端の知識の備忘録

技術メモになりきれない、なにものか達の供養先

RTX 3080とRyzen5 5600XでFF14 4K 最高品質の60FPS張り付きプレイが実現できる

概要

ちょっと前まで TR 2920XとRTX 2070を使っていた私だが、ここ最近の自作パーツの新製品ラッシュでとうとうRTX 3080とRyzen5 5600Xに買い換えることができた。

ベンチマークやらなんやらは前の記事でまとめたが、実際に大事なのは一番遊ぶFF14がどれだけ快適に遊べるかに尽きる。

やっと買えたRTX 3080 ~msi Ventus 3X 10G OC を試す~ - 端の知識の備忘録

コアが半分になるけどTR 2920XからR5 5600Xに買い替えてみた - 端の知識の備忘録

ちょうど先週末の土日はずっとやってなかった青魔に手を出したり、知り合いの紅蓮極周りに付き合ったりしていて20時間ぐらいどっぷりとエオルゼアに入り浸っていた。

ついでだったのでこのRTX 3080とRyzen5 5600Xという最新CPUとGPUの組み合わせでどれだけ快適にゲームができるかを、FPSの計測で確かめたというお話。

結論

  • RTX 3080とRyzen5 5600Xの組み合わせによって、4K 最高品質でもほぼずっと60FPS張り付きが実現可能!

    • だいたい計/200, 000くらいの構成です。
  • 結構古いゲームでも4K・最高品質・60FPS安定プレイは今世代のそこそこ高いGPUが必要といった感じか。

測定環境

  • CPU: Ryzen5 5600X
  • GPU: MSI RTX 3080 Ventus OC
  • MB: MSI B550 MPG Gaming Plus
  • SSD: HP EX950 500GB
  • Driver: 457.30
  • monitor: Acer ET322QK

使用ソフトウェア: Fraps

fraps.com

これでプレイ中ずっとFPSを記録してみました。

結果

プレイ中ほぼ常時60FPSに張り付いていました。戦闘中でも街中でも

以前ブログに書いたとおり、RTX3080+TR 2920Xの組み合わせでは、リムサあたりの人が多いところでは50FPSを割ることもありましたが、特に人が多いところでもなんの問題もなく60FPS出ていました。

また、RTX 2070やRX Vega 56を使っていた頃は画質を下げないと60FPSにならず、正直4Kはきつい感じであったが、とうとう今世代のミドルCPUとハイエンドGPUの組み合わせで、快適な最高品質4Kプレイができるようになったというわけである。

今後FF14を4Kで快適にプレイしたい人はこの組み合わせを参考にすると良いかもしれない。

コアが半分になるけどTR 2920XからR5 5600Xに買い替えてみた

概要

とうとう発売されたZen3のRyzen、5000シリーズ。

想像よりもかなりできが良いようで、各種ベンチの結果によると特にゲーム用途での性能がとうとうIntelを追い越した感がある。

初代ZenのRyzen7 1700、Zen+のTR 2920Xという具合にCPUを更新してきたようにここ数年はずっとRyzen押しだった私だが、Zen2は学生時代の発売でお金がなくてスキップしていたので、Zen3はかなり魅力的に見えた。

しかも最近RTX3080を買ったのだが、TR 2920Xではどうにも性能を出し切れていない印象であり……。魔が差してRyzen5 5600Xをポチってしまった

コア数は半分になるものの2世代分のIPCとクロックの進化があるのでかなり期待大。Cinebench R20とか3D MarkとかFF14ベンチをやってみた結果を記す。

Zen+ 12core VS Zen+ 6core(Gamemode) VS Zen3 6core、またZen3でのメモリクロック2400MHz VS 3200MHzを比較しているので気になる方は下をどうぞ。

まとめ

  • Zen3発売直後にアマゾンで買ったマザー(MSI B550 MPG Gaming plus)はしっかりBIOS更新済みでした。

  • Zen+からの買い替えだと異次元のシングル性能。12コアのTR 2920Xと比べてシングルのCinebenchスコアが約1.5倍。FF14ベンチのスコアも1.4倍に。

    • 割とコア数も要求される3DMarkはあまり差がないが、数%勝っている。
  • 忍者5の空冷環境(室温25度)でベンチ中でも温度が60度を上回ることはなく、非常に扱いやすいCPU。さすがTDP65Wである。

  • メモリも2400MHz から3200MHzに変えてみたものの、ベンチマークのスコアに与える影響は軽微であった

    • 昔のRyzenといったらメモリでめっちゃ性能変わる印象だったのだが、全然変わらなかった。CCDの接続改善やキャッシュの増加・分岐予測アルゴリズム改善とかの効果があるのかな?
  • 満足の行く性能であったが、12coreのThreadRipperからの買い替えだと主に所有欲的ななにかが満たされず少し物足りない……。一度ハイエンド買うと戻れないものなのね。

    • 次の更新ではまたThreadRipper買おうと心に決めた。

ご祝儀終わって、5000円も値下がりすればとてもお得感がありそう。30000円で買えるようになったら神。そんな感じのCPUでした。

購入の経緯

初日に5600Xか5900X、5950Xのどれかがポチれれば買ってしまおうと思っていたところ、初日は残業で19:00の争奪戦に参加できず。当然各種ECサイトは全滅であった。

諦め気味に翌朝11:00起きがけにヨドバシを覗いてみたところ、なぜか5600Xの在庫が復活していたのですぐさま買った

というわけで今回の争奪戦で買えたのは5600Xだった。ThreadRipperからの更新なのでコア数は減るが、ゲーミング性能は果たしてどうなるか。

……そもそもDDR5に変わるまでCPU更新はしないようにしようと思っていたのだが、運良く買えてしまったということを言い訳にして行った完全なる予定外出費である。

マザーとCPUクーラー、ついでに3200MHzのメモリも買った

当然マザーを買わなくてはならないが、予定外出費だし、次のDDR5対応ThreadRipperまでの繋ぎのつもりだし……ということでX570ではなくB550にすることにした。

万が一BIOS更新アプデされてないのを引くと面倒だと思ったので、Flash BIOS的なCPUなしでBIOSを更新できる機能を持つやつを買おうと思った。リーズナブルなお値段なものを絞り込んだところASUSのTUF Gaming PLUSかMSIのMPG B550 GAMING PLUSのどちらかかなあという感じであった。

結局MSIのほうが20%引きクーポンついてて安かったのでMSIにすることにした。

MSIのマザーを買うのは久しぶり。最初にメイン用に組んだPCでMSIのZ87を使っていた思い出。新品5000円位で安かったので買ってみたらSPDI/Fがついていたり、軽いOCにも耐えてくれたりととても良コスパな板であったので自分の中では好印象なメーカーである。

また、届いたマザボの箱の側面に、「BIOS更新済み」とのシールが張ってあった。結局Flash BIOS付きを選んだのは杞憂であったようである。

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さらに、TR4からAM4への買い替えなのでCPUクーラーも買い換えなきゃならん。CPUをヨドバシで買ったので、そのポイントとほぼ同額で買えそうなやつということでサイズの忍者5を買った。

まあTDP 65Wなのでちょっと過剰な気もするが、ヒートシンクはでかいに越したことはない。

そして、今までは2400MHz のメモリを6700Kの時代から使っていたのであったが、最近はメモリも安いし、せっかくの最新CPUに遅いメモリというのは悲しいのでついでに3200MHzのメモリも買ってみた。

で、先週日曜に一足早くメモリとマザボが到着。その翌日にいよいよRyzen5 5600Xと忍者5がヨドバシからやってきた。

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マザーとメモリが12,000円位、CPUが44,000円(4000ポイント付き)、忍者5が6000円(ポイントで購入)で計68,000円といったところである。

ベンチ条件

そういえばThreadRipperはGamemodeというコア数をCCD跨ぎがないように調整してゲームの性能を上げるモードがあるというのを思い出したので、2920Xの6コアという条件も足してみた。

  • TR 2920X 環境

    • OS: Windows10 Home
    • CPU: Ryzen ThreadRipper 2920X(通常12コア or Gamemode 6コア)
    • MB: Asrock X399 phantom gaming 6
    • RAM: 2400MHz 16GBx4
    • システムディスク: HP EX950 NVMe 500GB
    • ドライバ: 456.55
  • Ryzen5 5600X環境

    • OS: Windows10 Home
    • CPU: Ryzen5 5600X
    • MB: msi mpg B550 gaming plus
    • RAM: 2400MHz 16GBx2 or 3200MHz 16GBx2
    • システムディスク: HP EX950 NVMe 500GB
    • ドライバ: 456.55

検証したベンチは以下の4つ。

ベンチマーク結果

とりまCPU-Zの結果も示しておく。最新バージョンではちゃんと表示されている。

ちなみに同じCPUID製のモニタリングソフトであるHWmonitorはまだZen3に対応していないようで、CPUがAMD K19と表示される。

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マルチの結果と、それをコア数で割ったシングルスコアも計算してみた。

まあ流石にマルチじゃ2920Xには勝てないが、同コアに減らしたGamemodeとはすごい差がある。

シングルも約1.5倍と、伊達に2世代進んでいないことを示す結果である。

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トータルスコアだとCPUベンチの結果も合算されてしまいコア数多いほうが有利になってしまうので、Graphicのみのスコアも記載してみる。

なんとコアが半分になったにもかかわらず、スコアが上がるという結果に。とても嬉しい。

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4KのFireStrikeテストなのでどちらかとGPUの方がネックになるテストである。こちらでもわずかではあるが5600Xのほうがスコアが出ている

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私が一番遊ぶゲームであるFF14の4K最高品質ベンチマーク。これのスコアが上がるのが私的には一番注目ポイント。

こちらはスコアだけでなく平均FPSと最小FPSもグラフにしました。

結果としてはスコアはめっちゃ上昇。約1.4倍。平均FPSが全体的に上昇しているようである。一方最小FPSに変化はなかったので、ベンチマークが趣味の同士たちならおなじみであろう序盤の罪喰いに暗黒が剣ぶわーって振るめちゃ重いシーンはGPU依存のようですね。

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あとがき

Windows再インストールで久しぶりにRを入れ直してみたので、ついでにこのブログのグラフもRで書いてみた。

やっぱRstudio+R markdownは便利ですね。しかし修論以来グラフを書いた気がする。

Windows10を再インストールしたらXit Wirelessが起動しなくなったのを直した話

結論

Windows10をインストールしたばかりのPCにXit Wirelessをインストールしたのだが、何も画面が表示されずそのまま落ちる現象に悩まされた。

いろいろ調べてみたところ次のサイトに書いてある、

価格.com - 『Xit wirelessが起動しない』 ピクセラ Xit AirBox XIT-AIR100W のクチコミ掲示板

だいぶ前のスレとなってしまいましたが、解決したので情報共有のために書き込みます。 DaVinci Resolveという動画編集ソフトを入れたところ、Xit wirelessが起動するようになりました。 一緒に以下がインストールされたことで、起動するようになったと推測しています。  ・Visual C++ 2013 x64 Redistributable  ・Visual C++ 2010 x86 Redistributable

と言う通り、なぜかDaVinci Resolveいれると直ります

www.blackmagicdesign.com

後述の通りランタイムの何かが見つからないようなエラーのようですので、引用元の方が仰るとおりC++ランタイムの不足が解消されるために直るのでしょう。

また、今までこのエラーが出ていなかったのは、他のソフトを色々入れるときに、これらのランタイムがいつの間にか入っていたためであると考えられる。

こういう情報共有してくれる人ほんと助かる……。感動しすぎてブログ書いてる。

経緯

Zen3への買い替えを行い、マザボが変わったのでついでにWindowsも一から入れ直すことにした。

そしたら普段テレビを見るのに使っていた、ピクセラのXit Wirelessというアプリが起動しなくなった。

コイツ中々クソみたいなソフトでして、全画面表示しようとしたらフリーズ、4kでスケーリング150%だからなのかチャンネル切り替えの表示がおかしい、最大化表示してから戻そうとするとフリーズ、ととにかくバグまみれでまともに使えない。ほんとにデバッグしてんのか?と動いているときから不満まみれでした。(ちなみに今回再インストールした結果なんかバージョンが新しくなったのか、最大化でフリーズしたりすることはなくなった。多少マシ。)

が、買ってしまったから我慢して使っていたのだが、今回クリーンインストール後のWindowsで起動しない事態に見舞われた。何も画面に表示されず、タスクマネージャ上ではすぐにWindowsの障害レポートだけが現れて消えるという症状。

インストールするバージョン変えたりランタイム入れ直したり1-2時間ほど四苦八苦格闘していたのだが、結果

価格.com - 『Xit wirelessが起動しない』 ピクセラ Xit AirBox XIT-AIR100W のクチコミ掲示板

にかかれている通り、DaVinci Resolve16.2.7を入れたら起動するようになった

マジでピクセラはサポートしっかりしてほしい。公式ページに書かれているランタイムのインストールだけでは依存関係解決しないとかあまりにもお粗末すぎる。多分ここの会社のものは2度と買わない。

みんなもこんなの買うならバッファローから再販されるTorne買おうまああれのPC TV with nasneも動作もっさりで微妙なソフトだった記憶があるが……。

イベントログ

こういう.Net系のなんか見つからない系のエラーを吐いて、何も画面に表示されず落ちていた。

イベントID 1000

障害が発生しているアプリケーション名: DtvView.exe、バージョン: 2.20.3103.0、タイム スタンプ: 0x5f16582d
障害が発生しているモジュール名: KERNELBASE.dll、バージョン: 10.0.18362.1139、タイム スタンプ: 0x6a8e6b97
例外コード: 0xe0434352
障害オフセット: 0x00114662
障害が発生しているプロセス ID: 0x31b8
障害が発生しているアプリケーションの開始時刻: 0x01d6b81a9455dab5
障害が発生しているアプリケーション パス: C:\Program Files (x86)\PIXELA\Xit wireless\DtvView.exe
障害が発生しているモジュール パス: C:\WINDOWS\System32\KERNELBASE.dll
レポート ID: 56fc3186-58a1-4b0b-8bfe-9fb09336b3e1
障害が発生しているパッケージの完全な名前: 
障害が発生しているパッケージに関連するアプリケーション ID: 

イベントID 1026

アプリケーション:DtvView.exe
フレームワークのバージョン:v4.0.30319
説明: ハンドルされない例外のため、プロセスが中止されました。
例外情報:System.IO.FileNotFoundException
   場所 Pixela.AirTunerLiteClient.App.OnStartup(System.Windows.StartupEventArgs)
   場所 System.Windows.Application.<.ctor>b__1_0(System.Object)
   場所 System.Windows.Threading.ExceptionWrapper.InternalRealCall(System.Delegate, System.Object, Int32)
   場所 System.Windows.Threading.ExceptionWrapper.TryCatchWhen(System.Object, System.Delegate, System.Object, Int32, System.Delegate)
   場所 System.Windows.Threading.DispatcherOperation.InvokeImpl()
   場所 System.Windows.Threading.DispatcherOperation.InvokeInSecurityContext(System.Object)
   場所 MS.Internal.CulturePreservingExecutionContext.CallbackWrapper(System.Object)
   場所 System.Threading.ExecutionContext.RunInternal(System.Threading.ExecutionContext, System.Threading.ContextCallback, System.Object, Boolean)
   場所 System.Threading.ExecutionContext.Run(System.Threading.ExecutionContext, System.Threading.ContextCallback, System.Object, Boolean)
   場所 System.Threading.ExecutionContext.Run(System.Threading.ExecutionContext, System.Threading.ContextCallback, System.Object)
   場所 MS.Internal.CulturePreservingExecutionContext.Run(MS.Internal.CulturePreservingExecutionContext, System.Threading.ContextCallback, System.Object)
   場所 System.Windows.Threading.DispatcherOperation.Invoke()
   場所 System.Windows.Threading.Dispatcher.ProcessQueue()
   場所 System.Windows.Threading.Dispatcher.WndProcHook(IntPtr, Int32, IntPtr, IntPtr, Boolean ByRef)
   場所 MS.Win32.HwndWrapper.WndProc(IntPtr, Int32, IntPtr, IntPtr, Boolean ByRef)
   場所 MS.Win32.HwndSubclass.DispatcherCallbackOperation(System.Object)
   場所 System.Windows.Threading.ExceptionWrapper.InternalRealCall(System.Delegate, System.Object, Int32)
   場所 System.Windows.Threading.ExceptionWrapper.TryCatchWhen(System.Object, System.Delegate, System.Object, Int32, System.Delegate)
   場所 System.Windows.Threading.Dispatcher.LegacyInvokeImpl(System.Windows.Threading.DispatcherPriority, System.TimeSpan, System.Delegate, System.Object, Int32)
   場所 MS.Win32.HwndSubclass.SubclassWndProc(IntPtr, Int32, IntPtr, IntPtr)
   場所 MS.Win32.UnsafeNativeMethods.DispatchMessage(System.Windows.Interop.MSG ByRef)
   場所 System.Windows.Threading.Dispatcher.PushFrameImpl(System.Windows.Threading.DispatcherFrame)
   場所 System.Windows.Threading.Dispatcher.PushFrame(System.Windows.Threading.DispatcherFrame)
   場所 System.Windows.Application.RunDispatcher(System.Object)
   場所 System.Windows.Application.RunInternal(System.Windows.Window)
   場所 System.Windows.Application.Run(System.Windows.Window)
   場所 Pixela.AirTunerLiteClient.App.Main()

乗らなさ過ぎて補機バッテリーが完全に上がったアクアをNOCO GB-40というジャンプスターターで起こした話

背景

あまりに車に乗らなさ過ぎてアクアの補機バッテリーが上がってしまった。

田舎に来るから車は必須だと思って持ってきたのだけれど、意外と徒歩チャリ圏内で食料品や酒、散髪など大概のことは済む場所で、さらに超インドア趣味の自分はたまに5分くらいでつくスーパーに意味もなく車で行くくらいしか車に乗ることがなかった。

心なしか「そろそろバッテリー上がるのでは…」と思っていたところ、一月ぶりにエンジンをかけようとしたら変に高いノイズを立てるばかりでスタートしない。

予想通りというかしっかりとバッテリーが上がってしまった。

会社の同僚に頼んで充電してもらおうかとも思ったのだが、この頻度でしか車に乗らないことを考えるとこういうことが今後も起こりうることが予想された。

なるべく自己解決できる手段を、ということでRTX3080を買ったときのヨドバシのポイントで、NOCO GB-40というジャンプスターターを買うに至ったというわけである。

https://www.yodobashi.com/product/100000001004472824/

まとめ

※別に自分は車の専門家でもなんでもないので、書いてある内容が正しい保証はできません。作業を行う場合は自己責任でお願いします。不安がある場合ロードサービス呼びましょう。

  • 乗らなさ過ぎて電圧が下がりきっていたらしく、最初はスターターがバッテリーを認識しなかった。しかしGB-40にはそういう場合でも対応できるモード(手動オーバーライド)が存在していて助かった。無事に始動。

    • ちょっと高いと思ったけど相応の品質と機能だったので結果的には正解だったと思う。低頻度でしか車乗らない人は持ってるととても安心できる一品。
  • 他の安い商品もあったが、鉛蓄電池式のはでかくて邪魔で捨てるのが面倒なので見送り。何よりもレビューの評価が低い。

  • 時計もずれたしもうバッテリーも古いのでディーラーに持っていったら結局バッテリー交換(作業費込み¥28, 000)になった。まあ7, 8年交換してなかったからしゃーないか。

  • ハイブリットシステムを起動するだけで補機バッテリーは充電されるそうなので、乗らないにしても週イチくらいで30分くらいはエンジンかけておくとバッテリーあがり防止になるトヨタの人に言われました。これから気をつけよう。

いきさつ

田舎に住むからと思って外出する用事もないのに車を持ってきた。結果、半年でガソリンがワンメーターも減らないくらいしか乗らず。

とりあえず車がだめにならないように2週に1回くらい動かしてはいたのだが、ここ1月くらい全く乗らなかったところいよいよ見事にバッテリーが上がってしまった。

そこで先述の理由でジャンプスターターを選定し購入することにした。アマゾンとかで安いモバイルバッテリー兼スターターみたいなやつは結構売ってたし、鉛蓄電池式のスターターも手頃な値段で売っていたのだが、レビューを見てもまともに車を始動できたという報告が少なく、少し買うのを躊躇。

ヨドバシのポイントも余っていたので、ヨドバシで在庫有りでまともそうなやつ、という条件で見つけたのがこのNOCOのGB-40であった。お値段¥19,940とポイント使っても10000円してしまったのだが、結果的には手動オーバーライドモードに助けられたので大正解であった。

というのも、バッテリーが上がったのを認識した日はギリギリミラーは動くしライトも付いたのだが、いくらエンジンを始動させようとしてもハイブリットシステムが起きなかったという状態であったのだが、当然その時はスターターなんぞ持っていなかったのでそこから次の休みまでの一週間放置することに。

結果完全にバッテリーが放電してしまったらしく、GB-40を接続しても全くバッテリーを認識しなかったのだ。ここで活躍したのが手動オーバーライドモードであったというわけである。

このモードは車両のバッテリーが2Vを下回るような上がりきった状態であっても、安全保護機能を一時的にオフにし強制的に通電することでバッテリーを立ち上げてくれるというもの。

私のような出不精だけどなんかのときのために仕方なく車を持ってる勢という稀有な人種には、ぜひおすすめしたい一品であると言えよう。

開梱

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ヨドバシで買ったのは一年保証付きの正規代理店品

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付属品は充電用のusbケーブルとシガーソケット、本体から車につなぐためのブースターケーブル

小さくて分厚い説明書があるが、各国語の翻訳があるため分厚いだけで、計数ページのみの簡素な説明のみ。しかし内容は使用するに必要十分なものであり、日本語はしっかりと怪しくなく翻訳されていたため、安心できるクオリティー

ライトにもなります。あまり容量は大きくない(2,150mAh)けれどもモバイルバッテリーにもなります。

最大12V1000Aの瞬間出力を持っているらしく、6.0Lガソリン/3.0Lディーゼルの始動に対応。

きっちりキャップをしていればIP65相当の防水防塵。ゴツくて頑丈そうなのがとても良い感じ。

使い方

アクアとGB-40の説明書通りに行います。下に書いてあることは所詮素人の記載であるので、鵜呑みにせず自分の目でちゃんと説明書読みましょう。不安を感じるならJAF呼ぼう。

また、GB-40は充電してから作業したほうが良いと思われる。あと、軍手とかあると安心。

そのままバッテリーの点検とかしてもらうなら、予めディーラーや車屋さんに予約をとっておきましょう。

1. ボンネットを開けます。

2.フェーズボックスを開ける。赤丸で囲んだ部分にあるツメを押して開けるのだが、指で押すとめちゃ固くて痛いのでなんか硬い棒みたいなので押しながら開けると良い。ブースターケーブルのワニ口がちょうど良いサイズだったので、これで押すと良いと思う。

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3. 救援端子を開ける

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4.車のライトなど電気を消費するものがついていないことを確認してから、ブースターと車をつなぐ。まず赤いケーブルを救援端子に、次に黒いケーブルはアースなので未塗装の金属部に接続。この際アクアの説明書では赤丸部のボルトにつないである絵が載っているが、GB-40のケーブルが短すぎて届かないので自分は写真のようにつなぎました。ただショートすると危険なので、赤と黒のケーブルの端子部が接触しないように十分注意すること特に手動オーバーライドを使う場合は安全機能がすべてオフになるので、超危険だと思われる。ショートしたら燃えるのではなかろうか。

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5.GB-40の電源を入れる。無事にバッテリーが認識されると、白色のLEDインジケータが点灯するらしい。ただ、バッテリーが完全に上がってしまい電圧が2Vを切っている場合は、6.のように手動オーバーライド機能を使う必要がある

6.(オプション) バッテリーが認識されない場合、手動オーバーライドをオンにする。何度でも書くが、手動オーバーライド時は安全機能がすべてオフになるのでとても危険である。ちゃんと接続が合っているか、端子がショートしていないかなど念入りに確認した上で操作を行う必要がある。不安がある場合はオーバーライド機能を使わず、大人しく業者に頼めと太字でGB-40の説明書に書いてあります。 ちゃんと確認できたら、GB-40の赤いビックリマークを長押しすると手動オーバーライドがオンになり、電気が流れ始める。上手く行けば給電されるのでおそらくなんか機械が動く音がすると思う。

7.最大30秒くらい待ってから、エンジンをスタート。自分の場合一発で無事にかかりました。上手くかからない場合、何度も連続で試行するのはGB-40が熱を持つので良くないとGB-40の説明書に書いてあります(15分で5回以上する場合は15分待てとの記載)のでやめましょう。

8.GB-40の電源を落としてからGB-40を外す。超重要。安全機能が働いてないので、変なところに端子が当たるとMAX 1000Aの電流が変に通電する恐れがあると思われます。外すときはつなぐときと逆順でアースの黒い方を先に、赤い方をあとに外すらしい(ポジティブグラウンドシステムの場合は赤から外すそうだが、どんな車がそれに該当するかは知らん。車の説明書読みましょう)。

9.ちゃんとフェーズボックスに蓋をしてから、ボンネットを閉じる。

10.バッテリーの寿命とか心配なら試運転がてらそのままディーラーや修理工場に持っていきましょう。

というわけで、無事に車を起こすことに成功しました。自分はその後そのままトヨタへ持っていきました。

トヨタにて

持っていったら一瞬でほとんど車乗っていないことを看過された。まあ野ざらしで洗車も全くしてないのでそらそうだ。

結局バッテリーは限界が来ていたらしく、交換してもらった。作業時間は45分くらいで部品代作業料合わせて¥28,000。ちょっと高いのかもしれないが、めんどくさいので純正に頼んでしまった。

また、ハイブリットシステムを起動するだけで補機バッテリーは充電されるそうなので、乗らないにしても週イチくらいで30分くらいはエンジンかけておくとバッテリーあがり防止になるトヨタの人に言われました。

GB-40があるので上がってしまっても安心ではあるが、一応これからはもう少し車に乗ろうと思いました。了。

Oculus Quest2 + Oculus Link ケーブル買いました

概要

こないだ発売されたOculus Quest2。3年来のRiftユーザーの私は、ここ2年位は使用頻度が半年に1回くらいであるにも関わらず、その解像度の高さとSoCの性能と相対的な値段の安さに惹かれ、いつの間にか予約注文してしまっていたのであった……。しかも1万もするUSBケーブルであるOculus Linkケーブルを添えて。

届いたので開けて少し使ってみたというお話。

まとめ

Riftから進化したところ

  • セットアップが楽ちん。Riftのようにセンサーの設置場所とか気にする必要がない

  • PCともLinkケーブル一本でつながる。Riftに比べるとなんとなくラグいような感じがしたが、ちょっとすれば気にならなくなる

  • スタンドアロンでも使える

  • Linkケーブルは高いが、どうやら光ファイバーケーブルらしいので高いのは仕方がない。Riftのケーブルよりもしなやかで長いので、とても取り回しが良い。1万円の価値はあると思う

  • イヤホン端子付きで好きなイヤホンが使える

  • 解像度が格段に上がった

Riftから退化したところ

  • IPD(レンズ間距離)の調整が無段階から3段階になった

  • 有機ELじゃなくなった

  • ヘッドバンドが安っぽくなった

  • Facebookアカウント必須!これはすでにOculusアカウントを持っていたとしても。ゲームのプレイ履歴などは共有オフにできるが、紳士なゲームが心情的にやりにくくなった気がする……

まあケーブル合わせても64GB版ならアマゾンで37, 800+10,780 = ¥48,580 とギリ50,000円に収まるので、3年落ちのRiftからの買い替え先としては妥当だと思います。

ただやはり、Facebookアカウントと結び付け必須というのはいただけない。いくらプレイ履歴出ないとはいえ規約上実名必須のFacebookアカウントがちらつく中、COM3D2とかVRカノジョとか、ああいう大きな声でタイトルの出しづらい紳士ゲーをやるのはスリリングに感じます。

こーいうキワモノな技術の発展には、邪な方面の推進力がとても大事だと思うのですよね。やはり大きな声では言えないけど。

どうやらFacebookアカウントとの結びつけを矯正するのは独禁法違反だとかいう指摘も来ているようですし、できればこのような縛りはやめてほしいものですね。まあ私はすでに結びつけちゃってるから堂々とやるしかないんですけどね!

正直他のサイトでめちゃめちゃ詳細にレビューされてると思うのでこれ以上書くことないんですけど、Riftと並べた写真とか撮ったので暇な人は下もどうぞ。

ああそういえばまともなレビューサイトじゃあまり書いてなさそうな情報としては、COM3D2とかVRカノジョOculus Linkベータでもちゃんと動くぞ!

開梱!

まず箱のサイズをRiftと比較。Quest2はセンサーがない分とても小さいです。

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本体はこんな感じで入ってます。

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Riftと並べて撮影。コントローラーの輪っかみたいな部分がQuest2ではボタンの出ている側を覆う感じになってます。壁に手ぶつけたときの防御力は下がってますが、Riftのように転がっていったときにスティックが床に触れないので耐久力的には安心?

本体はヘッドフォンがRiftのように出っ張った形ではなく、ヘッドバンド部へ埋め込まれる形になりました。

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Oculus Linkケーブルは長さ5mのUSB 3, 3A 対応のオプティカルケーブル。かなりしなやかで取り回しがいいです。

後にも先にもこんなに高いUSBケーブルを買うことはないでしょうが、USB3の規格上はTypeC だと2m(Wikipedia情報)までなので、やはり純正でオプティカルケーブルでというと、安心を買う意味で1万の出費は仕方ないかなあ。

変に安いの買っても使えなかったら規格外の不良ケーブルですしね。

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セットアップ

まあ普通にWifiにつないで言われるがままにセットアップするのみ。

アカウント入力画面で最初はOculusアカウントを入力したのですが、やはりFacebookアカウントとの紐付けが必須と言われて仕方なくいつ作ったんだかわからない古いFBアカウントと紐付けました。

幸いなことに今の所巷で騒がれているアカウント凍結にはなりませんでした。

Oculus linkケーブルを使うときは、マザボのTypeCと直結するだけ。初めてマザボのTypeCを使った気がする。

使用感

まず思ったのは、ケーブルがないって素晴らしい!

自由に動けるというのは、体を動かすゲーム機器として大事な要素である。そういう意味でスタンドアロン式のVRは理にかなっていると思った。

続いてLinkケーブルを使ってみると、こちらもかつてのRiftのケーブルよりも断然柔らかく、長いケーブルなので、あまりケーブルの存在が気にならない!1万出した甲斐があったというものです。

あと、細かい点だと静止モードと立位モードで別のガーディアンエリアを設定できるので、寝っ転がりながら動画見たいときとかガーディアン設定を切り替えるだけで簡単に移動できるというのがとてもいい感じ。センサーも動かさなくていいですし。

今まで買うのを尻込みしてたAlyxとか、今度VR対応になるらしいMSのフライトシミュレーターとかやりたくなってきますね。

Riftよりも断然気軽に起動できる感じなので、前よりは多分長続きするかな。いい買い物をしたと思う!

やっと買えたRTX 3080 ~msi Ventus 3X 10G OC を試す~

背景

かれこれ発売から2週間以上経った現在もなお品薄が続く、NVIDIAのグラフィックボードRTX 3080

発売日から各ECサイトに張り付き続けた結果ようやっとmsi Ventus 3X 10G OC を買うことができたので、軽いレビューをしようと思う。

ぶっちゃけ今回は3年保証と背面にファンを追加できるという謎ギミックを持つ最高にクールな玄人志向(GALAX)のボードを狙っており、RTX 3080とRTX 3090両方とも発売日当日からヨドバシで予約をしていたのだが、全然入荷せず。

ふと10/2の日付が切り替わる瞬間にヨドバシを見てみたら、OC版のmsi Ventusがちょうど登録されたところに出くわしてポチってしまった。

結局そこから在庫に引き当たるまで待つこと2日間、先に注文していた玄人志向よりも早く届く結果となった。お値段116,110円(税込、ポイント11,611付き)なり。

まとめ

  • ファーストインプレッションはとにかくでかい。CM690iiiだと組み付け時に2.5インチのケージを取り外す必要がある。

  • 国内代理店はおなじみアスク。国際的には3年保証らしいが、国内保証は1年。ひどい。1ドル150円とってやることじゃねえと思う。

  • 付属品にVGAステイがついているので買う必要なし。

  • 公称値Boost: 1740 MHzだが、GPU-Z表示だと大体1800MHzオーバー、さらにスパイク的に1950MHzまでいく。

  • 温度はベンチ中でも80度未満。ファンの音も殆ど気にならない(個人的感想)。

  • 消費電力はベンチ中330Wを記録!R9 390Xを使っていた頃を思い出す凄まじい消費電力。

  • 性能はとてもいい。FF14 4K最高品質だと人の少ないエリアなら60張り付きで安定。ただ人の多いリムサでは60を割ることもありちょっと残念。まあCPU(TR 2920X)の問題かも?

組付けの様子の詳細やベンチ(Firestrike ultra, Timespy, SteamVR パフォーマンステスト, FF14 4K最高品質)の結果が気になる方は下も見ていってね!

RTX 3080を買うためには

諦めずにサイトを巡回するしかない。自分はヨドバシ、PC4U、ひかりTVショッピング、NTT-X、オリオスペック、アーク、ツクモドスパラパソコン工房ソフマップビックカメラ、アマゾン(日本、アメリカ、ドイツ、フランス)などなどとにかくいろんなサイトをウォッチしてました。

ちなみにこの中でヨドバシとNTT-Xあたりは割とずっと予約というか納期未定で注文受付をしてくれているので、もう見て回るの疲れてしまったら発売日がなるべく新しいやつをどっちかで注文かけてしまって、入荷を待つというのも一つの手かもしれません。

自分もクロシコのRTX3080と3090を発売日当日からヨドバシで注文して待っていました。正直RTX 3090買うなら浮いた10万でソフト買いたいと思っていたのですが、RTX 3080一択だと中々すぐには手に入らなさそうだったので、とりあえずRTX3090も予約。

Big Naviの発表までにどっちも買えないなら、その時はAMDerらしく大人しくBig Navi買おうと思っていたが、予定外にMSIのRTX 3080が買えてしまったので今年のグラボ入手競争からはとりあえず脱出できました。

※追記 結局6900XTの魅力には勝てなかった……。3ヶ月位使った後こいつは売っぱらってリファレンスの6900XTに買い替えたという続きのおはなし。

RX6900XT買えたのでRTX3080と比較! - 端の知識の備忘録

まあ次はZen3やPS5の奪い合いが始まりますけどね。。。転売屋がいなけりゃもうちょいマシだろうになあ。

開梱!

改めてmsi Ventus 3X 10G OC (国内型番: VD7371 JAN: 4537694286411)のスペックをまとめます。

Model NameGeForce RTX™ 3080 VENTUS 3X 10G OC
Graphics Processing UnitNVIDIA® GeForce RTX™ 3080
Interface PCI Express®Gen 4
Cores8704 Units
Core Clocks Boost1740 MHz
Memory Speed19 Gbps
Memory10GB GDDR6X
Memory Bus320-bit
OutputDisplayPort x 3 (v1.4a) / HDMI 2.1 x 1
Power consumption320W
Power connectors8-pin x 2
Recommended PSU750W
Card Dimension (mm)305 x 120 x 57
Weight (Card / Package)1370g / 1986g
DirectX Version Support12 API
OpenGL Version Support4.6
Maximum Displays4

データはこちらから。 www.msi.com

書いてあるとおり2.7スロット厚1370gという超重量級。持ってまず思ったのが重い。そして分厚い。つまりデカい

Ventusでこれだと最近発表された4スロのGigabyteのやつとかどんな感じなんだろうか……

これうちのケースに入るのかなあという不安がよぎるサイズでした。

f:id:hashicco:20201005220909j:plainf:id:hashicco:20201005220858j:plainf:id:hashicco:20201005220837j:plain

本体と付属のステイ。ステイはグラボを刺した下のPCIスロットカバーの上からネジ止めする専用品のようだ。 f:id:hashicco:20201005220848j:plain

今まで刺していた玄人志向 RTX 2070 miniとの比較。まるで2070が1050くらいに見える(意味不明)。

f:id:hashicco:20201005220931j:plainf:id:hashicco:20201005220919j:plain

最近何かと騒がれているキャパシタ問題はここの写真からわかるのであろうか?

f:id:hashicco:20201005220826j:plain

MSIの公式発表によると

MSI stands behind its design decisions for its GeForce RTX 30 Series graphics cards catalog which consists of GAMING models and VENTUS models. MSI utilizes a mixed capacitor grouping in its designs to benefit from the strengths of both SP-Caps and MLCCs. All MSI GeForce RTX 30 Series cards that have shipped out since the beginning of production, which include media review samples, feature the PCB configurations as shown in the updated images below. https://www.overclock3d.net/news/gpu_displays/msi_issues_statement_regarding_reported_instability_with_geforce_rtx_30_series_gpus/1

MSIはGamingとVENTUSよりなるGeForce RTX 30シリーズの設計を支持しています。MSIはMLCCとSP-CAPs両方の強みを生かした混合キャパシタを採用しています。レビュー用のサンプルを含め、生産開始より出荷されたすべてのMSI Geforce RTX 30シリーズは下の画像に示すようなPCB構成となっています(超意訳)。

とのこと。私の手に入れたRTX 3080 VENTUSは、MSIの声明通り引用元のページのImage 5.と同じもののようです。MLCC 10個+SP-CAP5個パターンということですかね?

組み込み!

さていよいよ取り付けます。

ケースは先述の通りCooler MasterのCM690iii。デカめのミドルタワーケースといったところで、一応最大423mmのビデオカードが入ると書いてある。Cooler Master: CM 690 III

並べてみると、ほんとに入るのかこれ……?という感じ。

f:id:hashicco:20201005220808j:plain

サイドカバー開けて並べてみると、2.5インチケージついてるとどう頑張っても入らない!

どうこねくり回してもPCIのブラケットが引っかかってしまいそのままでは入らない。仕方がないので2.5インチケージは取り外すことにした。

f:id:hashicco:20201005220744j:plain

まあケージ外せば余裕で入りました。

f:id:hashicco:20201005221032j:plain

続いて付属のVGAステイを取り付け。なんかあんまり支えられてる気がしない……。取り付け時にはなるべくボード側にステイを押し付けながらネジ止めしました。

ついでにRX Vega 使用時に使っていた長尾のVGAステイも取り付けて万全の体制にしました。

f:id:hashicco:20201005221022j:plainf:id:hashicco:20201005220954j:plain

ちなみに最初に取り外した2.5インチのケージは、後付すればギリギリ付けられそう。ただ当然付けたらグラボ外すときケージもまた外さなきゃならず面倒だし、もうNASも買って内蔵ドライブ殆ど使ってないので外したままにします。

唯一付けていたSATAドライブのMX500 1TBは3.5インチケージに移動させました。

f:id:hashicco:20201005220942j:plain

なんか写真だと配線すごい汚く見えてますけど、ちゃんと蓋閉じる前にはきれいにしてやりました(言い訳)。

ベンチマークの測定環境

  • OS: Windows10 Home
  • CPU: Ryzen ThreadRipper 2920X
  • MB: Asrock X399 phantom gaming 6
  • RAM: 16GB*4
  • システムディスク: HP EX950 NVMe 500GB
  • ドライバ: 456.55

GPUはすでに写真で出しちゃいましたが、玄人志向 RTX2070 miniを比較として使用しました。

CPUがあんまりゲーム向きじゃないのである意味珍しいベンチになるかも。

ベンチマーク結果

  • Timespy

DX12のベンチ、Timespyの結果から。

残念ながら4K版のDLCは買ってないので、ノーマルのTimespyの結果です。

RTX2070 f:id:hashicco:20201005231241p:plain

RTX3080 f:id:hashicco:20201005231329p:plain

なんか3D MarkのページにアップロードされてるRTX 3080のスコアが17000とかなんで、よほどCPUが足をひっぱているのでしょうか?せっかくのThreadRipperなのに悲しみ……。DDR5まで待とうと思ってたけど、Zen3買っちゃおうかな。

とはいえRTX2070からGraphics Scoreが約1.8倍になってますので大満足。

  • Firestrike Ultra

DX11のベンチ。こっちは4K版があるので4k版を実行

RTX2070 f:id:hashicco:20201005232149p:plain

RTX3080 f:id:hashicco:20201005232512p:plain

こちらもRTX2070からGraphics Scoreが約2倍。伊達に10万しない。

ちなみにRTX3080の温度はMAXで77度でした。Core Clockはほぼ常に1800MHz以上で、ときたまスパイク的に1950MHzくらいまで行ってます。

GPU-Zで読んだ消費電力は、アイドル時が22Wでベンチマーク実行時は圧巻の330W。最近はCPUの消費電力も上がってますので、ハイエンドなら750W以上のPSUは必須の時代に逆戻りといった感じでしょうか。

やっぱり自分はR9 290とか390みたいな爆熱・値段の割に高い性能なボードが好きだったので、それと同じ匂いを感じるAmpereは結構好みかも。まあ全然安くないってところが残念ですが。

  • SteamVR パフォーマンステスト

ついでにSteamのVRテストをやってみたところ、なんとカンストしてしまった。

まあ推奨が確かi5 4670K+GTX970とかのテストだったはずなので、さもありなんといった具合。 f:id:hashicco:20201006005358j:plain

しかし、こう見るとVRもマシンスペック的には全然問題ない時代になったのですねえ。あとは片目4Kパネルのゴーグルと、それを無線で送信できる技術があればVRの時代が来ると思う。

続いてFF14ベンチ。最高品質4Kでまともに動くと嬉しい!

RTX2070

SCORE: 6723 平均フレームレート: 45.17895 最低フレームレート: 15 評価: とても快適 -とても快適な動作が見込めます。グラフィック設定をより高品質に設定しても、とても快適に動作すると思われます。 ローディングタイム: シーン#1 2.194sec シーン#2 3.701sec シーン#3 4.424sec シーン#4 3.032sec シーン#5 1.511sec 合  計 14.862sec

RTX3080

SCORE: 10769 平均フレームレート: 78.03109 最低フレームレート: 38 評価: 非常に快適 -非常に快適に動作すると思われます。お好みのグラフィック設定でお楽しみください。 ローディングタイム: シーン#1 2.387sec シーン#2 3.659sec シーン#3 4.345sec シーン#4 2.916sec シーン#5 1.583sec 合  計 14.89sec

こちらもスコアが1.6倍に。なにより最低フレームレートが30超えたのがとてもいいですね!

2070だとFF14ベンチの序盤の罪喰いと戦ってるシーンで明らかにカクカクしてたのが、3080にしたところかなりマシになりました。Freesyncと合わせれば、フレームレートの低下はだいぶ気にならなくなりそう。

最後にFF14の実際のプレイでのFPSを測定。設定は最高品質4K、フルスクリーンです。

RTX2070のときはめちゃめちゃ設定を落としてなんとか4Kでプレイしていましたが。。。

とりあえず、人の少ないグリダニアでは、どんなに視点をグリグリ動かしてもほとんど60fpsを維持!感動!

しかし、残念ながらリムサのエーテライト前では60FPSには至らず……。大体45~55FPSを推移していました。

プレイ中の消費電力は一応300W以下でしたが、それでも高めな270W前後

どうでもいいですが真ん中の凛々しいハゲが私のキャラです。交友関係狭いから身バレはないだろうけど、万が一見かけても放っておいてください笑。

f:id:hashicco:20201005235405p:plain

まあこれだけFPSが出ていれば、大体最高品質4Kで遊べると言って良いでしょう!10万出した価値があったかはわかりませんが、FF14の最高品質4Kプレイが現実的になったというだけで大満足です。

あとがき

しかし最近出費がやばい。Naga Proに最近抽選にあたってしまったので買ったSwitchに、Oculus Quest2も予約しちゃったし……。まあ冬のボーナスの前借りよね……。

あとはCPUなんとかしないとなあ。早くDDR5のThreadRipper出ないかな。Zen3になびいてしまいそう。ああ、また出費が……。

Windows10 + anaconda + cuda 10.0環境でTensorflow2の導入

概要

今更だけどもWindows10のcuda10.0固定環境にてTensorflow2を使いたくなったのでインストールをしたときのメモ。

TensorflowでGPUを使おうとすると、ドライババージョンやCUDAバージョン、GPUのCompatibility、対応するPython、cuDNN、Tensorflowのバージョンととにかく依存関係の処理が面倒くさい……

今の時代大人しくクラウドnvidiaのマシンイメージ入れてDockerであれこれいじるのが一番ラクだし再現性も確実なのだが、どうしてもオンプレミスのWindows環境でなにかやる機会は無くならないものだ。

特に最近この記事で紹介されているようにGPUをDockerで動かす障壁も無くなってきているので、この記事は別途Linux環境を準備できてしまえば読む必要などない。

まとめ

(2021/5/10)意外と見られているようなので、少し追記した。

  • tensorflow install からCUDAやPython、Tensorflowのバージョン対応を確認
  • 何故かcondaで認識されるCUDAバージョンが異なる現象が発生
  • 仕方がないのでpipでTensorflowをインストールしたらなんとかなった

一応動いたもののあまりきれいな解決ではないので、詳しい人いたら教えてください。

追記

結局これはCondaの仮想環境が引き起こしている問題ですので、Condaを使わなければこの問題にはぶち当たらない。もしかしたら .condarcで仮想環境で使うCUDAのパスを変えたりできれば下に記したエラーは回避できるのかもと思ったり。

ただ私は別の記事でも書いたがAnacondaは商用利用のライセンスが面倒になったことやこういう特殊な仮想環境にまつわるトラブルが絶えないということもあり、最近は使うのをやめてしまった。

AnacondaなしでTensorflow + GPUの環境を作るのもきちんとバージョンを合わせた上で手順を踏めば実はそんなに難しくないので、本記事にあるような特殊な事情( Windows10 + anaconda + cuda 10.0がどうしても必要)がない場合、下記URLなどを参考にインストールを試みるのをおすすめする。

Python 3.7, TensorFlow 1.15, Keras, MatplotLib, opencv-python,その他Python 開発環境(JupyterLab, spyder)のインストール(Windows 上)

ここのサイトは非常に詳細かつステップバイステップで手順を記してくれているので、とても参考になります。CUDA、cuDNNのインストールもここのサイト見ながら入れるのがおすすめです。

詳細な手順は下へ

前提

  • Windows 10 pro 1909
  • conda 4.8.4
  • CUDA toolkit(cuda_10.0.130_win10_network.exe をインストール済み)

はインストール済みとします。

CUDAドライバーはこちらから

> nvidia-smi

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 442.23       Driver Version: 442.23       CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce RTX 2070   WDDM  | 00000000:42:00.0  On |                  N/A |
| 45%   38C    P8    16W /  N/A |   1012MiB /  8192MiB |     11%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    No running processes found                                               |
+-----------------------------------------------------------------------------+

nvidiaドライバーのバージョンは442.23なので、CUDA10.0には問題なく対応しているはず。 CUDA toolkit documentation

インストールするバージョンの確認

まず、Tensorflow + CUDA + CUDNN + Pythonのバージョン対応を確認する。ここを怠ると面倒なことになる。

tensorflow install の下のほう。

今回の場合CUDA10.0に固定するのがネックになるので、これに合わせようとすると 結果、Pythonは3.6、Tensorflow2.0、CUDNN7.4が最新になるらしい

また、どうやらTensorflow2.0はまだCPU版とGPU版が統合されていないようなので、インストール時にはtensorflow-gpuを指定する必要がある。

Python3.6のAnaconda環境を作成

> conda create -n tensorflow2 python=3.6

cuDNN インストール

> conda install cudnn==7.3.1

    added / updated specs:
      - cudnn==7.3.1
The following packages will be downloaded :

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    cudnn-7.3.1                |       cuda10.0_0       148.7 MB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:       148.7 MB



The following NEW packages will be INSTALLED:

    cudatoolkit        pkgs/main/win-64::cudatoolkit-10.0.130-0
    cudnn              pkgs/main/win-64::cudnn-7.3.1-cuda10.0_0

tensorflow-gpuのインストール

なぜかtensorflow-gpuのインストールをcondaからしようとすると、

> conda install tensorflow-gpu==2.0.0

The following specifications were found to be incompatible with your system:

    - feature:/win-64:: _cuda==10.2=0 
    - feature:|@/win-64::_cuda==10.2=0

Your installed version is: 10.2

といわれてしまいインストールできない。

nvcc -V の結果は

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:04_Central_Daylight_Time_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130

としっかりCUDA10.0なのに。。。

この問題は、どうやらcondaが独自のCUDAを持つことに起因する?しかし、cudnnインストール時にcuda-toolkitも同時にインストールされており、そのバージョンは10.0であるためこのエラーが起こる理由にはならないような気も... Cuda Problem #35270 -pytorch-

あまりpipとcondaを混ぜてはいけないというのは広く言われていることであるが、condaが原因であるならばということで、今回は仕方なく

pip install tensorflow-gpu==2.0.0

を行ったところ何の問題もなくインストールができた。

from tensorflow.python.client import device_lib 
print(device_lib.list_local_devices())


[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 2016828516408465505
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 6624727531
locality {
  bus_id: 1
  links {
  }
}
incarnation: 17117474705175694148
physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce RTX 2070, pci bus id: 0000:42:00.0, compute capability: 7.5"
]

ときちんとGPUを認識しているようである。

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