magozironのブログ

徒然なるままに備忘録などなど

Nvidia Tesla M60をZ2 tower G5に搭載してみたー動作確認とベンチマーク。

おばんです。

 

今回はこれ。

Tesla M60+FAN frame

はい、フルサイズのteslaがG5に搭載できるか確認したかった、テストしたかった&安かったので勢い余ってTesla M60をポチってしましました。

で結果は下の写真にて。

Tesla M60搭載図

補助電源や本体ほかの部品との干渉もなく無事設置可能でした。FANはP4に設置してたものをそのまま流用。なかなか優秀なのは、win11上でp4をセットアップしたままの状態で刺したところ、何も問題なく起動し、認識。エラーなども皆無。よいPCとドライバーだわ。 

 

<M60 spec>

スペックは下記を参照してください。

https://www.elsa-jp.co.jp/products/detail/nvidia-tesla-m10m60/?tab=specification

 

x2って書いてあるよね。(2048 ×2)と(8GB ×2)。。。。

 

<タスクマネージャ>

M60 タスクマネージャ

お、おう、そうか。2個か、1枚で、2つのGPUが実装されているのか。だからM40より安いのか。

 

GPU-Z>

M60 GPU-Z上での表示

 

ベンチマーク結果>

 

 

DIRECT X medium

OpenGL medium

DirectX High

 

OpenGL High

ざっくりとP4x0.6~0.7/1個くらいの性能かな。世代の差だね。まあ、良しとしよう。

 

<終わりに>

?ということは、5000円と安かったから深く考えずに買ったけど、2個のGPUをどう使うかの練習になるか。では、pytorchなどで並列学習の練習をしてみよう。他の8GB GPUを2枚購入すると高いので。。。。

 

<次>

ubuntu上のnvidia-smiでどう表現されるか確認して、色々環境

 

構築してみよう。

もう一つx8のスロットが空いているので、p4させる????FANを何とかしよう。)

Nvidia Tesla P4を買ってみたその3.-Z2 tower G5に搭載してみた。

おばんでーす。

<さてさて>

過去tesla P4を購入したとの記事を書きましたが、その時使用していたZ2 tower G4が別用で手元に無くなったため、動かせるPCをヤフオクで物色。運よくワークステーションベアボーン仕様を落とせたので、CUDA構築(機械学習)練習用として仕上げようと思った次第です。

 

<ワークステーションベアボーンの勧め>

はい、下手に自作するより電源、筐体、MB、CPUファンのついているワークステーションベアボーンが良き哉。

デメリットは、デザイン地味だけど、光らないけどね。水冷もできないけど、ラジエータ詰めないもmodelあるけどね。

メリットの方が大きくて、丈夫だし、e-bayなどで 部品も購入出来るし、ドライバーはHPからDLできるし、windowsもMBにライセンスチップ搭載されているのもあるし、モデルによりecc対応メモリ詰めるし、かなりお薦め。

 

<今回のモデルはこれ>

HP Z2 tower G5。G4と異なる仕様は、

 ○CPU世代が8,9⇒10,11世代に変更(同時に対応メモリクロックも変更)

 ○電源が500w⇒700w搭載しているので、300w級のGPUも搭載可能。(詳細は次回に)

 ○拡張カード部にFANが設置されている。G4はフロントにオプションで設置可能。(このコネクタ部分からTESLA用のFAN電源取れそう。)

 ○デザインが良くなった(主観です。)と思う。

 

Z2 tower G5 外観

 

一言、結構いいPCね。見つけたら購入してもいいよこれ。電源が700wなので、300wクラスのGPUが1枚動かせる。当然、電源から補助電源線も出ている。個人的にはメモリ16GBを超えるGPUを挿してみたい。P40とか、RTX6000とか、RTX A4000 ada ssfクラスとかね。(頑張って仕事して中古でいいので買おう。)

<詳細仕様> 

CPU:XEON W-1250

RAM:8x2=16GB(そのうち増設予定)

SSDは手持ちを流用。本体、CPU、メモリ合計で2.5万円くらいでヤフオクで落札しました。

ラッキーなのは下記の2点

 ○windowsはproの上のworkstation版(必要ないけど)が動き、

 ○保証情報を確認するとまだ半年くらい保証が残っていましたわ。(販売時の構成をHPさんに後ほど聞いてみよう。)

 

<Tesla P4搭載図>

で、P4設置図。G4と異なるのはMBの形状が異なるので冷却用の60㎜FAN設置用ケースの形状を変更しました。すっきり設置できました。

Z2 tower G5- P4搭載図

<動作結果とP4ベンチマーク

 では、動作結果。

基本仕様

タスクマネージャ画面

DIRECT X        medium

  

OPEN GL HIGH

DirectX High

OpenGL High



FF bench結果など 

 

G4の時よ若干遅くなっているはなぜだろう?RAM?
普通に動いているようなので安心安心。
 

 

<お次>

いい加減、動作確認だけではつまらないので、ubuntu環境を試してみよう。うまくいけばここに示そう。

 

では、またこんど!

DiscreteGPUを搭載していないノートワークステーションの存在意義は殆どないと思ふ。

おばんです。

 

 独立したGPUを搭載していないワークステーションーHPさんからZBook Firefly 14 G11 ライトエレメント5Uモデル(UMA)を借りてみた。なぜかって?触ってみたかったから。前にもZ2 mini g4 でMXM GPUを搭載できないモデルは買ってはいけない旨を書いたが、その続報にあたりますわ。

 

<借用できたのは?>

このおかげで確認できました。HPさん、誠に感謝申し上げます。

 

<PC紹介>

借用できたのはこのモデルです。

https://h20547.www2.hp.com/is-bin/INTERSHOP.enfinity/WFS/Directplus-Customer-Site/ja_JP/-/JPY/DisplayProductInformationForBusiness-Frame?CategoryName=SERI:7486&ProductSKU=BASE:41420

このモデルです。

そうです、RTXA500を積んでないよとの注意書きがあります。

 

 <結果>

存在意義が全く分からない仕様のノートPCと思う。絶対買わない。だってワークステーションですよ。プロフェッショナルがこのモデル買うの????ワークステーションって、動画編集とか機械学習とか3Dモデリングとかしませんか????そんな人達がCPUのGPUのみで満足しますか???

ワークステーションの定義って一体????丈夫なだけ????オンサイト保証がついているだけ?と思うのは私だけ????

<外観です>

これはいいなぁと思う。T550とA500搭載の機種にはなかった。lcdを開いた時にヒンジ部が擦れないようにパットがついた。これはとっても良い。流石HPさん。



 

 

気になったのはpolystudioという表記。なんだろう??

 

<内臓GPU-spec>

レイトレが使えるのはいい所。

 

内臓GPUの仕様

<ベンチ結果>

では、内臓GPUベンチマークです。はい、8~9世代ノートワークステーションに搭載されたquadro P1000より遅いです。なんじゃこりゃ????存在価値ある???


 

<比較ベンチーノート用P1000>

mobile P1000 SPEC

 



Pascal世代のGPUより遅いよ。。。。。。。。。。。

 

<最後に>

この仕様を買うならもっと軽くておしゃれなpcを探した方がいいかも。

AI用NPUなんていらないから、GPU積んだモデルのみ販売して。当然、DELLさんもね。

少なくとも私には存在意義を見出せないです。。。。。。。。このPC.....

 

また、こんど!

DELL Precision 3490は重ねて(セットアップして)はいけない。

おばんです。

 

さてさて、珍現象。

このノートPCを複数台購入。まあ、最初は丁寧に1台1台セットアップしていたけど、面倒くさくなってくるのが人情。でもって、閉じた一台の上にもう一台をぴったり重ねたところ、14”LCDが認識しなくなる珍事発生。この時、真っ暗になるが、外付けモニターに接続すると認識。でもって、本体を少しずらすとLCDが表示される。面白い。壊れたかと思ったよ。

面白いようにぴったり重ねるとモニターを認識しなくなる珍事。後で、サポートに問い合わせしてみよう。

 

またこんど!

DELL Precision 3490搭載GPU A500 adaのベンチ結果ーAdaは良い。

おばんです。

 

さてさて、DELLさんの14”ワークステーションノートのほぼ最新のprecision 3490を入手できた. 早速GPUベンチを廻したので、記録として残そう。

詳しくは下記参照。

https://www.dell.com/ja-jp/shop/cty/pdp/spd/precision-14-3490-laptop

 

その前に

<私的DELLさんとHPさんのワークステーション14”ノートの違い>

●速度は

DELL>HP DELLさんの方が120WACアダプタなので速いね。HPさんは低電圧版のCPUを搭載しているので、AC含むトータル重量が軽いね。

●デザイン

HP>DELL 主観しかないけど、HPさんの方がデザインは好き。

●価格

ほぼ同じくらいかもね。しらんけど。

 

今回は小さくて速いGPU搭載機が欲しかったのでDELLさんを選択。

 

GPU速度>

CPUやいろいろ環境が異なるのは大目に見てね。ではみんな大好きGPU-Zから。

A500 ada spec

 

●Superposition

Medium Directx

Medium OpenGL

High OpenGL

 

High DirectX

 

●FF bench XV

FF XV bench結果

Cinebench  2024

Core ultra の性能はいかに?

Multi core

single core

<総評>

いいじゃん!!いいじゃん!Ada世代のGPUは!

2世代前の2000クラスと同性能かな?T2000よりちょっと早いかな?

とりあえずベンチのみなので、これから3Dモデルを廻して実速度を体感しよう。

 

<安いからってね>

RTXやquadroなどのDGPUを搭載していないノートのワークステーションって価値あるの?安くしたいからってCPU搭載のGPUのみのノートワークステーションって需要あるの?

 

では、またこんど!

NVIDIA TESLA P4を買ってみたーその2-75W GPU比較 Tesla P4 vs RTX A1000-tesla系はいいかも。

おばんです。

 

<今回>

Tesla P4をやっと動作確認ができました。素直にうれしい結果です。今回の内容は下の2点です。

●冷却FANの取付

Windows11での動作確認とベンチマーク結果ーたまたま、同じメモリ容量のRTX A1000もベンチが取れたので、掲載しますね。

 

<冷却FANの取付>

P4は本体にFANの設置が無いので自分で増設する必要があります。電源はSATA電源から分岐ケーブルを購入し、noctuaの60mmFANを設置。推論用等のブレードサーバーに設置されることを想定しているからFAN無しは仕方がないかな。で、3Dプリンタで製作したFAN固定具を設置した写真がこれ。

HP Z2 tower G4へTesla P4の実装写真

FANケースは3Dプリンターで製作。E-BAYなどでも売っているので、検討してね。stlデータ欲しい方はXへDM連絡くださいね。

 

<搭載PC>

搭載PCは、Hp  Z2 tower G4。2年くらい前にヤフオクで筐体だけ(MB+筐体+電源の構成だけ)を5000円くらいで購入し、その後、CPU、メモリ、SSDとP4を挿したわ。合計5万円くらいかも。MB上にSSDx2本+無線LANカードもさせて、SATAポートもあるから、HDDも搭載できるし。なんせ、丈夫だし。500W電源を搭載しているので、GPUを載せ替えればゲーミングPCになるのでお薦めだけど、わりと筐体が大きいのが気になる。。。

 

<windows11へ仮想ドライバーをインストール>

gridドライバー(529.19_grid_win10_win11_server2019_server2022_dch_64bit_international)を使用して動作。タスクマネージャ上ではNPUとして認識。これは初見ですわ。

タスクマネージャ

GPU-Z

なぜかGPU-Z表示でRay Tracingのチェックが入っている。



注意:なぜかwindows updateするとgrid ドライバーが外れるという現象有。再インストールで解消しましたけど、面倒ね。様子見ます。

 

ベンチマーク結果>

FF XV ベンチ結果

 

 

Unigine_Superposition-1.1結果

 

OPEN GL medium

 

OPEN GL HIGH

 

<vs RTX A1000>

たまたま、Ampear世代のRTX A1000 8GBのベンチが取れたので、掲載します。ハードウェア構成が全く異なるけど、8,9世代CPUとワークステーションの構成なので、遠いようで近いと思いたい。まあ、参考程度なのでいいでしょ。

OPEN GL HIGH RTX A1000

 

で、結果は、P4の方が速い。。。。。パスカル世代よ!1万円ちょっとで購入出来て、8年前に発売のGPUだよ!!現役で販売していて7万円以上するGPUより速いってすげーよ!tesla! P4! 

スペック表だけ比較してもわからない。GPU比較サイトとの結果とも真逆。。。tesla 侮るべし。。

 

<パッシブ系GPUの注意>

冷却しろ!。ベンチ廻している時にFANが止まると100度でサーマルスロットリングが発生するので、必須。

 

<最後に>

素人さんはお断りですが、ロープロ対応、安い、そこそこな速度、追加電源なし、いいGPUだわ。pascal世代だけど、3世代後のRTX A1000をしのぐ性能。ちょっと驚きました。流石、データセンター用だなぁ、いいなぁと。  Cuda Driverもまだ現役だし、機械学習の環境構築練習用にはもってこいなはず。

tesla P100とかV100とか使い方わかれば十分まだまだ現役だわ。

 

次はubuntuでのドライバーのインストールなどをしてみよう。できればfanケースも作り変えたいなぁ(これは多分やる。)。

NvidiaのSDKmanagerでJetsonへのjetpackのインストールがうまくいかない方々へ。

おばんでーす。

 

AI使いの皆さん、SDK manager(以下SDK)を使ってJetsonへJetpack(以下JP)をインストールうまく出来てますか?

わしは、わりと最近までいろいろ躓きました。とりあえず、この方法がトラブル少ないので、備忘録を残します。。。

 

注意0:抜けいている可能性があるので、随時修正します。何かありましたらXアカウントに連絡ください。

※注意1:Jetoson nanoはJP 4.*のSDカードイメージをDLしてSDにコピーしてくださいね。

 

※注意2:JP6系をインストールしたSSDをJP5.1.xにダウングレードする際は、gpartedなどでフォーマットしてくださいね。そのまま接続してもSDKmanagerからインストールできないです。bootloderか何かが変わっていると予想。

 

※注意3:リカバリモードのジャンパーピンは、途中で抜かなくてもインストール完了します。

 

<実施確認機種>

●Xavire NX開発者キット、Orin Nano開発者キット、OrinNX 16gb+SEEEED J401キャリアボード ※Xavire NX+J201キャリアボードも同様と推定。折を見て確認します。

 

<必須準備事項>

Ubuntu&SDKをインストールしている”ノートPC”←ワシ的にこれお薦め&キモです。あるいは、JetsonとSDKをインストールしてあるPCでそれぞれ独立したモニターを有する環境。
Jetpack5.*をインストールする場合、ubuntu20.04LTSが必須。20.04でJP6.xもインストール可能。しかし、ubuntu22.04LTSの場合、JP5.1.x がインストールできません。

※とりあえず、JP6.2がリリースされていますが、2025/1月現在、まだ様子を見てもいいかも。 JP5.1.5でもsupermodeが搭載されそうなので。

リカバリモード用のジャンパーピン&MicroB、あるいはtype-C-A USBケーブル。

●外部モニター、キーボード、マウス、外付けモニター

●有線で接続できるネット環境

●起動スイッチ、無い場合はacを刺した時点で起動できるようにジャンパーピン。

 

インストール手順

1)接続

Jetsonはモニター、キーボード、マウス、有線lanとリカバリモード起動のジャンパーピンを設置、その状態でPCとJetsonとUSBケーブルをSDKを起動しているPCに接続。その後、Jetosonを起動。

2)SDK managerを起動

 

3)接続しているjetsonがSDKで認識しているか確認、インストール先をNVME(SSD)などに設定してください。

 

4)インストールするJPのバージョンを指定。ユーザー名とパスワードを指定した方がよい。

 

5)JPがubuntuーPCにDLされていない場合、プログレスバーが約40%程度でJetsonへのインストールが開始し始める。

 

6)JetsonへのOSコピーが終わると、Jetsonの再起動がはじまる。ここでJetsonのモニターに起動画面が表示される。この時、SDKmanagerはtoolki類のコピーの為に、USBかEthe化を選択できる画面が表示される。ここでjetsonの設定に移る。

なお、これ以降はtool類をjetsonにコピーするための動作のため、自力でインストールも可能。

 

7)jetsonのデスクトップ画面が出てきたら、SETUPを始める。ユーザーとパスワードは4)で指定したものでログインしてください。

 

8)jetosonの設定が終了したら、ターミナルからifconfgでイーサネットIPアドレスを確認、メモる。

 

9)SDKmanagerのダイアログ画面から、Ethを選択し先ほどのIPアドレスを入力、OKボタンをおすと、ツール類のコピーが始まります。しばらくしてプログレスバーが100%になると終わりです。

 

10)念のため、jetsonの再起動をしてください。

 

多分これで、いいはず!

 

お恥ずかしい話、jetsonにモニターを接続していなかったため、勝手に起動しセットアップすれば勝手にコピーされるなんて知らなかったの。はい。

 

またこんど!