コグノスケ

RISC-V 64 CPU第2号が我が家に来た

目次: RISC-V

SiFiveのHiFive Unmatchedを購入しました。現状、世界最速のLinuxが動作するRISC-V 64bit SoC とのことです。

ボードにはSDカードが付属しておりSiFive独自環境のFreedom USDKがインストールされています。ボード上にはUSB接続のシリアル端子があり、電源を入れればLinuxが起動し、ユーザroot、パスワードsifiveでログインできるようになっています。

ぱっと見はPCと同じmini-ITXマザーボードですけど、バックパネルを見るとSDカードの差し込み口、USBシリアル用のmicroB端子が出ていて、どちらかといえばSBC（シングルボードコンピュータ）です。PCっぽさがありません。

HiFive Unmatchedのバックパネル

本当はグラフィックカードを装着してGUIを使うべきですが、昨今のグラフィックカード品薄＆異常な値上がりのおかげで全く買う気が起きないので、しばらくシリアルコンソールで使おうと思います。

インストールされているカーネルは、
Linux unmatched 5.11.10 #1 SMP Wed Apr 7 17:37:34 UTC 2021 riscv64 riscv64 riscv64 GNU/Linux
でした。5.11はStableカーネルではあるものの、既にEOLです。まあ、開発用ボードだしこんなもんか。

購入時の同じ罠

Crowd Supplyから購入しました。本体 $679, 消費税が7,100円、合計で7万円くらいでした。HiFive Unleashedほどではないにせよ、SBCにしては良いお値段です。

UPSが米国→日本まで持ってきて、国内はクロネコヤマトが運びます。受け取りの際に、消費税を着払いでクロネコに払う必要があります。私は消費税のことを忘れていて、何だこの金は？？と混乱しました。Unleashedのときと全く同じでした。海外からものを買うことがほとんどなくて、消費税の存在をすぐ忘れちゃうんですよね……。

TRONが世界標準？？

Quoraのとある項目なぜTRON OSが「非常に優れていたが外圧で潰された」とか「組み込みで世界標準OSだ」とかいう誇張された伝説をいまだに信じている人が大勢いるのですか？ - Quora が話題になっていました。そんな話を信じている人が居るんですね。TRONが世界標準……私の知らない世界線でTRONが覇権を獲ったのでしょうか……。

松下電器（おそらく日本一のTRON推しの会社でした）に居た自分すら、そんなこと思ったことありませんでした。

その松下電器でさえBTRONはもちろんiTRONすらギブアップです。いまやレコーダーやテレビのOSはLinux/BSDカーネルを採用しています。iTRONアプリも残ってはいますが、過去資産の作り直しは面倒＆旨味がないのが理由だったと思います。

メモ: 技術系の話はFacebookから転記しておくことにした。

ベンチマーク - まとめリンク

目次: ベンチマーク

一覧が欲しくなったので作りました。

• USB HDD RAIDのベンチマーク
• ディスクI/Oベンチマークプログラム
• 最速のyes
• モナコイン
• 仮想通貨とマイニング
• モナコインとCubeHash
• ARMでCubeHash
• 不安定なyes
• yesの高速化（パイプ限定）
• C言語でSEGV
• ELFバイナリでSEGVその1 - 92バイト
• ELFバイナリでSEGVその2 - 64バイト
• デノーマルフラッシュ
• デノーマルフラッシュの速度改善効果
• マイクロアーキとシングルスレッド性能
• FizzBuzzを速くする1（自作アルゴリズム）
• FizzBuzzを速くする2（高速アルゴリズムの紹介）
• FizzBuzzを速くする3（CPUを変えてみよう）
• FizzBuzzを速くする4（うまくいかないこともある）
• FizzBuzzを速くする5（SIMD最適化の紹介）
• FizzBuzzを速くする6（1桁落とし）
• FizzBuzzを速くする7（コンパイラによる違い）
• SIMDを使ったお手軽最適化 - その1
• SIMDを使ったお手軽最適化 - その2
• 100万回のHello, World!
• 100万回のHello, World! - バイナリサイズを削って遊ぼう
• 100万回のHello, World! - バイナリサイズを削って遊ぼう、究極編その1
• 100万回のHello, World! - バイナリサイズを削って遊ぼう、究極編その2
• 100万回のHello, World! - バイナリサイズを削って遊ぼう、112バイトから104バイトへ
• 100万回のHello, World! - 補足
• Hello, World!のサイズを削る

メモリクリアでおなじみmemset()関数の自作。

• memsetのベンチマーク（x86_64, Ryzen 7 2700編）
• memsetのベンチマーク（AArch64, Cortex-A72編）
• memsetのベンチマーク（AArch64, Cortex-A53編）
• memsetのベンチマーク（RISC-V 64, U74-MC編）
• muslのmemset関数
• memsetに一番効く最適化
• ぼくの考えた最強のmemset
• バイトをコピーするSIMD命令
• glibcのmemsetのクセ
• glibcのmemsetは強かった

Nクイーン問題の自作。

• C言語でNクイーン問題
• C言語でNクイーン問題、一意解
• C言語でNクイーン問題、高速化
• JavaScriptでNクイーン問題
• スクリプト言語始めました（PythonとRubyでNクイーン問題）
• インタプリタon Java VM（PythonとRubyでNクイーン問題）
• JavaScriptでNクイーン問題、その2

目次: 一覧の一覧

OpenCLのOSS実装poclを調べる その1 - 動かしてみよう

目次: OpenCL

最近OpenCLのオープンソース実装poclについて調べています。わかったことのメモです。

OpenCLはclGetDeviceIDs() を呼ぶときにデバイスの種類を指定します。KhronosのAPIドキュメント（clGetDeviceIDs(3) Manual Page）を見ると、デバイスの種類は4つ定義されています（DEFAULTとALLはデバイスの種類ではないので除外）。

CL_DEVICE_TYPE_CPU

OpenCLデバイスはホストCPUです。ホストCPUはシングルもしくはマルチコアCPUでOpenCLプログラムを実行します。OpenCLでマルチコアCPUの並列プログラムを書く人は居るのかな。あまり聞いたことがないですね……。

CL_DEVICE_TYPE_GPU

OpenCLデバイスはGPUです。GPUはOpenCLプログラムだけではなくて、OpenGLやDirectXのような3DグラフィクスAPIも高速に実行できます。GeForceやRadeonはこちらですね。

CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR

OpenCLデバイスはアクセラレータ（例えばIBM CELL Blade）です。これらのデバイスはホストCPUとペリフェラル接続（PCI Expressなど）を使用して通信します。

CL_DEVICE_TYPE_CUSTOM

OpenCLデバイスはアクセラレータですが、OpenCL言語でカーネルを書くことができないタイプです。FPGAなんかが該当するんですかね？

これらのうちpoclがサポートしているのはCPUとGPUです。GPUはNVIDIAのCUDAとAMDのHSAに対応しているようです。全部LLVMがビルドしてくれるわけで、すごいよLLVMさん。ACCELERATORはテンプレート実装のみで、そのままでは動作しないので、注意が必要です。

ビルド、インストール

CPU（pthread版）、GPU（CUDA版）、ACCELERATORを有効にしたpoclのビルド、インストール方法は下記のとおりです。実際に動かすときはACCELERATORを無効にしてください。でないと初期化時にエラーが発生して動かないです。

$ cmake -G Ninja \
  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=`pwd`/_install \
  -DENABLE_CUDA=ON \
  -DENABLE_ACCEL_DEVICE=ON \
  ../

$ ninja
$ ninja install

基本的には必要なオプションがあればONにするだけですから、ビルドとインストールはそんなに難しくないはずです。

実行

実行方法はややクセがあります。OpenCLは実装がたくさんあるので、直接OpenCLライブラリをリンクするのではなく、ICD Loaderと呼ばれるライブラリ（2020年7月14日の日記参照）を間に噛ませることが多いです。

ソースコードは Oak Ridge大学のサイトとほぼ同じです。行数を減らしたのと、OpenCL 2.2に合わせて使うAPIを一部変えている程度です。

#define CL_TARGET_OPENCL_VERSION 220

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <CL/opencl.h>
 
// OpenCL kernel. Each work item takes care of one element of c
const char *kernelSource =                                        "" \
"#pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_fp64 : enable                    \n" \
"__kernel void vecAdd(__global double *a,                         \n" \
"                     __global double *b,                         \n" \
"                     __global double *c,                         \n" \
"                     const unsigned int n)                      \n" \
"{                                                               \n" \
"    // Get our global thread ID                                 \n" \
"    int id = get_global_id(0);                                  \n" \
"                                                                \n" \
"    // Make sure we do not go out of bounds                     \n" \
"    if (id < n)                                                 \n" \
"        c[id] = a[id] + b[id];                                  \n" \
"}                                                               \n" \
                                                                "\n" ;
 
int main(int argc, char *argv[])
{
    // Length of vectors
    int n = 100000;
    size_t bytes = n * sizeof(double);

    cl_platform_id cpPlatform;
    cl_device_id device_id;
    cl_context context;
    cl_command_queue queue;
    cl_program program;
    cl_kernel kernel;

    // Device input/output buffers
    cl_mem d_a, d_b;
    cl_mem d_c;

    // Allocate memory for each vector on host
    double *h_a = (double *)malloc(bytes);
    double *h_b = (double *)malloc(bytes);
    double *h_c = (double *)malloc(bytes);
 
    // Initialize vectors on host
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        h_a[i] = sinf(i) * sinf(i);
        h_b[i] = cosf(i) * cosf(i);
    }

    // Number of work items in each local work group
    size_t localSize = 64;

    // Number of total work items - localSize must be devisor
    size_t globalSize = ceil(n / (float)localSize) * localSize;

    cl_int err;

    // Bind to platform
    err = clGetPlatformIDs(1, &cpPlatform, NULL);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }

    // Get ID for the device
    err = clGetDeviceIDs(cpPlatform, CL_DEVICE_TYPE_CPU, 1, &device_id, NULL);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }

    // Create a context 
    context = clCreateContext(0, 1, &device_id, NULL, NULL, &err);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }

    queue = clCreateCommandQueueWithProperties(context, device_id, 0, &err);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }

    // Create the compute program from the source buffer
    program = clCreateProgramWithSource(context, 1,
                                        (const char **)&kernelSource, NULL, &err);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }

    // Build the program executable
    err = clBuildProgram(program, 0, NULL, NULL, NULL, NULL);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }

    // Create the compute kernel in the program we wish to run
    kernel = clCreateKernel(program, "vecAdd", &err);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }

    // Create the input and output arrays in device memory for our calculation
    d_a = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, bytes, NULL, NULL);
    d_b = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, bytes, NULL, NULL);
    d_c = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, bytes, NULL, NULL);

    // Write our data set into the input array in device memory
    err = clEnqueueWriteBuffer(queue, d_a, CL_TRUE, 0,
                               bytes, h_a, 0, NULL, NULL);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }
    err = clEnqueueWriteBuffer(queue, d_b, CL_TRUE, 0,
                               bytes, h_b, 0, NULL, NULL);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }

    // Set the arguments to our compute kernel
    err = clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), &d_a);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }
    err = clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), &d_b);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }
    err = clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(cl_mem), &d_c);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }
    err = clSetKernelArg(kernel, 3, sizeof(unsigned int), &n);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }

    // Execute the kernel over the entire range of the data set 
    err = clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, NULL,
                                 &globalSize, &localSize, 0, NULL, NULL);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        printf("%s:%d err:%d\n", __func__, __LINE__, err);
        return 0;
    }

    // Wait for the command queue to get serviced before reading back results
    clFinish(queue);

    // Read the results from the device
    clEnqueueReadBuffer(queue, d_c, CL_TRUE, 0,
                        bytes, h_c, 0, NULL, NULL);

    //Sum up vector c and print result divided by n, this should equal 1 within error
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum += h_c[i];
    }
    printf("final result: %f\n", sum / n);

    clReleaseMemObject(d_a);
    clReleaseMemObject(d_b);
    clReleaseMemObject(d_c);
    clReleaseProgram(program);
    clReleaseKernel(kernel);
    clReleaseCommandQueue(queue);
    clReleaseContext(context);

    free(h_a);
    free(h_b);
    free(h_c);

    return 0;
}

$ gcc a.c -g -O0 -Wall -lOpenCL -lm

★ICD Loaderにpoclのライブラリ名を教える必要がある

$ cat /etc/OpenCL/vendors/pocl_test.icd
libpocl.so.2.7.0

$ LD_LIBRARY_PATH=/path/to/pocl/build/_install/lib \
  ./a.out

final result: 1.000000

動作しました。良かった。

OpenCLのAPIはICD Loaderが提供し、OpenCLの実装は各ICDが提供します。呼び出し関係はApp → ICD Loader → ICDです（詳しくは 2020年7月14日の日記参照）。一見すると煩雑ですが、アプリケーションはICDのことは知らなくても良いのが利点です。今回の例でいえばアプリケーションはlibpocl.soをリンクせずとも、poclの実装を使うことができます。

デバッグ

これだけだと面白くないし、何が動いているかすらわからないので、デバッグ出力を全開にして観察します。POCL_DEBUG環境変数を使います。その他のデバッグ方法はPoCLのドキュメント（Debugging OpenCL applications with PoCL）が参考になります。

$ LD_LIBRARY_PATH=/path/to/pocl/build/_install/lib \
  POCL_DEBUG=all \
  ./a.out

** Final POCL_DEBUG flags: FFFFFFFFFFFFFFFF
[2021-03-13 07:05:14.074169726]POCL: in fn pocl_init_devices at line 571:
  |   GENERAL |  Installing SIGFPE handler...
[2021-03-13 07:05:14.128006157]POCL: in fn pocl_cuda_init at line 287:
  |   GENERAL |  [CUDA] GPU architecture = sm_61
[2021-03-13 07:05:14.128050269]POCL: in fn findLibDevice at line 560:
  |      CUDA | looking for libdevice at '/usr/lib/nvvm/libdevice/libdevice.10.bc'
...

動作しました。よきかな。タイムスタンプの日付がかなりズレますね……？ま、実害はないし良いか。

Google先生と擬人化画像

艦これが流行ったあとくらいでしたか、Googleで「赤城」を検索すると空母やプラモデルの写真ではなく、艦これの絵がたくさん出てきて空母が出てこなくなりました。

ところが最近（？）Google検索結果の傾向が変わったとTwitterで見たので、試してみました。少なくとも「赤城」は空母が出てくるようになっています。

検索結果が擬人化キャラで埋め尽くされようと、世の中のトレンドの一部ですし間違いとはいえません。Googleはそんなこと気にしないのかと思っていましたが、あえて変えたってことは、内心ダメだこりゃって思ってたんですかね……？

その他の空母

赤城だけ特別扱いか？全部擬人化を排除したか？どちらか気になったので、試しに歴代空母をGoogle画像検索で探して、擬人化率を調べました。結構違っていて面白いです。

• 瑞鶴: 86％（19/22）
• 鳳翔: 92％（23/25）
• 赤城: 5.9％（1/17）
• 加賀: 67％（14/21）
• 龍驤: 88％（21/24）
• 蒼龍: 86％（19/22）
• 飛龍: 22％（4/18）
• 翔鶴: 91％（21/23）

以下はカウントに使った検索結果のキャプチャ画像です。

瑞鶴

鳳翔

赤城

加賀

龍驤

蒼龍

飛龍

翔鶴

赤城だけ特異的に擬人化の絵の結果が少ないです。何か限られた対象だけ特殊処理が働いているとかですかね？

分類

検索結果を見たら一目瞭然なんですが、擬人化絵と空母というか艦船の画像のアスペクト比が明らかに違います。

• 艦船: 横長（船は横長）
• 艦これ: 縦長（人間は縦長）

このような傾向があって1画面の表示結果が多い＝艦これ優勢、とわかります。その他にも、

• 艦船: 白黒（戦時中の古い船の写真が多い）
• 艦これ: 肌色（カラーの絵が多い）

ヒストグラムも割と特徴的です。この件に限ってはあまり難しいことを考えなくても、アスペクト比1:1を境界にして、色の特徴を見たら擬人化画像を分離できるなあなんてことを思いました。手元で分類するくらいなら十分ではないでしょうか。

ハックしようと思えばいくらでもできちゃうんで、検索エンジンの結果としてはダメですけど。