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はてなキーワード: シングルスとは
最近秋葉原の「U Mobile Shop」で開催されたセールで購入したIntel NUCキット(NUC6CAYS)に
ついてのレビューです。
このミニPCは、その小さなボディに秘めた可能性に驚かされることばかりでした。
それでは、購入から設定、そして実際の使用感まで、詳しく見ていきましょう。
NUC6CAYSの画像： https://i.imgur.com/LrfNMrA.jpeg
１． 購入経緯
2024年9月14日、秋葉原の「U Mobile Shop」とそのオンラインストアで中古ミニPCのセールが
開始されました。
オンラインストアは午前0時からスタートし、私はこの機会を逃すまいと注文しました。
Intel製Windows 10ミニPC中古が3,000円でセール！【Intel NUCキット】
https://daily-gadget.net/2024/09/12/post-77177/
セールの目玉商品だったIntel NUCキット(NUC6CAYS)の仕様は以下の通りでした：
- メモリ: 4GB
- ストレージ: 32GB
- OS: Windows 10 Home
https://youtu.be/Q9gM8jAOf_0?si=kr-9lrfr20P0eG-Z
残念ながらWindows11には非対応ですが、そのために価格は3,000円！でした。
２． 開封と初期の印象
商品が届いてすぐに開封しました。外観は予想以上にきれいで、ミニPCとは思えないほど
頑丈そうで加工精度が高い印象を受けました。
手に取ってみると、その小さな筐体からは想像できないほどの重量感があり、
a. まず、HDMIケーブルでモニターに接続し、2.4GHz帯のワイヤレスキーボード
b. 電源を入れると、問題なくモニターに映像が表示され、キーボードとタッチパッドも
c. BIOS画面はIntel独自のデザインで、タッチパッドでスムーズに操作できました。
３－２． Windows 10の起動
そのまま起動すると、内蔵eMMC（32GB）にインストールされていたWindows 10が
立ち上がりました。起動は速く、基本的な操作も問題なくできました。
ただし、機能更新プログラムのバージョンは相当古いものでした。
注目すべき点は、CPUファンが搭載されているにもかかわらず、とても静かだったことです。
デスクトップ環境として使用する上で、この静音性は大きなメリットだと感じました。
ネットで見つけた分解写真： https://i.imgur.com/BXApN8U.png
まず、空きスロットに8GBのDDR3Lのメモリを追加で挿し、12GBに増設しました。
BIOSで問題なく認識され、システムの応答性が向上したように感じました。
次に、2.5インチSATA SSD 1TBを増設しました。内蔵の増設スロットを利用したので、
取り付けは非常に簡単でした。
４－３． eMMCの無効化
搭載されていたeMMCは容量が32GBと限られていたため、BIOSから無効化することにしました。
ただし、元のWindows 10インストールを保険として残しておきたかったので、
完全に消去することはしませんでした。
無効化後、NUC6CAYSを起動すると新しく増設した2.5インチSATA SSDにインストール
されていたWindows 10が問題なく起動しました。
Windows 10も快適に動作しましたが、さらに軽量なOSでの使用感を試すため、
a. インストール自体はスムーズに完了し、特に問題は発生しませんでした。
c. YouTube FHDの60FPS動画も問題なく再生でき、Wi-Fi接続も安定していました。
Chrome OS Flex上でいくつかのベンチマークテストを実行しました：
シングルスコア：約15,000 マルチスコア：約110,000
b. WebGL Aquarium：5,000匹の魚で約35FPS
ベンチマークの画像： https://i.imgur.com/5zmXXbc.jpeg
これらの結果から、高性能とは言えないものの、日常的な使用には耐える性能を
持っていることがわかりました。
特筆すべきは、これらのテスト中もファンの音がほとんど聞こえなかったことです。
天板に直接耳を当てないと音が聞き取れないほどの静音性は驚きでした。
６．総評
Intel NUCキット(NUC6CAYS)は、その小さなボディからは想像できないほどの
可能性を秘めていました。
６－１． 長所：
- 驚くほどの静音性
６－２． 短所：
- 高負荷のタスクには向かない
- 自宅用のChromebox的な使い方
3,000円という破格の価格で手に入れたこのマシンですが、その価値は金額をはるかに
超えています。
拡張性、静音性、そしてある程度の性能を兼ね備えたこのミニPCは、様々な用途に適応
できる素晴らしいマシンだと言えると感じました。
Chrome OS Flexの検証に続いて、Linux開発環境の可能性も探ってみました。結果は予想以上に良好で、
Chrome OS Flex上でLinux（Beta）を有効にし、開発環境をセットアップしました。
Linux開発環境の画像： https://i.imgur.com/8URQQSU.png
Linux環境で、以下のアプリケーションをインストールし、動作を確認しました：
参考サイト：初期設定＆日本語入力を使えるようにする方法｜ChromebookでLinux
https://catalyst-wakaba.com/linux-on-chrome-os/
VLCの動作画面： https://i.imgur.com/s9lwzIj.png
https://www.cpubenchmark.net/compare/3308vs5844/Intel-i7-8565U-vs-Intel-i7-14650HX
キャッシュもかなり増えている。
仕入れが5000～10000円くらいだと思うので約20000円のリセールバリューを業者は得ていることになる。
https://akiba-pc.watch.impress.co.jp/docs/news/news/1583692.html
スコアが6倍以上あることを考えると2万円のバリュー以上はあるので、やはり中古PCはコスパが悪いことが分かる。
2年おきくらいでそこそこのスペックのRyzen7やi7に買い替えてメルカリに売る。
未だに「謎の半導体メーカー」程度の認識の方になぜNVIDIAが時価総額世界4位なのかをあれこれ説明する必要があるので短めにメモ。半導体業界のすみっこの人間なので機械学習まわりの説明は適当です
・～1993年 AI冬の時代。エージェントシステムがさほど成果を挙げられなかったり。まだ半導体やメモリの性能は現代とくらべてはるかに劣り、現代のような大規模データを用いた統計的処理など考えられなかった。2006年のディープラーニングの発明まで実質的な停滞は続く。
・1995年 NVIDIAが最初のグラフィックアクセラレータ製品NV1を発売。
・1999年 NVIDIAがGeForce 256発売。GPUという名が初めて使われる。以降、NVIDIAはGPU業界1位の座を守り続ける。
・2006年 GPGPU向け開発基盤CUDAを発表。以降、その並列計算に特化した性能を大規模コンピューティングに活用しようという動きが続く。
・2006年 ディープラーニングの発明。のちのビッグデータブームに乗り、これまでよりはるかに高性能なAIを模索する動きが始まる（第3次AIブームのおこり）
・2006年 CPU業界2位のAMDがGPU業界2位のATIを買収、チップセットにGPUを統合することで事実上自社製品をNVIDIAと切り離す戦略に出る。CPU業界1位のインテルも、同じく自社CPUに自社製GPUを統合する動きを強める。NVIDIAはこれまでの主力だったGPUチップセット製品の販売を終了し、データセンター向けGPGPUのTeslaシリーズ、ゲーム用外付けGPUのGeForceシリーズ、ARM系CPUと自社GPUを統合したTegraシリーズの3製品に整理する。このうちTeslaシリーズが性能向上やマイクロアーキテクチャ変更を経て現代のAIサーバ製品に直接つながる。GeForceシリーズはゲーマー向け需要や暗号通貨マイニング向け需要も取り込み成長。Tegraシリーズは後継品がNintendoSwitchに採用される。
・2012年 ディープラーニングが画像認識コンテストで圧倒的な成績を収め、実質的な第3次AIブームが始まる。
・2017年 Transformerモデル発表。これまでのNN・DLと異なり並列化で性能を上げるのが容易＝デカい計算機を使えばAIの性能が上がる時代に突入。
・2018年 IBMがNVIDIAと開発した「Summit」がスパコン世界ランキング1位の座を5年ぶりに中国から奪還。全計算のうち96%がGPUによって処理され、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）におけるGPUの地位は決定的になる。NVIDIAの開発したCPU-GPU間の高速リンク「NVLink」が大規模に活用される。「Summit」は2020年に「富岳」にトップを奪われるまで1位を維持。
・2018~2021年 BERTやXLNet、GPT2など大規模言語モデルの幕開け。まだ研究者が使うレベル。
・2019年 NVIDIA CEOジェスン・ファン（革ジャンおぢ）が「ムーアの法則は終わった」と見解を表明。半導体のシングルスレッド性能の向上は限界に達し、チップレットを始めとした並列化・集積化アーキテクチャ勝負の時代に入る。
・2022年 NVIDIAがH100発表。Transformerモデルの学習・推論機能を大幅に強化したサーバ向けGPUで、もはや単体でもスパコンと呼べる性能を発揮する。H100はコアチップGH100をTSMC N4プロセスで製造、SK Hynix製HBMとともにTSMC CoWoSパッケージング技術で集積したパッケージ。※N4プロセスは最新のiPhone向けSoCで採用されたN3プロセスの1つ前の世代だが、サーバ/デスクトップ製品向けプロセスとモバイル製品向けプロセスはクロックや電流量が異なり、HPC向けはN4が最新と言ってよい。
・2022年 画像生成AIブーム。DALL-E2、Midjourney、Stable Diffusionなどが相次いで発表。
・2022年 ChatGPT発表。アクティブユーザ1億人達成に2カ月は史上最速。
・2023年 ChatGPT有料版公開。Microsoft Copilot、Google Bard（Gemini）など商用化への動きが相次ぐ。各企業がNVIDIA H100の大量調達に動く。
・2024年 NVIDIAが時価総額世界4位に到達。半導体メーカー売上ランキング世界1位達成（予定）。
こうして見るとNVIDIAにとっての転換点は「ディープラーニングの発明」「GPGPU向けプログラミング環境CUDAの発表」「チップセットの販売からコンピューティングユニットの販売に転換」という3つが同時に起こった2006年であると言えそう。以降、NVIDIAはゲーマー向け製品やモバイル向け製品を販売する裏で、CUDAによってGPGPUの独占を続け、仮装通貨マイニングやスパコンでの活躍と言ったホップステップを経て今回の大きな飛躍を成し遂げた、と綺麗にまとめられるだろう。
２８日に開幕するテニス全米オープンの予選３回戦が２５日（日本時間２６日）、会場の米ニューヨーク・ナショナル・テニスセンターで行われた。
女子シングルス世界ランク１７９位の加藤未唯（２２）＝佐川印刷＝はスウェーデン選手に７―６、３―６、４―６で逆転負けし、初の本戦出場を逃した。
試合後、コート後方にラケットでボールを強く打ちつけ、ラケットをコートにたたき付けてへし折るなど大荒れ。電光掲示板の一部を破損してしまった。
最後は逆転負け。
カスで草
こりゃわざと当てたまであるな
コロナが少しずつ収まってきたことも影響しているのか、昨年・一昨年と比べても世の中がかなり上向きになってきた。
