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BIOS/UEFI画面に入る方法

PCは起動時にあるキーを押すとBIOS/UEFIの設定画面に遷移します。良く見るパターンはF1, F2, DELキー辺りですが、メーカーごとに完全にバラバラで統一感なしです。私の場合、初めて見るPCのBIOS/UEFI画面を拝みたいときはEsc, F1, F2, F12, DEL辺りを乱打しながら起動します。これでもたまに普通に起動してしまうPCがあってイライラします。

Twitterでこの話に言及したら、いくつか知らないパターンを教えてもらいましたのでそれも紹介します。

F10キー: HP系（参考例）
F3/F4キー: VAIO系（参考例）
専用ASSISTボタン: 旧VAIO系（参考例）

こんなものに独自性を出して誰が幸せになるんでしょうか？実に不毛です。PCメーカーとBIOSメーカーはさっさとキーを統一してください……。

編集者:すずき(2024/12/01 00:53)

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libjpeg-turboのライブラリは2つある

目次: Linux

高速なJPEGデコード/エンコードライブラリで有名なlibjpeg-turboですが、ライブラリというかAPIが2系統あります（公式ドキュメントへのリンク、libjpeg-turboのソースコード）。系統その1はlibjpeg（IJG: Independent JPEG Groupのライブラリ）互換のAPIで、系統その2は独自のTurboJPEG APIです。パッケージの名前もややこしくて、しばらくしたら忘れてしまいそうなのでメモしておきます。

libjpeg系: ライブラリlibjpeg.so、ヘッダjpeglib.h、パッケージlibjpeg-turbo8、API名はjpeg_から始まります。
TurboJPEG系: ライブラリlibturbojpeg.so、ヘッダturbojpeg.h、パッケージlibturbojpeg、API名はtj（バージョン2.x系）もしくはtj3（バージョン3.x系）から始まります。

編集者:すずき(2024/12/09 00:30)

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2024年11月22日

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nvJPEGとNVJPGとJetson APIその3 - nvJPEG encode API

目次: Linux

半年経ったら完全に忘れるのでメモします。最近JPEGのデコードエンコードが必要になって色々調べていました。NVIDIA GPUとCUDAを使ってJPEGが扱えるそうで、API名はnvJPEGだそうです（nvJPEGのAPIドキュメント）。

nvJPEG encoding

前回まではデコード処理でした。今回はエンコードのAPIをご紹介します。decoupled decodingのような複雑なAPIは存在しないようです。

Raw YUV420の画素データを置くメモリを確保する際はcudaMalloc()ではなく、cudaMallocHost()を使う点がデコードと異なります。エンコードはこんな感じでした。

nvJPEG encodingのAPI呼び出し順


	cudaStream_t stream = nullptr;
	nvjpegHandle_t nvj_handle = nullptr;
	nvjpegEncoderState_t nvj_state = nullptr;
	nvjpegEncoderParams_t nvj_param = nullptr;
	nvjpegImage_t inbuf = {0};
	uint8_t *jpegbuf = nullptr;
	size_t bufsize = 0;
	int r;

	// Create
	cudaStreamCreateWithFlags(&stream, cudaStreamNonBlocking);

	nvjpegCreateEx(NVJPEG_BACKEND_DEFAULT, nullptr, nullptr, NVJPEG_FLAGS_DEFAULT, &nvj_handle);
	nvjpegEncoderStateCreate(nvj_handle, &nvj_state, stream);
	nvjpegEncoderParamsCreate(nvj_handle, &nvj_param, stream);

	// Set JPEG parameters
	nvjpegEncoderParamsSetQuality(nvj_param, 80, stream);
	nvjpegEncoderParamsSetSamplingFactors(nvj_param, NVJPEG_CSS_420, stream);


	// 2のべき乗境界に切り上げる
#define ALIGN_2N(a, b)    (((a) + (b) - 1) & ~((b) - 1))

	inbuf.pitch[0] = ALIGN_2N(width, 256);
	inbuf.pitch[1] = ALIGN_2N(width, 256);
	inbuf.pitch[2] = ALIGN_2N(width, 256);
	cudaMallocHost((void **)&inbuf.channel[0], inbuf.pitch[0] * height);
	cudaMallocHost((void **)&inbuf.channel[1], inbuf.pitch[1] * height);
	cudaMallocHost((void **)&inbuf.channel[2], inbuf.pitch[2] * height);

	bufsize = width * height * 3 / 2;
	jpegbuf = (uint8_t *)malloc(bufsize);

	// YUVデータをinbufにロードする
	// 詳細はソースコードを参照

	// Encoding
	nvjpegChromaSubsampling_t jpegsamp = NVJPEG_CSS_420;
	size_t jpegsize = bufsize;

	nvjpegEncodeYUV(nvj_handle, nvj_state, nvj_param, &inbuf, jpegsamp, width, height, stream);
	nvjpegEncodeRetrieveBitstream(nvj_handle, nvj_state, jpegbuf, &jpegsize, stream);

	cudaStreamSynchronize(stream);

	// Destroy
	free(jpegbuf);

	cudaFree(inbuf.channel[0]);
	cudaFree(inbuf.channel[1]);
	cudaFree(inbuf.channel[2]);

	nvjpegEncoderParamsDestroy(nvj_param);
	nvjpegEncoderStateDestroy(nvj_state);
	nvjpegDestroy(nvj_handle);

	cudaStreamDestroy(stream);

YUV420Pのロード部分は本質と関係ないことと、若干長いので省略しました。nvJPEG APIの数は少なくてシンプルです。nvJPEGやNVJPGは機械学習用データ（JPEGファイルのことが多いらしい）を高速に入力するため？らしく、デコード命なのでしょう。エンコードもできるけど主眼ではないから、APIもシンプルなものしかないのかな？

実行

前回同様にソースコードを置いておきます。

nvJPEG encoding

使い方はコードの先頭にコメントで書いている通りですが、ここでも説明しておきます。引数はありません。ファイル名test_420.yuvのRaw YUV420ファイルを読み込んで、ファイル名simple_420.jpgのJPEGファイルを書き出します。

コンパイル、結果確認

$ g++ -g -O2 -Wall 20241120_nvjpeg_simple_enc.cpp -lnvjpeg -lcudart
$ ./a.out

$ ffplay -i simple_420.jpg

エンコード結果はJPEGです。ffplayでも普段お使いの画像ビューアでも、何を使って確認しても構いません。

編集者:すずき(2024/12/08 15:24)

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2024年11月20日

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nvJPEGとNVJPGとJetson APIその2 - nvJPEG simple decode API

目次: Linux

nvJPEG simple decoding

前回ご紹介したdecoupled decodingは呼び出すべきAPI数が多くて、ウワァ……と引いてしまう見た目でした。今回のsimple decodingはその名の通りシンプルです。ちなみにエンコード側もあります。なぜかsimpleに該当するAPIしかなく、decoupled相当のエンコード用APIは存在しないようです。変なの。

Simple decodingはこんな感じでした。Decoupledと比べるとかなりAPIが少なく済みます。

nvJPEG simple decodingのAPI呼び出し順


	cudaStream_t stream = nullptr;
	nvjpegHandle_t nvj_handle = nullptr;
	nvjpegJpegState_t nvj_state = nullptr;
	nvjpegImage_t outbuf = {0};
	uint8_t *img_buf[4] = {nullptr};
	int img_stride[4] = {0};
	int img_sz[4] = {0};
	int r;

	// Create
	cudaStreamCreateWithFlags(&stream, cudaStreamNonBlocking);

	nvjpegCreateEx(NVJPEG_BACKEND_DEFAULT, nullptr, nullptr, NVJPEG_FLAGS_DEFAULT, &nvj_handle);
	nvjpegJpegStateCreate(nvj_handle, &nvj_state);

	//2のべき乗境界に切り上げる
#define ALIGN_2N(a, b)    (((a) + (b) - 1) & ~((b) - 1))

	outbuf.pitch[0] = ALIGN_2N(width, 256);
	outbuf.pitch[1] = ALIGN_2N(width, 256);
	outbuf.pitch[2] = ALIGN_2N(width, 256);
	cudaMalloc(&outbuf.channel[0], outbuf.pitch[0] * height);
	cudaMalloc(&outbuf.channel[1], outbuf.pitch[1] * height);
	cudaMalloc(&outbuf.channel[2], outbuf.pitch[2] * height);

	img_stride[0] = ALIGN_2N(width, 256);
	img_stride[1] = ALIGN_2N(width, 256);
	img_stride[2] = ALIGN_2N(width, 256);
	img_buf[0] = (uint8_t *)malloc(img_stride[0] * height);
	img_buf[1] = (uint8_t *)malloc(img_stride[1] * height);
	img_buf[2] = (uint8_t *)malloc(img_stride[2] * height);

	//Decoupled phase decoding
	nvjpegGetImageInfo(nvj_handle, jpegbuf, jpegsize, &jpegcomps, &jpegsamp, jpegwidths, jpegheights);
	nvjpegDecode(nvj_handle, nvj_state, jpegbuf, jpegsize, NVJPEG_OUTPUT_YUV, &outbuf, stream);

	cudaStreamSynchronize(stream);

	for (int i = 0; i < 3; i++) {
		cudaMemcpy2D(img_buf[i], img_stride[i], outbuf.channel[i], outbuf.pitch[i],
			width, height, cudaMemcpyDeviceToHost);
	}


	// Destroy
	free(img_buf[0]);
	free(img_buf[1]);
	free(img_buf[2]);

	cudaFree(outbuf.channel[0]);
	cudaFree(outbuf.channel[1]);
	cudaFree(outbuf.channel[2]);

	nvjpegJpegStateDestroy(nvj_state);
	nvjpegDestroy(nvj_handle);

	cudaStreamDestroy(stream);

1枚だけJPEGをデコードするならこちらの方が断然楽ですね。

実行

前回同様にソースコードを置いておきます。

nvJPEG simple decoding

使い方はコードの先頭にコメントで書いている通りですが、ここでも説明しておきます。引数はありません。ファイル名test_420.jpgのJPEGファイルを読み込んで、ファイル名simple_420.yuvのRawvideoファイルを書き出します。

コンパイル、結果確認

$ g++ -g -O2 -Wall 20241120_nvjpeg_simple_dec.cpp -lnvjpeg -lcudart
$ ./a.out

$ ffplay -f rawvideo -video_size 1920x1440 -pixel_format yuv420p -i simple_420.yuv

デコード結果のRawvideoを確認するときはffplayを使うと便利です。

編集者:すずき(2024/12/06 23:34)

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2024年11月18日

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nvJPEGとNVJPGとJetson APIその1 - nvJPEG decoupled API

目次: Linux

半年経ったら完全に忘れるのでメモします。最近JPEGのデコードエンコードが必要になって色々調べていました。NVIDIA GPUとCUDAを使ってJPEGが扱えるそうで、API名はnvJPEGだそうです（nvJPEGのAPIドキュメント）。それと別にJPEGのHWコーデックもあり、名前はNVJPG（Eがない）です。nvJPEGと紛らわしくて仕方ありません。

nvJPEG decoupled decoding

NVIDIAがnvJPEGのサンプルを公開しています（nvJPEGデコードサンプルコード）。ありがたいですね。でもなぜかサンプルはデコーダーしかありません。一応Resizeサンプルでエンコーダーを扱っていますが、なぜこんなサンプルの構造にしたのでしょう。

エンコード方法は公式ドキュメント（nvJPEGのドキュメント）の3.1.5 JPEG Encoding Exampleがシンプルで見やすいかもしれません。こちらはなぜかデコーダーのサンプルがありません。変なの。

困ったことにデコーダーのサンプルはRGBからYUVに変更すると動きません。試行錯誤したところストライドが間違っているようです。あとYUV420P（UとVプレーンの幅と高さはYプレーンの半分）なのに、YとUVが同じ高さじゃないとお気に召さないようでした。すなわち、

ストライドを256バイトの倍数にする
YUVの3プレーン全ての高さを同じにする

このようにするとデコードできました。ドキュメントに何も書いていないので、バグか合っているか全くわかりません。上記を考慮しつつDecoupled decodingする場合のAPI呼び出し順を載せておきます。

CUDA関連の謎APIについては、CUDA Stream Management（cudaStream_tなどのドキュメント）と、CUDA Memory Management（cudaMalloc()などのドキュメント）をご参照ください。

nvJPEG decoupled decodingのAPI呼び出し順


	cudaStream_t stream = nullptr;
	nvjpegHandle_t nvj_handle = nullptr;
	nvjpegJpegState_t nvj_dcstate = nullptr;
	nvjpegBufferPinned_t pinned_buffers[2] = {nullptr};
	nvjpegBufferDevice_t device_buffer = nullptr;
	nvjpegJpegStream_t jpeg_streams[2] = {nullptr};
	nvjpegDecodeParams_t nvj_decparams = nullptr;
	nvjpegJpegDecoder_t nvj_dec = nullptr;
	nvjpegImage_t outbuf = {0};
	uint8_t *img_buf[4] = {nullptr};
	int img_stride[4] = {0};
	int img_sz[4] = {0};
	int r;

	// Create
	cudaStreamCreateWithFlags(&stream, cudaStreamNonBlocking);

	nvjpegCreateEx(NVJPEG_BACKEND_DEFAULT, nullptr, nullptr, NVJPEG_FLAGS_DEFAULT, &nvj_handle);
	nvjpegDecoderCreate(nvj_handle, NVJPEG_BACKEND_DEFAULT, &nvj_dec);
	nvjpegDecoderStateCreate(nvj_handle, nvj_dec, &nvj_dcstate);

	nvjpegBufferPinnedCreate(nvj_handle, nullptr, &pinned_buffers[0]);
	nvjpegBufferPinnedCreate(nvj_handle, nullptr, &pinned_buffers[1]);
	nvjpegBufferDeviceCreate(nvj_handle, nullptr, &device_buffer);

	nvjpegJpegStreamCreate(nvj_handle, &jpeg_streams[0]);
	nvjpegJpegStreamCreate(nvj_handle, &jpeg_streams[1]);

	nvjpegDecodeParamsCreate(nvj_handle, &nvj_decparams);

	//2のべき乗境界に切り上げる
#define ALIGN_2N(a, b)    (((a) + (b) - 1) & ~((b) - 1))

	outbuf.pitch[0] = ALIGN_2N(width, 256);
	outbuf.pitch[1] = ALIGN_2N(width, 256);
	outbuf.pitch[2] = ALIGN_2N(width, 256);
	cudaMalloc(&outbuf.channel[0], outbuf.pitch[0] * height);
	cudaMalloc(&outbuf.channel[1], outbuf.pitch[1] * height);
	cudaMalloc(&outbuf.channel[2], outbuf.pitch[2] * height);

	img_stride[0] = width;
	img_stride[1] = width / 2;
	img_stride[2] = width / 2;
	img_sz[0] = img_stride[0] * height;
	img_sz[1] = img_stride[1] * height / 2;
	img_sz[2] = img_stride[2] * height / 2;
	img_buf[0] = (uint8_t *)malloc(img_sz[0]);
	img_buf[1] = (uint8_t *)malloc(img_sz[1]);
	img_buf[2] = (uint8_t *)malloc(img_sz[2]);

	//Decoupled phase decoding
	nvjpegStateAttachDeviceBuffer(nvj_dcstate, device_buffer);

	nvjpegOutputFormat_t fmt = NVJPEG_OUTPUT_YUV;
	nvjpegDecodeParamsSetOutputFormat(nvj_decparams, fmt);

	int index = 0;
	nvjpegJpegStreamParse(nvj_handle, jpegbuf, jpegsize, 0, 0, jpeg_streams[index]);
	nvjpegStateAttachPinnedBuffer(nvj_dcstate, pinned_buffers[index]);
	nvjpegDecodeJpegHost(nvj_handle, nvj_dec, nvj_dcstate, nvj_decparams, jpeg_streams[index]);

	nvjpegDecodeJpegTransferToDevice(nvj_handle, nvj_dec, nvj_dcstate, jpeg_streams[index], stream);
	nvjpegDecodeJpegDevice(nvj_handle, nvj_dec, nvj_dcstate, &outbuf, stream);

	cudaStreamSynchronize(stream);

	for (int i = 0; i < 3; i++) {
		cudaMemcpy2D(img_buf[i], img_stride[i], outbuf.channel[i], outbuf.pitch[i],
			(i == 0) ? width : width / 2,
			(i == 0) ? height : height / 2,
			cudaMemcpyDeviceToHost);
	}


	// Destroy
	free(img_buf[0]);
	free(img_buf[1]);
	free(img_buf[2]);

	cudaFree(outbuf.channel[0]);
	cudaFree(outbuf.channel[1]);
	cudaFree(outbuf.channel[2]);

	nvjpegDecodeParamsDestroy(nvj_decparams);

	nvjpegJpegStreamDestroy(jpeg_streams[0]);
	nvjpegJpegStreamDestroy(jpeg_streams[1]);

	nvjpegBufferPinnedDestroy(pinned_buffers[0]);
	nvjpegBufferPinnedDestroy(pinned_buffers[1]);
	nvjpegBufferDeviceDestroy(device_buffer);

	nvjpegJpegStateDestroy(nvj_dcstate);
	nvjpegDecoderDestroy(nvj_dec);
	nvjpegDestroy(nvj_handle);

	cudaStreamDestroy(stream);

今回紹介したdecoupled decodingは速度が稼げるみたいですが、複雑です。もっと簡単なsimple decodingもあるので次回にご紹介しようと思います。

実行

ソースコードも置いておきます。

nvJPEG decoupled decoding

使い方はコードの先頭にコメントで書いている通りですが、ここでも説明しておきます。引数はありません。ファイル名test_420.jpgのJPEGファイルを読み込んで、ファイル名decoupled_420.yuvのRawvideoファイルを書き出します。

コンパイル、結果確認

$ g++ -g -O2 -Wall 20241118_nvjpeg_decoupled.cpp -lnvjpeg -lcudart
$ ./a.out

$ ffplay -f rawvideo -video_size 1920x1440 -pixel_format yuv420p -i decoupled_420.yuv

Rawvideoを確認するときはffplayを使うと便利です。FFMPEGは本当にありがたい。

編集者:すずき(2024/12/08 23:40)

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2024年11月17日

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JTSA Limited大会参加2024

目次: 射的

JTSA Limitedの大会に参加しました。去年はベレッタが壊れましたが、今年は大丈夫でした。記録は絶好調というほどではありませんでしたが、自己ベストに近い71.65秒のタイムが出ました（総合79位/115人、LM 16位/26人）。さすがに3年目ともなると大会本番のまぐれ当たり＆自己ベスト、なんて嬉しいアクシデントは発生しませんでした。

JTSA Limited練習会の記録