つぶやく
Tegra K1搭載の開発キット「Jetson TK1」を動かしてみた
2014年7月16日，NVIDIAは，GPUコンピューティング開発者イベント「GTC Japan 2014」を開催した。2014年のGTC Japanでは，組み込み機器関連のセッションが大幅に増えていた，という話は先のレポートでお伝え済みだが，そんななかでも注目したいのが，事前登録が必要でかつ有償となっていた「Jetson TK1」体験セッションだ。
NVIDIAの組み込み向け最新SoC（System-on-a-Chip）である「Tegra K1」を搭載した開発用ボードであるJetson TK1は，国内流通が始まってはいるものの，その数が少なく，触れている人もまだそれほど多くない。
今回4Gamerでは，そんなJetson TK1を実際に体験できるというセッションへ参加できたので，「Tegra K1搭載のワンボードコンピュータ」に触ってきた模様を簡単にまとめてみたいと思う。ゲームと直接の関係はないが，Tegra K1が気になっている人や，CUDAに興味がある人はチェックしてほしい。
さて，セッションルームでは，各席にディスプレイやキーボードとの接続を終えたJetson TK1が置いてあり，受講者はすぐにJetson TK1を体験できるようになっていた。
ディスプレイとの接続はHDMI（Type A）端子経由。Jetson TK1は1ポートのUSB 3.0ポート（Type A）を持つので，ここにUSBハブを接続すれば，その先にキーボードやマウスなどの周辺機器を接続できる。上の写真で気づいた人もいるだろうが，今回のセッションではコンピュータビジョンのサンプルを動かすために必要な周辺機器として，エレコム製のWebカメラ「UCAM-C0220FBBK」もハブ経由で接続されていた。
キーボードやマウスは，USB接続のものならメーカーは不問で，Webカメラも，よほど特殊な仕様でない限り接続できるとのことだった。
電源ユニットは，ノートPCに付属してきそうなACアダプターで，入力はAC100-240V/1.5A，出力はDC12V/5.0Aというスペックだ。これをJetson TK1の電源入力端子に接続すると，いきなりJetson TK1上の冷却ファンが回り始めて起動する仕様になっていた。万が一起動しない場合は，Jetson TK1上に用意された小さな［Reset］ボタンもしくは［Soft Power］ボタンを押すと再起動できるようだ。
起動後，最初にやるべきこととして指導されたのは，［Ctrl］＋［Alt］＋［T］キーでコマンドプロンプトを出してからの，
> setxkbmap -layout jp
の入力で，これは，キーボードのレイアウトを日本語仕様へ変更する操作に相当する。
起動してしまえば，ただのUbuntu搭載PCといった感じで，LANケーブルでネットワークと接続すれば，プリインストールの「Mozilla Firefox」からWebブラウジングも普通に行えてしまう。
ここで，「Hello」を出力するだけの基礎的なプログラムの入力が課せられた。
CUDAは，C言語ベースのプログラミング言語なのだが，「用意したデータに対してプログラムを実行させる」という概念の拡張がなされている。それを参加者に実感してもらおうというのが狙いだ。
今回の「Hello」では，2×2のスレッドを立ち上げて，各スレッドから「Hello」を出力するようなプログラムになっていた。
サンプルリストはEbersole氏がスライドで示していたので，実際にやることはといえば，画面のサンプルを打ち込み，コンパイルして実行するだけだ。
ただ，CUDAの完全な初心者からすれば，テキストエディタとして「gedit」が用意されているとか，CUDAのソースプログラムは拡張子「.cu」で作成するとか，コンパイラは「nvcc」であるとかいった基礎的なことをここで学べるのであった。
続いての課題は，Jetson TK1にプリインストールされているCUDA 6のサンプルプログラムをコンパイルして実行することである。
ここではまず，コマンドプロンプトからCUDA 6のサンプルプログラムをコピーするところから始まる。具体的には，
> cuda-install-samples-6.0.sh .
と入力することになる。最後のスペースとピリオドを忘れずに。
続いて，
> cd NVIDIA_CUDA-6.0_Samples/5_Simulations/smokeParticles/
と入力し，カレントディレクトリをサンプルプログラム階層の下とする。長いパス名は中途まで打ち込んで［TAB］キーを押すと補完入力を行ってくれるので利用したい。
コンパイルは，
> make
でOK。プログラムを書き換えない限り，コンパイルは一度実行すればそれでいい。
実際のプログラム実行は，
> ../../bin/armv7l/linux/release/gnueabihf/smokeParticles
で行える。「smokeParticles」のところを別のプログラム名にすれば，別のサンプルプログラムをコンパイルして実行することも可能だ。
サンプルプログラムを確認してみたところ，「NVIDIA_CUDA-6.0_Samples」階層下にはさまざまなものを確認できたので，Jetson TK1を入手できたら，いろいろと実行してみるといいのではなかろうか。見た目的に面白いのは，前出の「5_simulations」以外だと「2_Graphics」あたりか。
次はWebカメラを使う実験である。
具体的にはコンピュータビジョン用プログラミングAPI「OpenCV」のサンプルコードをJetson TK1上で実行する課題となる……のだが，その前に，Webカメラの動作を確認する必要がある。
このカメラ動作確認プログラムは，「検出した肌色部分を緑色にマーキングする」というもので，人の顔が緑色にマーキングされればOKとなる。
Webカメラの動作が完了したところで，実際のCPUで実装したOpenCVサンプルプログラムを実行する。
実行するのは，監視カメラのように定点設置されたカメラの映像から，動体と背景を分離するアルゴリズム「混合正規分布」（MOG：Mixture of Gaussian Distribution）のサンプルだ。
コンパイル後，
> ./bgfg_segm_cpu -c 0
として実行されるのがCPU版MOGアルゴリズムとなる。実効フレームレートにして約5～7fpsといったところだ。
続いては，このサンプルプログラムをGPU版に改造する課題が出されたのだが，セッション時間が短いこともあり，今回は，
> cp bgfg_segm_solution.cpp bgfg_segm_gpu.cpp
と打ち込み，模範回答プログラム「bgfg_segm_solution.cpp」を「bgfg_segm_gpu.cpp」としてコピーしてコンパイルするのみに留まった。具体的には，
> make gpu
でコンパイルし，
> ./bgfg_segm_gpu -c 0
で実行する。
同一アルゴリズムを実行しているので，処理内容に変わりはない一方で，実効フレームレートは最大で10倍以上向上することを確認できた。これこそがGPUパワーの恩恵であり，Jetson TK1，そしてTegra K1の底力というわけである。
本稿の序盤で触れたとおり，Jetson TK1は組み込み機器向けの開発評価ボードである。なので「Tegra K1の演算性能を活かして，何か別のデバイスを操作したい」とか「何か別のデバイスへ出力したい」といった具合に，外部機器との連動を望むユーザーも多いはずである。
Jetson TK1には，先に述べたUSB 3.0のほか，シリアルポートも用意されているが，それよりもさらにローレベルな入出力を行うためのGPIO（General Purpose Input & Output）ポートも備わっている。
ここまでの課題は，どちらかといえば「コンピュータとしてJetson TK1をどう使うか」が対象となっていたが，最後の課題は，GPIOを使って外部デバイスとの連動を目指すものとなった。
とはいえ，短い時間でそれほど高度なことはできないので，接点スイッチとLEDを組み合わせたシンプルな実験が行われた。
最初の実験は，43番ピンと45番ピンに差し込まれたLEDを点滅させるという課題だ。
プログラムは「~/lab/gpio/」フォルダに用意されているので，実際にやることは，
> sudo python ~/lab/gpio/basic_blink.py
として実行させるだけである。
LED制御のプログラムはスクリプト言語Pythonで書かれていたが，Jetson TK1における基本的なGPIO経由の入出力処理はPyhtonで制御することになっている。このあたりは，基礎実験や教育用のワンボードコンピュータとして知られる「Raspberry Pi」とよく似た部分といえるだろう。
最後の課題は，GPIO側の46番ピンと49番ピンに接点スイッチを設け，このオン/オフを仮想的な周辺機器からの入力とし，それに呼応する形でプログラム側でLEDを点灯させるというものだ。
こちらもプログラム自体は保存済みなので，
> sudo python ~/lab/gpio/advanced_blink.py
として実行させるだけだが，接点スイッチを押している間だけLEDが点滅することを確認できた。
追加のサブ課題として，LEDの点滅タイミングを変更するというのが与えられたが，これはプログラムを開いて「BLINK_INTERVAL =」の数値を変えるだけでOK。Pythonはスクリプト言語なので再コンパイルの必要もなく，すぐに数値変更の結果を反映した形で実行できるのだ。
まさに入門といった内容だったが，いかがだったろうか。
Jetson TK1は組み込み機器向けの製品開発評価プラットフォームで，今のところ流通量も非常に少ないが，国内ではオリオスペックが正規品を扱っているので，2万4000円＋税で次回以降の入荷分を予約できる。大学の研究室はもちろんのこと，個人レベルの電子工作用途にも応用できそうである。
これまで，ここまで高性能なGPUパワーを使ってさまざまな周辺機器と連動させられる安価なワンボードコンピュータはほとんどなかった。少なくとも筆者の知る限りは皆無だったように思う。Microsoftの「Kinect」が，その性能でアマチュア電子工作シーンにモーションセンシングブームを広めたように，Jetson TK1も今後，流通量が増えるにつれ，広がりを見せていくかもしれない。
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今回4Gamerでは，そんなJetson TK1を実際に体験できるというセッションへ参加できたので，「Tegra K1搭載のワンボードコンピュータ」に触ってきた模様を簡単にまとめてみたいと思う。ゲームと直接の関係はないが，Tegra K1が気になっている人や，CUDAに興味がある人はチェックしてほしい。
ようこそJetson TK1へ
さて，セッションルームでは，各席にディスプレイやキーボードとの接続を終えたJetson TK1が置いてあり，受講者はすぐにJetson TK1を体験できるようになっていた。
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キーボードやマウスは，USB接続のものならメーカーは不問で，Webカメラも，よほど特殊な仕様でない限り接続できるとのことだった。
電源ユニットは，ノートPCに付属してきそうなACアダプターで，入力はAC100-240V/1.5A，出力はDC12V/5.0Aというスペックだ。これをJetson TK1の電源入力端子に接続すると，いきなりJetson TK1上の冷却ファンが回り始めて起動する仕様になっていた。万が一起動しない場合は，Jetson TK1上に用意された小さな［Reset］ボタンもしくは［Soft Power］ボタンを押すと再起動できるようだ。
起動後，最初にやるべきこととして指導されたのは，［Ctrl］＋［Alt］＋［T］キーでコマンドプロンプトを出してからの，
> setxkbmap -layout jp
の入力で，これは，キーボードのレイアウトを日本語仕様へ変更する操作に相当する。
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起動してしまえば，ただのUbuntu搭載PCといった感じで，LANケーブルでネットワークと接続すれば，プリインストールの「Mozilla Firefox」からWebブラウジングも普通に行えてしまう。
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「CUDAのプログラミングの基礎の基礎」を体験
ここで，「Hello」を出力するだけの基礎的なプログラムの入力が課せられた。
CUDAは，C言語ベースのプログラミング言語なのだが，「用意したデータに対してプログラムを実行させる」という概念の拡張がなされている。それを参加者に実感してもらおうというのが狙いだ。
今回の「Hello」では，2×2のスレッドを立ち上げて，各スレッドから「Hello」を出力するようなプログラムになっていた。
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サンプルリストはEbersole氏がスライドで示していたので，実際にやることはといえば，画面のサンプルを打ち込み，コンパイルして実行するだけだ。
ただ，CUDAの完全な初心者からすれば，テキストエディタとして「gedit」が用意されているとか，CUDAのソースプログラムは拡張子「.cu」で作成するとか，コンパイラは「nvcc」であるとかいった基礎的なことをここで学べるのであった。
CUDA 6のサンプルプログラムを実行する
続いての課題は，Jetson TK1にプリインストールされているCUDA 6のサンプルプログラムをコンパイルして実行することである。
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ここではまず，コマンドプロンプトからCUDA 6のサンプルプログラムをコピーするところから始まる。具体的には，
> cuda-install-samples-6.0.sh .
と入力することになる。最後のスペースとピリオドを忘れずに。
続いて，
> cd NVIDIA_CUDA-6.0_Samples/5_Simulations/smokeParticles/
と入力し，カレントディレクトリをサンプルプログラム階層の下とする。長いパス名は中途まで打ち込んで［TAB］キーを押すと補完入力を行ってくれるので利用したい。
コンパイルは，
> make
でOK。プログラムを書き換えない限り，コンパイルは一度実行すればそれでいい。
実際のプログラム実行は，
> ../../bin/armv7l/linux/release/gnueabihf/smokeParticles
で行える。「smokeParticles」のところを別のプログラム名にすれば，別のサンプルプログラムをコンパイルして実行することも可能だ。
サンプルプログラムを確認してみたところ，「NVIDIA_CUDA-6.0_Samples」階層下にはさまざまなものを確認できたので，Jetson TK1を入手できたら，いろいろと実行してみるといいのではなかろうか。見た目的に面白いのは，前出の「5_simulations」以外だと「2_Graphics」あたりか。
コンピュータビジョンのサンプルプログラムを実行する
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具体的にはコンピュータビジョン用プログラミングAPI「OpenCV」のサンプルコードをJetson TK1上で実行する課題となる……のだが，その前に，Webカメラの動作を確認する必要がある。
このカメラ動作確認プログラムは，「検出した肌色部分を緑色にマーキングする」というもので，人の顔が緑色にマーキングされればOKとなる。
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Webカメラの動作が完了したところで，実際のCPUで実装したOpenCVサンプルプログラムを実行する。
実行するのは，監視カメラのように定点設置されたカメラの映像から，動体と背景を分離するアルゴリズム「混合正規分布」（MOG：Mixture of Gaussian Distribution）のサンプルだ。
コンパイル後，
> ./bgfg_segm_cpu -c 0
として実行されるのがCPU版MOGアルゴリズムとなる。実効フレームレートにして約5～7fpsといったところだ。
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続いては，このサンプルプログラムをGPU版に改造する課題が出されたのだが，セッション時間が短いこともあり，今回は，
> cp bgfg_segm_solution.cpp bgfg_segm_gpu.cpp
と打ち込み，模範回答プログラム「bgfg_segm_solution.cpp」を「bgfg_segm_gpu.cpp」としてコピーしてコンパイルするのみに留まった。具体的には，
> make gpu
でコンパイルし，
> ./bgfg_segm_gpu -c 0
で実行する。
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同一アルゴリズムを実行しているので，処理内容に変わりはない一方で，実効フレームレートは最大で10倍以上向上することを確認できた。これこそがGPUパワーの恩恵であり，Jetson TK1，そしてTegra K1の底力というわけである。
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Jetson TK1でGPIOを制御する
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Jetson TK1には，先に述べたUSB 3.0のほか，シリアルポートも用意されているが，それよりもさらにローレベルな入出力を行うためのGPIO（General Purpose Input & Output）ポートも備わっている。
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ここまでの課題は，どちらかといえば「コンピュータとしてJetson TK1をどう使うか」が対象となっていたが，最後の課題は，GPIOを使って外部デバイスとの連動を目指すものとなった。
とはいえ，短い時間でそれほど高度なことはできないので，接点スイッチとLEDを組み合わせたシンプルな実験が行われた。
最初の実験は，43番ピンと45番ピンに差し込まれたLEDを点滅させるという課題だ。
プログラムは「~/lab/gpio/」フォルダに用意されているので，実際にやることは，
> sudo python ~/lab/gpio/basic_blink.py
として実行させるだけである。
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Jetson TK1を使ったLED点滅処理（1）
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最後の課題は，GPIO側の46番ピンと49番ピンに接点スイッチを設け，このオン/オフを仮想的な周辺機器からの入力とし，それに呼応する形でプログラム側でLEDを点灯させるというものだ。
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こちらもプログラム自体は保存済みなので，
> sudo python ~/lab/gpio/advanced_blink.py
 |
追加のサブ課題として，LEDの点滅タイミングを変更するというのが与えられたが，これはプログラムを開いて「BLINK_INTERVAL =」の数値を変えるだけでOK。Pythonはスクリプト言語なので再コンパイルの必要もなく，すぐに数値変更の結果を反映した形で実行できるのだ。
Jetson TK1を使ったLED点滅処理（2）
“遊べる”評価ボードといえるJetson TK1
まさに入門といった内容だったが，いかがだったろうか。
Jetson TK1は組み込み機器向けの製品開発評価プラットフォームで，今のところ流通量も非常に少ないが，国内ではオリオスペックが正規品を扱っているので，2万4000円＋税で次回以降の入荷分を予約できる。大学の研究室はもちろんのこと，個人レベルの電子工作用途にも応用できそうである。
Jetson TK1を操作しているところ
これまで，ここまで高性能なGPUパワーを使ってさまざまな周辺機器と連動させられる安価なワンボードコンピュータはほとんどなかった。少なくとも筆者の知る限りは皆無だったように思う。Microsoftの「Kinect」が，その性能でアマチュア電子工作シーンにモーションセンシングブームを広めたように，Jetson TK1も今後，流通量が増えるにつれ，広がりを見せていくかもしれない。
NVIDIAのJetson TK1製品情報ページ
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