Windows・WSL、GPU、ネットワーク、FPGAで試したことをまとめています。設定の手順だけでなく、実行結果や、うまくいかなかった条件も記事に残しています。
PyTorchを動かす・学習の詰まりを調べる
- WSL 2のPyTorchからRTX 5070 Tiを使う：Windows側のドライバー、WSL、Pythonの順にGPUの認識を確認します。
- CNNをCPUとGPUで学習する：小さな画像分類モデルで、学習時間とメモリ使用量を比べます。
- empty_cacheしてもGPUメモリが減らない：変数を消してもリストに参照が残る例と、detachだけではGPUから移動しない例を試しています。
- 学習が遅い場所をprofilerで見る：データ待ちとGPUの計算を時系列で確認します。
分類方法や推論の形式を比べる
- FashionMNISTでHOG＋SVMとCNNを比較：正解率、特徴量を作る時間、学習時間、間違える画像の違いを見ます。
- ONNXのCNNをINT8量子化する：ファイルは小さくなりましたが、この実験ではCPU推論は遅くなりました。
Windows・Linuxとネットワーク
- Wireshark導入後、ipsendwinがwpcap.dll不足で起動しない
- Windows 11のWSLgで外部Xサーバを使う
- Overleafをローカル環境に置く
- WSLのmatplotlibで日本語フォントを使う
Vivado・Kria・FPGA
- KR260の資料と回路図を探す
- KR260のJTAGブートへの切り替え
- 電源投入時からKria SOMをJTAGブートにする
- ILAでFPGA内部の信号を見る
- Alveo U50でDMAサンプルを動かす
コードを手元で試す
CNN学習、HOG＋SVM比較、ONNXのINT8量子化、profiler、GPUメモリの実験コードをGitHubで公開しています。 準備と実行方法はREADMEから確認できます。
English
English articles include troubleshooting guides and selected experiment write-ups.