Kernel/VM探検隊は、カーネルやVM、およびその他なんでもIT技術の話題ジャンルについて誰でも何でも発表してワイワイ盛り上がろうという会です。takeoka氏は、現在開発中のSoC（System-on-a-chip）について発表しました。 LSI（Large Scale Integration）の民主化が進んでいる takeoka氏（以下、takeoka）：俺ASICと俺CPUを作っているのでその話をちょっとします。 最近、日本でも半導体復興と言われています。（半導体は）お金持ちの物だと思っていたけれど、近頃はGoogleが安く作れるようにしてくれていたり、OpenEDAやOpenLANEというOSSのツールを使えば作れます。 これはだいぶ前からですが、Googleががんばっています。ほかにも、FOSSi（Free and Open Source Silicon Foundation

M5Stackモジュールの1つ「M5Atom」をマイコンに採用したドローンユニットAtomFlyは2020年に始まったプロジェクトだが、当初はファームウェアなしで販売される実験的なものだった。電源は入るが、出荷されたままの状態ではモーターは回らない。モーターを回すコードを書けば浮きはするものの、コントロールして飛行させることはできない。この時のM5Stackチームには、M5Stack CEOのJimmy Lai氏を含めて飛行制御やドローン設計のノウハウを持つメンバーがおらず、AtomFlyは2020年に一度生産されたきりEOL（End of Life、生産終了）になっている。 M5Stackは多くのハードウェアを開発していて、中には一度製造されてそのままEOLを迎える「ハズレ」の製品もある。深圳らしい多産多死の「死」の側にいたAtomFlyをよみがえらせたのは日本のエンジニアたちだ。 M5

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 序 : プロセッサへの嫉妬 DRAMさん「最近みんなCPUやGPUにばかりうつつを抜かしやがって…。みんながやれRyz○nだの、FinFET ○nmだの盛り上がって、みんなが次世代プロセッサを楽しみにしている。新しいアーキテクチャやISAが出てきて話題も絶えない。」 DRAMさん「たしかによ…CPUはパソコンの花形だし、GPUの性能上げればゲームのグラフィックスがきれいになるよ。それに比べると俺は目立たない。」 DRAMさん「挙句の果てに、Memory wallだなんて言われて、CPUやGPUの足を引っ張る存在だと疎まれている。」 DR

組み込み端末のアプリケーションに Electron を採用し開発・運用を行っています。 継続的な機能追加やトラブルサポートを行いながら 3 年が経過したので、Electron を採用した経緯や結果を経験を交えながら共有したいと思います。 組み込み案件自体が初めてでしたのでその話も入っています。 約 700 台ほど導入されており、なかなか大きな案件での採用と思いますので参考になれば幸いです。 ※Electron の基本的な説明は割愛します。 システムについて 一般的に「受付精算機」などと呼ばれ、店頭に何台か並べて設置して自動で受付・精算を行うシステムです。 ホテルの受付端末のイメージです。ハード的にはセルフレジにも近いです。 筐体自体は他社が用意し、弊社はその上に載せる GUI アプリケーションのみを担当しました。 機能 主な機能として 来店受付・整理券発行 予約チェックイン チェックアウト

今回はCPUのパイプラインについて説明をしてみたいと思う。だがその前に、デジタル回路の基礎を、ちょっとだけ復習しておきたい。 そもそもゲートとはなんぞや？ デジタル回路ではよくGate(ゲート)という用語が出てくる。ゲートという用語は非常によく使われるが、大別して2つの意味がある。ひとつは「門」としてのゲートで、例えばトランジスター内部の電圧制御を行なう部分を指す。「ゲート酸化膜」だの「HKMG」(High-k Metal Gate)だのというのがこちらである。「Clock Gating」とか「Power Gating」も同様で、こちらはクロック信号や電力供給回路の「門として作用する回路」の意味だ。 もうひとつの意味が、「デジタル回路の最小単位」の意味である。デジタル回路の最小単位と言えば論理回路のことで、NOT/AND/ORという3種類の演算と、0と1(もしくはLowとHigh)の2種類

「低遅延」をうたうゲームキャプチャデバイス「Genki Shadowcast」でのプレイは現実的か　ノートPCがコンシューマーゲーム機のディスプレイに早変わり（1/5 ページ） ビデオ会議ニーズの増加もあって、USB Video Class（UVC）対応のビデオキャプチャ製品が増えている。UVC対応機器の多くがビデオ会議に使われているから当然ではあるが、一方、ゲームをやる人なら、みんな一度は考えたことがあるはずだ。 「このキャプチャユニットで、PCのディスプレイを使ってゲームができないか」と。 実際にはそうしたことは、キャプチャに伴う遅延もあって難しい。そのため通常は、「実況配信や録画のために使い、ゲームはパススルーで別のディスプレイにつなぐ」のが基本である。 とはいえ、面倒といえば面倒。遅延が小さいキャプチャユニットがあれば楽なのに。 ということを考えていると、ある製品のクラウドファンデ

最近「Raspberry Piはすぐ壊れる」という趣旨の話題がTL上に出てきたので複雑な心境で眺めていました。 (以下簡略化のためRaspberryPi = RPiにします) もし「RPiはすぐ壊れるから製品投入に向いてない」と思っている方がいるのであれば、その理由でRPiを切ってるのはもったいないなぁと思いこの記事を書いてみました。 カンタンに自己紹介をしておくと、某社でRPiをベースにした製品を作り「RPiはすぐ壊れないものなのか？」の検証を進めていました。今では各地で5000台以上は動いてると思います。 ざっと書いたので、あまり技術的に詳しいことは書いてませんが、読み物として楽しんでもらえれば幸いです。 （これらテストをしたのがどのバージョンのRPiなのかについては触れません。読者さんが使いたいと思ったRPiでで気になる部分をテストしてもらうことが良いと思っています） 10,000回

もともとWoLは、企業などで大量導入したPCをリモート管理するための機能（休日中に一斉メンテナンスなどを行うためにPCを起動させる）だった。しかし現在では、企業向けにリモートからの管理機能の提供が可能な技術「Intel vPro」がIntelによって推進されており、その中にネットワーク経由でPCを復帰させる機能がある。ただ、これはWoLとは全く違う実装になっている。 こうした背景もあり、以前に比べるとWoLの必要性はそれほど高くない。そのためか、最近ではWoLへの対応がないPCも少なくない半面、WoL対応／非対応の判定が難しく、そもそも動作しないハードウェアに対して、設定のアドバイスが行われてしまうといったこともあるようだ。 さらにWoLは、ネットワークコントローラーチップ、マザーボード設計、デバイスドライバ、ファームウェアと多数のコンポーネントが関わり、機種固有やデバイス固有の設定名称が

私が所属する東京大学理学部情報科学科では三年の冬学期に CPU 実験という実験授業が開講されています。本稿ではその簡単な説明をした後、その実験の一環として約一ヶ月ほど取り組んだ「Linux が動作する RISC-V CPU を自作するプロジェクト」で何をしたか、またどのような成果を得たかについて紹介したいと思います。 本稿を読むその前に 弊学科では「XX 年度に教養学部から理学部情報科学科に進学してきた学生」を「XXer」と呼ぶ文化があります。本稿ではこの表現を断りなく用います1。また私は普段 Web が好きでもっぱら Web セキュリティに関することを追いかけているだけのしがない学部 3 年生なので (私についての情報は ここ に大体まとまっています)、こういう低いレイヤのことは未だによく分かっていません。あくまで素人の記事だとご理解いただけると嬉しいです。誤りの指摘や質問があれば、ここ

本記事はDMMグループ Advent Calendar 2019の1日目の投稿です。 どうもこんにちは。DMMで動画の配信基盤を作っているチームでプロダクトオーナーをやっているyanoshiです。 数日前に見たらアドベントカレンダーの1日目が開いてるじゃないですか！ってことで確保した1日目です。私なんかが1日目で良かったのだろうか。 どんな話を書こうかなと思ったのですが、メモ書き程度にちょっと調べたいことがあったのでそれについて書きたいと思います。 動画コーデックの話です。 注意(お約束): 本記事の内容は所属する組織との関係は一切ありません。全て筆者の個人による調査/私的見解であり個人利用の範疇による技術的検証となっています。 また本稿の内容を実施して発生したあらゆる損害を筆者は一切保証しません。 概要 本稿ではAWSの c4.8xlarge インスタンスを用意し、下記のエンコーダーそれ

先日、IoT開発を始めたばかりという方から「ハードウェアのデバッグはどうやるんですか?」と質問を受けました。デバッグというか動作確認には各種測定器を使うわけですが、どういう手順でどういう測定器を使うかはあまり解説されていないと思ったので、まとめてみます。 既存のマイコンボードやブレークアウトボードにはんだ付けされたデバイス（ICチップ）をジャンパワイヤを使ってつないで使っていることを前提としています。 テスター（デジタルマルチメータ） まず使ってほしいのがテスターです。そもそも電源が供給されているか、その電圧はデバイスが必要としている電圧かを確認しましょう。HiまたはLoに固定されているべき端子が本当にそうなっているか、変化しているはずの端子がHiやLoになりっぱなしになってしまっていることもわかります。 何をやっても値が返ってこないデバイスがあったのでテスターで各端子の電圧を調べてみたら

まえがき 初めまして、R&Dチームの宮﨑です。趣味はFPSをやってます。150時間やってますが未だにドンかつを食べられていません。普段は深層学習のベンチマークを取ったりしています。 実はひと昔前からあった深層学習。近年実用性が増して一大ブームとなっています。実用的になった背景の一つとしてGPUを用いた高速化により深層学習の学習及び推論が実用的な時間で実行できるようになったことがあります。NVIDIAから提供されるCUDAを用いるとC言語に拡張を加えた形式でCPU+GPUのヘテロジニアスコンピューティングを記述できます。 CUDAを使用するにはCPU+GPUの環境がどのようなハードウェア構成をしており、その上でCUDAがどのようなシステムを構築しているのかを理解する必要があります。この理解なしに漫然とサンプルコードを真似するだけでは意図通りのパフォーマンスが出なかったり、そもそもAPIの意味

選定作業にはAOMが公開しているソフトウェアエンコーダaomを使用し、改造によってツールを削減したときの映像品質を比較しました。 映像品質は一般的にビットレートと客観/主観画質のバランスで表されます。 客観画質とは計算によって数値化した画質のことで、代表的な手法としてはPSNRやSSIMがあります。 主観画質とは人の目で映像を評価した画質のことです。 今回は、客観画質としてPSNRを用いた指標(RD性能)を用い、映像品質を比較しました。 PSNRには"30dBを下回ると低品質である"といった基準はありますが、人の目で見たときの評価と必ずしも一致するわけではありません。 そこで、主観画質の評価も並行して実施し、多角的に映像品質低下を防止しました。 選定結果 まず、Superblockサイズを64X64と128X128とで比較しました。 その結果、テストケースのうち約75％でRD性能に変化がな

いきなりタイトルと関係なさそうな話題からスタートしますが、今週1番のトピックは、なんと言ってもEdge TPUがオフィシャルに発売されたことでしょう。 しかもUSB接続のアクセラレータがたった80ドル弱ですよ。日本だとMouserで8800円ほど。 こいつをいち早く入手できたIdein社内でのお試し結果がこちら。 Edge TPU(USB版) Mobilenet v2 1.0 224x224 ImageNet Raspberry Pi 3 Model B v1.2 で10msちょっとでした pic.twitter.com/BOfSAgUewJ— Koichi Nakamura (@9_ties) 2019年3月5日 10msってことはあと6ms程度別の処理に充てても高精度カメラのフレームレート60fpsに間に合っちゃうってことで、これはくそっ速い。 僕は去年夏にEdge TPUがアナウンス

プログラミングカンファレンス等を確認するまでもなく、MacBook Proは開発者のためのマシンとして近年大きな人気を誇っています。ハードウェアの完成度が高いだけで無く、UNIX由来の各種コマンドが利用できるmacOSも開発者が好む理由の一つにもあげられると思います。 ところが2017年はその状況が変わってくるのかもしれません。開発者Luca Ciavatta氏は、今年開発者がmacOSから離れLinuxにスイッチする可能性があると、ブログ記事「Why devs are switching from Mac OS X to Linux?」にまとめています。 ブログの根拠は、Appleが開発者の需要を無視し、割高なハードウェアを販売しているというもの。そのために人々はハードウェアとソフトウェアの両面で代替案を探しているというのです。 参考リンクとして同様な動きを伝える以下のようなリンクをリス

注: 無線ネットワークは干渉などによりこの数値より遅くなる状況も十分ありえます。 ポイント メモリからの読み込みとディスクからの読み込みはランダムアクセスで1000倍程度違う とは言え、最近はディスクも結構速い きちんと繋がれた有線ネットワークからの読み込みは、ディスクより速い つまり、ディスクから読むより、同じデータセンターのマシンのメモリから読んだほうが速い モバイルネットワークだと100キロバイトのデータでも1秒以上かかることがある メモリからの読込速度の遅さは、CPUのクロック数も10G/s程度なのと、本来はL1/L2キャッシュなどがあることを考えると通常意識しなくて良い 何故この参考値をまとめたか プログラミングをする際、どのくらいの時間でどのくらいのサイズ感の処理が出来るのかを考えられることが、ある一定規模以上のサービスを開発するときは必須条件になってくると思います。 なにより