia言語って?  少し前から気になっていたので、少しずつマスターすることに。 MITで2010年少し前に発表されていて、2012年に公開。 まだ、若い言語ですね…。 で、どんな言語かと言うと動的型付け言語で、Pythonにすごく似ているので、知っていれば学習が楽。 JITで実行直前にコンパイルするため、初回はコンパイル分だけ遅めだけど、実行速度はC言語なみ。 しかも、Pythonのライブラリや、Cのライブラリを簡単に呼び出して使えるという変態ぶり。 MATLABやoctaveなんかと同様なベクトルや行列などが利用できるので、覚え直さなくていい。 数学処理や実験系の人は、楽なんじゃね?と思うわけです…。 高校の数学なんかも、こういったソフト使用すれば良いのになぁ。 本家は、 https://julialang.org 基本のインストールは、ダウンロード&展開して終了なので、超簡単。 PATHの通っているディレクトリにリンクを生成して完了。 $ ln -s /opt/julia-1.5.3/bin/julia ~/bin/ 基本的には、CUIで使用するけれど、Jupyter Notebookでも使える。 vscodeに拡張機能入れれば、vscode上でも実行できるというのが素敵。 起動すると、こんな派手なREPLという対話型環境が利用できるようになっている。 一応、本も探してみたけれ、知名度がまだ低いせいか、多くは出版されていない。 以下の本は、Pythonくらい知らないと、やや理解が難しいかもしれない。 網羅的に紹介されているけれど、詳細は本家サイトを参照というのが多め。 でも、はじめてJuliaを触る人には指針となるかな。 まあ、Julia自体、Helpも結構親切なので、なんとかなる。 例えば、パッケージPlotsを使おうとした例 julia> using Plots ERROR: ArgumentError: Package Plots not found in current path: - Run `import Pkg; Pkg.add("Plots")` to install the Plots package. などと表示してくれる。 そこで、 julia> import Pkg julia> Pkg....

chromebookの設定

 前回、 chromebook(Lenovo Ideapad s330)を入手 して遊び始めたと報告したのですが、その後快適に使用するために行なった作業で、気をつけるべき点をまとめておこうと…。 Chromebook のパフォーマンス設定 遅めのマシンなので、快適になる方法を試してみたところ、ハマった。 chromebookを利用している人たちのブログなどを確認すると、以下の設定でパフォーマンスが向上するという記事を幾つか見たので、試すことに。 Chromebook のパフォーマンス設定を変更する 一応、本家Googleの出している文書なので、安心感はあるけれども…。 設定自体は簡単。 Chromeブラウザのアドレス欄に「 chrome://flags#scheduler-configuration 」と入力し、設定画面を開く。 「Scheduler Configuration」欄を「Hyper-Threadingを使用する 」という設定に 再起動を求められるので、「Restart」を選択 これで、Hyper-Threadingが有効になるらしい。 デフォルトでは、無効になっているとのこと。 で、再起動後、動作を確認するものの、特段早くなった感じはしない。 もちろん、多数のアプリを動作させたり、タブをたくさん開くと少しは変わっているのかもしれないが…。 それよりも、動作しなくなった機能が発生。 仮想Linuxが起動しない。 Terminalを開こうとするが、起動中のアイコンに変わるものの、起動せずそのまま…。 他のLinux系のアプリも一切起動しない。 仕方なく、先程のHyper-ThreadingをOFFに戻し再起動。 ところが、Terminalは起動しないまま…。 この辺りがBetaたる所以でしょうか。 仕方なく、仮想イメージを削除し、再インストールし設定し直すことに。 本当はバックアップを取って、復元で戻るかもしれないのだけれど、バックアップを取っていなかったというミス。 terminalは起動しないので chrome上で、Ctrl+Alt+Tでcroshを起動する。 vmc list を実行すると、terminaが存在しているのが分かる。でもサイズがおかしい… vmc stop termina を叩くが、何も変わらず(勝手に再起動するらしい) vmc...