ESP32向けArduino開発環境の設定方法

ちょいとした電子工作で、昔のトラ技の付録でそのまま眠っていた IoT Express を使うことにした。

ということで、Arduino IDEのセットアップ。トランジスタ技術 2017年11月号のp46にはちょいと面倒くさい手順が書いてあるが、現時点ではもっと簡単。ちなみに、開発ホストは Windows 10。

Arduino IDE自身は、本家のダウンロードページで Windows app Win8.1 or 10 とある行をクリックすれば、寄付のお願いのページを経由してMicrosoft Storeにリダイレクトされて、そこからインストール。この場合、「ドキュメント」の下に、Arduinoフォルダが作られる。

次に、Arduino coore fo the ESP32だが、Arduino IDE を開き、ファイルのメニューから環境設定を選び、環境設定ウィンドウを開く。設定タブの下の方に「追加のボードマネージャのURL:」という欄があるので、そこに以下のURLを書けばよい。既に何か書いてある場合は、カンマで区切って書き足す。これでOK。　トラ技の記事のようにGithubから落としてごちょごちょとやる必要はもうない。

https://raw.githubusercontent.com/espressif/arduino-esp32/gh-pages/package_esp32_index.json

ちなみに、上記URLは、下記サイトに記載がある。

https://github.com/espressif/arduino-esp32/blob/master/docs/arduino-ide/boards_manager.md

そのあと、Arduino IDEのツールのメニューから、ボード > ボードマネージャ　でボードマネージャを開く。画面を下にスクロールしていって、esp32を探す。そこにマウスをあてるとインストールというボタンがあるので、それをクリックすれば、ESP 32の各種ボードを選べるようになる。

以上。

Tesla K80の熱は手ごわい

Tesla K80の冷却に手を焼いているというお話。

自作の送風ユニットはK80に十分に風を通せなかったのは前述のとおり。

送風ユニットの作り直しには手間暇がかかるので、とりあえずは、K80のケースを外して放熱器に横から風を当てることで凌ぐことにしてみた。

という事で、amazonでポチったのがこちら。

Tesla K80のカバーだが、カバー表面にある4つのトルクスねじと、側面の４つずつ８つあるトルクスねじを外せば、

プラスチックカバーが外せて、このように冷却フィンむき出しとなる。

この状態でマザーボードに装着し、となりに先ほどのファンを装着した。

これで、GPU-Zでモニターしつつ nbodyを動かしてGPUに負荷をかけたところ、外気温25.5℃でアイドル時は36℃ほど。負荷をかけるとGPU温度はじりじりと上がり90℃オーバーになったのでテストを中止。ほんの２-３分程度のジョブならばなんとかなるが、本気の長時間ジョブは流せないなあ。

新しいケースの CM694 TGは、奥行きが昔のケースより短い。グラボフォルダを使うと全長27cmのK80が一杯という感じ。3.5 inchベイのケージを外せば送風ユニットの場所を作れるが、位置的に二つにケージの境目なのがつらい。三つあるケージの二つを外したらせっかくの3.5 inchベイが豊富というメリットが失われてしまう。

さてどうしたものか...ということで、タンデムのファンで冷却できたという後日談が、こちら。

第11世代 Core i7 の自作PCをベンチマークする

自作PCのベンチマークデータ

マシンの仕様は以下のとおり。

• CPU:  11700K  第11世代 Corei 7
• マザーボード: Z590 チップセット  ( ASUS TUF GAMING Z590 PLUS )
• Memory:  DDR4-3200 (14-18-18-38) 32GB x2
• グラフィクス:  CPU内蔵GPUを使用
• GPGPU:  Tesla K80   ( CPU直結の PCIe4.0 x16 スロットに設置)
• OS:  Windows 10 Pro.  (build 19043)

 

Cinebench R23

Multi Core  14791 pts

Single Core 1592 pts

MP Ratio     9.29 x

linpack  -  intel版

intel oneAPI に含まれる linpack_xeon64.exe を runme_xeon64.batで起動. 実行時間は約11分。出力(win_xeon64.txt のパフォーマンス測定結果部分)を以下に転記。

CPU frequency:    4.886 GHz
Number of CPUs: 1
Number of cores: 8
Number of threads: 8

... (中略) ...

Performance Summary (GFlops)

Size   LDA    Align.  Average  Maximal
1000   1000   4       244.8787 264.0864
2000   2000   4       192.6778 197.2063
5000   5008   4       297.0413 298.1333
10000  10000  4       345.4598 345.8902
15000  15000  4       366.3256 369.1550
18000  18008  4       384.3963 384.7625
20000  20016  4       386.3005 388.0600
22000  22008  4       386.3178 387.1281
25000  25000  4       392.2190 393.8578
26000  26000  4       391.3257 393.2621
27000  27000  4       390.7530 390.7530
30000  30000  1       397.3227 397.3227
35000  35000  1       401.5751 401.5751
40000  40000  1       407.3746 407.3746
45000  45000  1       411.4282 411.4282

姫野ベンチ

　　https://i.riken.jp/supercom/documents/himenobmt/

       あらかじめコンパイルされたWin版の実行結果は、 L sizeでは 6145.943  MFLOPS、 M sizeでは 6234.035 MFLOPS、S size では実行時間が短すぎて MFLOPSを計算できず。2002年1月に作られたバイナリなので、シングルコアしか使ってないし最新のSIMD命令も使っていないはずなので遅いはずだが、それでも6GFLOPS.

I:\姫野ベンチ>.\himenoBMTxp_l.exe
  mimax=         513  mjmax=         257  mkmax=         257
  imax=         512  jmax=         256  kmax=         256
  Start rehearsal measurement process.
  Measure the performance in 3 times.
   MFLOPS:   5805.185       time(s):  0.5781250      8.3494873E-04
 Now, start the actual measurement process.
 The loop will be excuted in         311  times.
 This will take about one minute.
 Wait for a while.
  Loop executed for          311  times
  Gosa :  7.0602610E-04
  MFLOPS:   6145.943       time(s):   56.60938
  Score based on Pentium III 600MHz :   74.19053
Fortran Pause - Enter command or to continue.

nbody

TESLA K80をベンチマーク。CUDA sample をビルドして使用。

下記サイトの条件に合わせて numbodies=204800 (CPUの場合は20480)を利用. https://www.hpc-technologies.co.jp/gpu-nbody-benchmark

倍精度

2 device 1396.210 double-precision GFLOP/s ( 1台のK80全体を使用時 )

1 device 774.942 double-precision GFLOP/s  ( K80の半分を使用時 )

CPU   11.173 double-precision GFLOP/s

単精度

2 device 2895.046 single-precision GFLOP/s

1 device 1629.395 single-precision GFLOP/s

CPU  6.395 single-precision GFLOP/s

---------- 実行例 --------------------------------

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.3\bin\win64\Release>nbody.exe -benchmark -numbodies=204800 -numdevices=2 -fp64
Run "nbody -benchmark [-numbodies=<numBodies>]" to measure performance.
        -fullscreen       (run n-body simulation in fullscreen mode)
        -fp64             (use double precision floating point values for simulation)
        -hostmem          (stores simulation data in host memory)
        -benchmark        (run benchmark to measure performance)
        -numbodies=<N>    (number of bodies (>= 1) to run in simulation)
        -device=<d>       (where d=0,1,2.... for the CUDA device to use)
        -numdevices=<i>   (where i=(number of CUDA devices > 0) to use for simulation)
        -compare          (compares simulation results running once on the default GPU and once on the CPU)
        -cpu              (run n-body simulation on the CPU)
        -tipsy=<file.bin> (load a tipsy model file for simulation)

NOTE: The CUDA Samples are not meant for performance measurements. Results may vary when GPU Boost is enabled.

number of CUDA devices  = 2
> Windowed mode
> Simulation data stored in video memory
> Double precision floating point simulation
> 2 Devices used for simulation
GPU Device 0: "Kepler" with compute capability 3.7

> Compute 3.7 CUDA device: [Tesla K80]
> Compute 3.7 CUDA device: [Tesla K80]
number of bodies = 204800
204800 bodies, total time for 10 iterations: 9012.189 ms
= 46.540 billion interactions per second
= 1396.210 double-precision GFLOP/s at 30 flops per interaction

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簡易水冷の逆襲

突然のPC故障で、第１１世代 Core i 7 (11700K) の CPU & マザボに換装したものの、PCケースの都合で選んだ低背クーラーでは冷却が間に合わなかった。

ということで、360mmサイズの簡易水冷(CORSAIR iCUE H150i RGB PRO XT)とそれを収めるPCケース(COOLERMASTER CM694 TG)を購入。簡易水冷の組み込みにちょいと手間取ったのは前に書いたとおり。

簡易水冷の効果やいかに、ということで Intel Extream Tuning Utilityでパッケージ温度などを観察しつつ、Cinebench R23 でCPU負荷をかけてみた。

テスト時の外気温は25℃で、アイドリング時のパッケージ温度は35℃程度。CPU負荷をかけると、64℃あたりまでぐっと温度上昇したあとは上昇度合いが低下し、72℃あたりでストップ。多少の温度変動はあるが、そのまま Cinebenchを走り切った。

２分くらいでパッケージ温度が100℃に達し、サーマルスロットリングが発動した低背空冷クーラーとは段違い。

これで、安心して思いジョブを流すことができる。 (... と思ったが違った、という後日談は「簡易水冷の逆襲...ならず」に記載した。)

# 前のPCケースはどうしよう。

5インチベイを活かしたままCM694に360mm簡易水冷を組み込む

COOLER MASTER のミドルタワーケース MASTERBOX CM694 TGに、360mmサイズの簡易水冷 CORSAIR iCUE H150i REB PRO XT を組み込んだ。5inchベイを活かすために少々無理をしたが組み込めたので、その報告。

ちなみに、マザーは ASUSのTUF GAMING Z590-PLUS.　第11世代 Rocket LakeのPDである。

ケースにCM694 TGを選んだのは、光学ドライブのために5inchベイが必要だったから。

5 inchベイを残すというのが制約条件。なので、ラジエターの方向が決まる。ラジエターから出るホースを前にもってくると、ホースが 5 inch ベイと干渉してしまう。ラジエターのホースが奥側に来るしかない。

なお、ラジエターの取り付けにあたっていったん5 inchベイのケージは外しておく必要がある。

H150i の取説では、ラジエターにファンを取り付け、それをケース天板に取り付ける想定となっている。だが、ケースの取説では、天板を挟んでラジエターとファンをねじ止めする想定となっている。

実際、上面のメッシュカバーと天板との間はファンが入るだけ空いているが、天板とマザーボード上端との間隔は狭くて、ラジエター + ファンでは入らない。

上面排気とするので、クーラーの箱絵のようにファンでラジエターに風を送り込むとすれば、下からファン、天板、ラジエターとなる。ところが、ホースを奥側にして天板に乗せようとすると天板開口部がわずかに小さいため、ケース上面のスイッチやUSBがある島部分にラジエターがつかえてしまって収まらない。ケースの説明書のとおり、下からラジエター、天板、ファン (ラジエターから吸い出す方向) とするしかない。

PCケースの想定通りなのでこれでOKかと思ったら、まだあった。

マザーのTUF GAMING Z590-PLUSは、一体型バックパネルを採用している。CPU電源の放熱器を兼ねて一体型バックパネルに繋がる出っ張りがある。これと天板との間隔がラジエターの厚さぎりぎり。ラジエターを定位置に押し込むのに手間取った。ここはCPU補助電源のコードもあって窮屈。

ラジエターが収まったので、外していた5 inch ベイのケージをもとに戻す。

ここまで来れば、あとはクーラーヘッドの取り付けだけ。

上の図はH150i の取説の1ページ目にある部品リストだが、これの J の部品をマザーボードの裏からあてがい、マザーボードの表からＢのSTANDOFFでねじ止めする。取説には、LGA1200 の記載はないけれど、LGA 1150/1151/1155/1156/1366 と同じでよい。

J の部品の４つの腕の先にある出っ張りは指でスライドできる。マザーボードの穴の位置と会うようにスライドさせてからあてがう。(金具の中央部分には仮止め用に両面テープが貼ってあるようだが、私は部品が汚れるのが嫌なので使わなかった。) スタンドオフは３種類あるが、両端のねじの長さが等しい２種類のうち大きい方がB. 

あとは、クーラーヘッドを保護していたプラスチックカバーを外してCPUの上からあてがい E のネジでねじ止めするだけ。そう、私はグリスにこだわりは無いのであらかじめ塗布されているものをそのまま使う。(なお、Kの部品は最初からクーラーヘッドにつけてある。)

三つあるファンの電源コードはクーラーヘッドから出ているケーブルに接続するので、マザーボードのファンコネクタを消費しない。クーラーヘッドからマザーボードの水冷クーラ用コネクタに接続しているだけ。なお、電力はSATA電源からもらっている。

そのせいでブート時にCPUファンエラーとなってBIOSで止まる。BIOSのエラーメッセージに従ってCPUファンを無視する設定に変更すれば問題なし。

少々手こずったが、5 inchベイを２つとも残しつつ 360mm サイズの簡易水冷CPUクーラーをCM694 TGに設置できた。

COOLERMASTERへのお願いである。ケースの高さをあと5mm高くして欲しかった。それならば、ラジエターの設置がどれだけ楽になったろうか。