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RYZENで作る、一般のご家庭向け総額100万オーバーのPC - Gyaaaanを裏で支える技術（ハードウェア編）

自作PC ハードウェア 機械学習

四谷ラボは元気です。篠原です。

今日のお話は、先日公開されたオンラインサービスGyaaaanに関する内容です。

なお、Gyaaaanに関する詳細は以下のプレスリリースをご確認ください。

prtimes.jp

さてこのGyaaaanの開発にあたって、約１年ほど前、私自身、ちょっと変わった経験をしたのでそれをここに綴らせていただきたいと思います。

全てはここから始まった。

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やましんさん
「しのさん、こんなのあるんだけど、どうかな？」

僕
「はい、組みます。やらせてください。僕が最後まで。」

はい、というわけで、組むことになりました。

内容のご案内

さて、私に課せられた課題は

「これをミスなく組み立てること」

そしてミスなく組み立てるのがどの程度難しいのか・・・

部品単価が高い

そう、なにを隠そうこの部品、CPUはRyzen Threadripper 3990Xである。このCPUは、かの藤井聡太氏も使用していることで知られており、国内のコンシューマー向けCPU市場においては最王位のスペックを誇る、まさに怪物なのである。
そしてお値段・・・コレ単体で50万円

以下はその価格、ざっくりとした内訳です。

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総額　1,155,000円

((((；ﾟДﾟ))))たっかぁぁぁ...

BIOSの更新問題

今でこそ、BIOSってアップデートを意識する必要ないんですよ。
当時は互換性の問題で、コレを意識せざるを得ませんでした。
マイクロコードが対応していないとBIOSがCPUを認識せずエラーとなる事故がよく起きたものです。

というわけで、USBよりBIOSアップデートできましたが、その手順がまたなかなか情報がなく、苦労したものです。

取付困難な部品が多い

まず、ThermalTakeのハイエンドケースと言えば作りが甘く、ネジが入らなかったり、デザインを優先するがあまり実用に向かず部品が固定できないなどの事故がよく起きます。
結構アイデアとかは好きですしデザインも好みのものが多いのですけどね・・・

あとこのマザボ、RAMが8枚です。

そう・・・　

狭いんです。

でね、結果的にいろいろ部品が干渉します。

そんなこんなで、PCを組み立てました。

以下、写真で振り返ります。

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あまり枚数はないけど、CPU載せました。
さすがに50万円を手のひらに乗せることはめったに経験できないので、とても手が震えましたね。

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配置は悩みますね。

少し自慢させてください。配線はかなり表から見えないようにまとめました。
せっかくのオープンフレームケースなので。

そして動く！！

結局これ組んで、やることはTwitterかよ！！

ベンチマーク

ざっとベンチマーク用にWindowsをインストールし、試してみました。
最新鋭のマシンに比べると、やはりRTX 3090等が強すぎてTITAN RTXだと少し見劣りしますよね。

※このベンチマークは2020年10月時点です

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CINEBENCHでもなかなかのスコア。やはり他コアは強い。数こそ正義

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後日談

やましんさん
「しのさん、どうだった？」

僕
「干渉などは想定してましたし、こんな高い部品で組むことなんて人生で何回あるか・・・
あと、手は震えました。」

やましんさん
「私も購入確定ボタンを押すときに手が震えましたよ」

最後に。

1個50万のCPUを使った、総額7桁万円のPCを組むなどと貴重な経験をさせていただき、ありがとうございました。
このような経験は初めてで、とても楽しかったです。

あと、お寿司おいしかった。

GAFA。水面下の争いに決着。

C# unity ml-agents 機械学習 PPO GAFA Google amazon Facebook Apple 3D

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こんにちは、四谷ラボのやましんです。

晴れて結婚20周年を迎えることができました！！

こうやって、書きたいときにブログを書けるのも、周りの人が支えてくれるからだね。

ありがとう！

結果発表

さっそく「GAFA。水面下の争いに決着。」を目撃すべく、この映像を見て欲しい。

youtu.be

後半の追い上げがハンパなく、GAFAの中で優勝を獲得したのはAppleでした。

※仮想環境で文字列の泳ぎを学習させて、競わせたものであり、各社の業績とは無関係です。

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じいさんが見たかった二酸化炭素濃度を、今ボクがM5StickCで見ている。

ハードウェア ラボ改善 電子回路 Python IoT

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ラボメンバー3号、篠原(@SHINOHARATTT)です。

最近、どうですか？

私は職場が緊急事態宣言の影響を受けまして、全社員の勤務体系がフルリモートになっております。
四谷ラボとしても一時的に閉鎖措置となり、以前のように集まることも自粛中です。

さて、リモートで働いているとですね、めっちゃ眠気があったり頭痛くなったり・・・
家にいる時間が増えたので「もしかして空気環境が悪いのでは？」と思ったのです。

部屋の換気はこまめに行う

さて、換気といえば窓を10分～15分ぐらい開け、室内の空気を入れ替えることを言います。ではなぜ換気を行うのか。
家の中にこもりっぱなしになってしまうと、室内のCO2濃度は着々と上がります。そして一般的な基準は厚生労働省のHPより1000ppm以下が室内における環境の水準と定義されています。
数値が高ければ高いほど環境は悪くなります。

www.mhlw.go.jp

参考までに、外気の二酸化炭素濃度はだいたい400ppm ～ 500ppmの範囲内で、私が住んでいる都内でだいたい420ppmらしいです。

以下に記載しますCO2濃度と身体への影響は基準数値ですがこのような感じ。

  • ～450ppm 大気に近い快適な状態
  • ～700ppm 長時間滞在しても健康に全く問題のない状態
  • ～1000ppm 健康被害はないが、一部の人が不快と感じる （これを上回らないように計画せよという基準数値）
  • ～1500ppm 意思決定に影響の出始める数値
  • ～2000ppm 眠くなる人が多くなるという体調変化が出てくる数値
  • ～3000ppm 肩こりや頭痛を感じる人が出る。健康被害のでる直前の限界。
  • 3000ppm～ 長時間の滞在は健康に被害が出る。
  • 5000ppm～ 危険なレベル。

※出典記事

www.organic-studio.jp

なるほど、会議室みたいな密閉された空間で大事な意思決定会議の際は換気を良くするか、換気ができないなら屋外で会議したほうが良さそうですね。 なぜ会議で決まったことがあとになって問題が出るのか、なんとなくわかったような気がします。

空気環境を測定する

というわけで、実際に図ってみれば結果はわかりやすいのでまずは測ってみます。

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新型コロナウイルスの流行予測を爆速でWebに公開した

数理モデル 新型コロナウイルス 時事 未来予測

こんにちは。ラボメンバー3号の篠原（@SHINOHARATTT）です。

以前、やましんさんが投稿した記事がありました。
現在の感染者数の推移から、SEIRモデルを描画するためのパラメータを推定し、今後の発症者数を予測するという、とても面白い記事でした。

blog.428lab.net

経緯

私もこの記事を読みながら「おおー、すごい。これみんなが好きなときに見れればもっといいなぁ」と思いながら、WEB公開を真面目に考えました。予測するためのスクリプトはPythonで記載されています。画像を見るには手元のPCにPythonをセットアップする必要がありました。また、ライブラリも入れたり、Python3系列の環境も整えねばならず・・・あー、もうめんどくさい！！！となったのは内緒です。

実行するにあたってはソースとなるCSVを、その都度、Kaggleからダウンロードしてくる必要があります。また、更新タイミングもまちまちで、一日に一回見るのも結構大変・・・。取得してきてからその都度スクリプトを実行していました。

実は、やましんさん、毎日ブログ記事の方の画像も差し替えていたのです。ご存知でしたか…？

私も最新データを見たくて、でも環境構築がめんどくさかったのです。（エンジニアは、めんどくさいの塊です。鬼です。めんどくさいってことしか考えてないです。
最初に、このスクリプトを動かすためのDocker環境を整備しました。家のPCでも会社のPCでも・・・。

見るために、通勤中の電車から私が所有しているVPSにSSH接続してコマンド叩いておりました。
でもさすがに、疲れてきたというかめんどくさくなってきたというか……

というわけで、コロナウイルス流行予測をWebで誰でも見られるように公開しました！

今回は、これを公開するにあたって考えたことと、実装についてのお話をしたいと思います。

なお、実際に公開されたWEBページが見たいだけの皆様は、以下のURLから開いてみてください！

covid19.428lab.net

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新型コロナウイルス感染者数を数理モデルで推定

新型コロナウイルス Python 数理モデル 未来予測

お詫びと訂正

本記事で、数理モデルによる新型コロナウイルス感染者数の推移の分析において、感染者数の計算に不備があることが、ユーザーの方からのご指摘で分かりました。

このため設計通りの分析結果が得られていない状態で情報を提供しておりました。

私たちが直面している、非常に関心の高い内容にも関わらず、十分な検証を実施せず情報提供をしていましたことを深くお詫び申し上げます。

申し訳ございません。

感染者数の計算処理を修正し、分析結果、グラフ及びプログラム（github）を訂正致しました。

また、タイトルとサムネイルだけをご覧になって、誤解される方もいらっしゃるかもしれませんので、数理モデルが推定した収束時期は削除しました。

さらに、感染者データのCSVファイルが更新されていましたので、3月11日までの感染者数データをダウンロードして使用しています。

お気づきの点等ございましたら、ご指摘いただければ幸いでございます。

なお、本記事で使用している数理モデルは、実際の新型コロナウイルスの感染症流行を適切に記述しているわけではなく、得た観察を近似する論理的な説明に過ぎません。

従いました、数理モデルの結果は、実際とは異なることを改めてご理解頂きたく存じます。

最新のグラフをここからご覧いただけます。

四谷ラボのメンバーが、有志で作ってくれました。

新型コロナウイルス COVID-19の今後の感染予測 - 四谷ラボ

使用したCSVファイル

3/11までの感染者データを使用して、グラフを更新しています。

本編

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こんにちは、四谷ラボのやましんです。 お気づきでしょうか？四谷ラボのロゴが完成しました！！ とても気に入ってます。みなさんにも気に入ってもらえると嬉しいです。

さて、新型コロナウイルス感染拡大防止のため、学校は臨時休業になってしまいましたね。いろんな意見があると思うけど、日本の感染状況を可視化したら、やむを得ない気がします。

もしかすると、在宅勤務しながら、このブログをご覧になっている人も多いのではないでしょうか？ 私は今日もマスクをして出勤しまーす。

そうそう、前回このタイトルで記事を書いたところ・・・。

新型ウイルスの感染者数を可視化して気づいたこと - 四谷ラボ公式ブログ

「何も気づいてねぇじゃねーか」という暖かいご声援を頂きました。ありがとうございます。

ごもっともです。・・・とほほ。その反省を踏まえて・・・

今回挑戦するのは・・・

日本の発症者数のピークと収束時期を数理モデルを使って推定します。

むろん、数理モデルは現実とは違うので、推定された結果を「信じるか信じないかはあなた次第・・」ではなく「信じないでください」。

もちろん、厚労省の発表を信じるかは「あなた次第です」

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