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そうすけみおか
5 years ago
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1 Raspberry Pi での EGS5 の実行川崎医科大学辻修平

2 Raspberry Pi とは Raspberry Pi はかつてイギリスで教育用コンピュータとして普及したエイコーン社 BBC Micro(1981 年 ) の再来として学校で基本的なコンピュータ科学の教育を促進することを意図している (Wikipedia より )

3 ハードウェア 64bit Quad Core 1.2GHz ARM Cortex-A53 1GB RAM ストレージ MicroSD(32GB 以下が望ましい ) ソフトウェア Raspbian, Ubuntu MATE, Windows10 IOT CORE, etc. Linux が動く

4 モニターキーボードマウスをつなげると USB の充電器から電源供給ネットは wifi が使えます LAN ポートも付いています普通に使えます

5 はたして本当に教育用なのだろうか実用できないだろうか? ある展望 ( 野望?) に気づいた ( 後述 )

6 とりあえず EGS5 を動かしてみる具体的方法初期設定から〇〇〇〇 -raspbian-jessie.zip をダウンロード ( 現時点 :Release date: Kernel version:4.9) Windows 上で展開 DD for Windows をダウンロードして展開 microsd カードへカードを入れ DDWin.exe を管理者として実行する書き込んだ microsd カードを Raspberry Pi に入れて電源を入れると起動するターミナルで sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo rpi-update 参考 URL

7 開発環境の設定この時点で gcc 4.9.2が入っている (2017 年 7 月現在 ) gfortranの導入 gfortranはgui 環境のAdd/Remove Softwareから入れる /usr/bin の中で gfortran-4.9 という名前で入っているので ln s gfortran-4.9 gfortran とシンボリックリンクを張ったほうがよい

8 EGS5 の設定 EGS のサイトからダウンロードして展開 egs5run の編集一行目の #!/bin/sh を #!/bin/bash に変える変更しなかった場合コンパイルまではできるがこのシェルスクリプトで実行できない /home/pi/egs5/egs5run: 437: /home/pi/egs5/egs5run: time: not found と表示され止まる ( あとは適宜自分の環境を設定するコンパイラは gfortran を使う ) egs5/include/egs5_h.f の編集メモリが 1GB しかないため parameter (NBFIT = 2) parameter (NEXFIT = 2) に変更 ( よって GS 多重散乱は使えない ) これで動く ( はず )

9 EGS5 の実行画面

10 EGS5 を Raspberry Pi 上で実行させるためにやってはいけないことできないこと g77 を走らせるために古いバージョンの gcc をソースからコンパイルする gcc tar.gz configure --prefix=/usr/local/gcc disable-bootstrap --with-fpu=vfp --with-float=hard Makefile:1273: recipe for target 'crtbegin.o' failed make で必ず失敗する fort77 を入れて実行する fort77 とは f2c を介し Fortran77 プログラムを C に変換するそしてそのままコンパイルし実行ファイルを作る EGS5 プログラムのコンパイラの段階で失敗するここまでで EGS5 は Raspberry Pi 上で実行できたここから先の展望 ( 野望 ) は

11 これを複数台使った卓上クラスターパソコンの製作 Simon J. Cox 作 Raspberry Pi and Lego Supercomputer 西永俊文作 Josh Kiepert 作 Pri Cluster

12 そもそもの並列計算の発端はネット上で cuda aware open mpi というものに出くわしたことが発端です (GPGPU を MPI で制御できるといったもの ) Geforce でも使えるが倍精度の計算ならば TESLA がよいただし EGS5 を使うならば元の計算コードを CUDA 用に変更する必要がある現在, 私は Xeon Phi (knights landing) の計算機を使用しています ( 産総研清水様とのプライベートコミュニケーション ) スーパーコンピュータなどの HPC 向けプロセッサシステム価格は税込 864,000 円から

13 MPI の実行実行できることを確認具体的方法 MPICH をソースコードで取ってくる mpich-3.2.tar.gz を展開 (2017 年 7 月現在 ) configure --prefix=/usr/local/mpch-3.2 Sudo make Sudo make install 環境変数の設定 export PATH=.../usr/local/mpich-3.2/bin:$PATH EGS5mpi の設定 egs5mpirun の編集 #!/bin/bash に変更 mpif77 は mpifort にシンボリックリンクがはられているのでそのままでよい OPT_LEVEL=O2 3 以上にするとエラー CFLAGS="-fno-automatic -finit-local-zero" を CFLAGS="-fno-automatic -finit-local-zero -fno-range-check" にした ( イベント数 100 億でエラーが起こるため )

14 EGS5 を Raspberry Pi 上で実行させるためにやってはいけないことできないこと Open MPI はソースからインストールできない openmpi tar.gz configure --prefix=/usr/local/openmpi Makefile:1743: recipe for target 'atomic-asm.lo' failed GUI 環境の Add/Remove Software からの mpich のインストールはお勧めしない mpirun や mpiexec は入るが mpicc mpifort などのコンパイラが入らないため

PC /AT 互換機 (PC) との比較 PC/AT 互換機スペック CPU: Core i7 6700K ( オーバークロック 4.5GHz) Memory: 32GB HDD : 2TB (mirror raid 構築 ) OS: Windows 10 Pro VMware(R) Workstation 12 Player Ver. 12.5.7 Memory: 4GB HDD: 20GB OS : Scientific linux Ver.

15 PC /AT 互換機 (PC) との比較 PC/AT 互換機スペック CPU: Core i7 6700K ( オーバークロック 4.5GHz) Memory: 32GB HDD : 2TB (mirror raid 構築 ) OS: Windows 10 Pro VMware(R) Workstation 12 Player Ver Memory: 4GB HDD: 20GB OS : Scientific linux Ver.6.3 Compiler: g77 Ver ( 最適化オプション -O) MPI: Open MPI Ver ( 最適化オプションなし ) OS: Windows 10 Pro (MS-DOS) Compiler gfortran Ver ( 最適化オプション -O) 自作機

16 Intel Math Kernel Library Benchmarks(FLOPS 測定 ) Intel(R) Optimized LINPACK Benchmark data Current date/time: Wed Jul 12 10:30: Intel(R) Optimized LINPACK Benchmark data Current date/time: Wed Jul 12 16:19: この MacBook air (Core i5 (2core) 1.3GHz, memory 4GB) Intel(R) Optimized LINPACK Benchmark data CPU frequency: GHz Number of CPUs: 1 Number of cores: 4 Number of threads: 4 Performance Summary (GFlops) Size LDA Align. Average Maximal 本体 : 220GFLOPS と判定理論値 :(Wikipedia より ) 16 FLOPS/Clock 4.5GHz 4 コア =288GFLOPS CPU frequency: GHz Number of CPUs: 4 Number of cores: 4 Number of threads: 4 Performance Summary (GFlops) Size LDA Align. Average Maximal VMwarePlayer+Scientific Linux: 110GFLOPS と判定 (????) Current date/time: Wed Jul 19 12:16: CPU frequency: GHz Number of CPUs: 1 Number of cores: 2 Number of threads: 2 Performance Summary (GFlops) Size LDA Align. Average Maximal GFLOPS と判定

17 テストしたプログラム Raspberry Pi 3 B 1GB RAM OS: Raspbian (Kernel version 4.9) コンパイラ :gfortran ver ( 最適化オプション O) MPI:MPICH Ver.3.2( 最適化オプション O2) ucsource.f 単に単一エネルギーのビームを発射するのみ集計はしない PC の Windows と VMware+linux は ucnaicgv.f と ucphantomcgv.f も比較 192 Ir 小線源 Ir のスペクトルでエネルギーをランダムに振らす距離ごとに吸収線量を集計

18 Vmware 上でプログラムを走らせると計算能力は半分になるのか Windows からコマンドプロンプトで実行するのも Vmware+Linux も EGS5 の計算速度はほぼ同じ EGS5 ベンチマークテストより Vmware+Linux も 220GFLOPS

19 PC は VMware+Scientific linux

20 MPI の効果 =0.784 =0.239

21 PC が 1/4 にならない要因 =0.483 Windows 10 Vmware Linux Open MPI (ver ) Hyper Theading????????? =0.264

Single core での比較 Raspberry Pi の計算能力の推定 220 0.0897 = 19.7GFLOPS 約 20GFLOPS =0.

22 Single core での比較 Raspberry Pi の計算能力の推定 = 19.7GFLOPS 約 20GFLOPS = 理論値 (wikipedia より ) ARM Coretex-A GFLOPS (4FLOPS/CLOCK 2.8GHz 4 コア ) この値を参考に 4FLOPS/CLOCK 1.2GHz 4 コア =19.2GFLOPS

23 消費電力 3.982W 4W

24 構築費用 Raspberry Pi 3 MODEL B 4896 TOSHIBA microsdhc 16GB Class エレコムエコ USB ケーブル U2C-JAMB03BK ELECOM 電源タップ雷ガード一括スイッチマグネット付き抜け止めコンセント 3P 7 個口 2m T-Y3A-3720WH 1208 Anker PowerPort 4 (40W 4 ポート USB 急速充電器 ) A 合計 10014

クラスターパソコンを構築すると考えると 24 ポートが最もお手頃価格クラスター同士もつなげることを想定すると 22 ノード Raspberry Pi 3 MODEL B 22 4896 TOSHIBA microsdhc 16GB Class10 22 998 エレコムエコ USB ケーブル U2C-JAMB03BK 22 513

25 クラスターパソコンを構築すると考えると 24 ポートが最もお手頃価格クラスター同士もつなげることを想定すると 22 ノード Raspberry Pi 3 MODEL B TOSHIBA microsdhc 16GB Class エレコムエコ USB ケーブル U2C-JAMB03BK ELECOM 電源タップ雷ガード一括スイッチマグネット付き抜け止めコンセント 3P 7 個口 2m T-Y3A-3720WH 1208 Anker PowerPort 4 (40W 4 ポート USB 急速充電器 ) A

26 ネットワーク関係 NETGEAR ギガ 24 ポート GS JPS( ネットワークハブ ) 9980 ibuffalo 0.5m BSLS6SU05WH2(LAN ケーブル ) 合計スペック 440 GFLOPS 消費電力 100W 以下 (22 4W)

27 今現在様々なシングルボードコンピュータが存在する BPI-M3 Banana PI M3 オクタコアシングルボードコンピューター CPU: A83T ARM Cortex-A7 Octa-core 1.8GHz 8/4 1.8/1.2=3 計算上では 3 倍能力が上がる値段 : 13824

28 UDOO X86 CPU Intel Celeron N GHz(4core) Memory 4GB 価格 : $165(Advansed plus) = Raspberry Pi 3 の 10 倍????

29 BPI-M3 Banana PI M3 egs5/include/egs5_h.f は編集する必要なし parameter (NBFIT = 128) parameter (NEXFIT = 32) でよい

30 =0.239 =0.130 =0.264 =0.149

31 消費電力 5.2W = /4= 40.6 GFLOPS

32 UDOO X86 注意事項電源が 12V 単に 12V 出ているだけではダメこのような 5V 12V に変換するようなものを使ってもまず OS のインストールができない be sure it's a 12V 3A and it's properly working. 1 コアあたりの EGS5 の計算能力は RPI の約 2 倍 (10 倍ではない ) デメリット 1 ボード当たりの値段は 3 万円を超える電力を食うデカい (RPI や BPI の面積が約 2 倍 )

33 まとめ Raspberry Pi 3 Model B で EGS5 が動くことを確認した 64bit Quad Core 1.2GHz ARM Cortex-A53 1GB RAM OS: Raspbian (Kernel version 4.9) コンパイラ : gfortran ver MPI を組み込みことができ EGS5 の並列計算ができることを確認した MPI:MPICH-3.2 Raspberry Pi 3 Model Bの計算能力消費電力約 4W 20 GFLOPS Banana Pi M3 でも動作を確認計算能力 40 GFLOPS 消費電力約 5W

④辻修平_37-48.smd

④辻修平_37-48.smd $ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade $ sudo rpi-update(banana Pi ) $ sudo apt-get gfortran mpich-3.2.tar.gz 254 dns=8.8.8.8; dns-search= methods= (/etc/hostname) bananapi00 $ configure --prefix=/usr/local/mpich-3.2