VRゲームやりたいしDeep Learningでも遊んでみたい!でも家は狭いからPC増やしたくもない・・・
せっかく性能もお値段もお高めのMacbook Pro 2017 15inc touchbarを買ったわけだし、こいつのThunderbolt3はeGPUにも対応してる。というわけでGeForce GTX 1070を外付けGPUとして使用できるAORUS GTX 1070 Gaming Boxをポチってみたのが2月頭。
GIGABYTE ビデオカード GTX1070搭載 外付けVGA BOX GV-N1070IXEB-8GD
- 出版社/メーカー: 日本ギガバイト
- 発売日: 2017/07/26
- メディア: Personal Computers
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当時は仮想通貨ブームの品薄で発送延期が積み重なって一ヶ月。
更に「eGPU対応」を謳ったMacOS 10.13.4にアップデートしたところこれが裏目に。Nvidia製は公式に対応してくれない上に、以前のバージョンまでの方法も使えなくなってしまった。
失意のまましばらくはWindowsで起動してWindows MRを使用する時専用のガジェットと化していた。
そんなこんなでしばらくMacでの使用は諦めていたんだけど、先日ようやく対応策が有志の手によって上がってきて何とかやっとデバイス認識がちゃんとできる&CUDA動きそうなところまでいけたので記録を兼ねて書いてみたいと思う。
注意!先走って手順の途中でeGPUを繋がないこと。手順が途中だとOSが落ちるので、当たりどころが悪いとOS破損するかも。
手順1. SIPの無効化
最近のMacOSではシステムファイルを保護するSIP機構がデフォルトで有効になっており、これが以降のドライバまわりの作業を阻害してしまう。そこで一旦リカバリーモードで起動した上でコマンドラインから無効にしてやる必要がある。
1-1. リカバリーモードでの起動
Macを再起動し、起動時にCommand + Rキーを長押し。
1-2. ターミナルを起動
上部のメニューからターミナルを選択。
1-3. csrutilコマンド
ターミナルにcsrutil disable
と打ち込んでSIPを無効化。
以上でリカバリーモードでの作業は終了。再起動して普通に起動する。
手順2. ドライバの導入
以下のスレッドのドライバを使用。
使用しているOSのバージョンに合わせてダウンロードしインストールを進める。2018/5/24時点では10.13.4向けにはNVDAEGPUSupport-v9.zip
と387.10.10.10.30.103.pkg
をリンクからダウンロードしてインストールした。
追々勝手にアップデートの指示が出るんだけど、今のところ(387.10.10.10.30.107)素直に従っても大丈夫だった。
手順3. CUDAの導入
ここに関してはちゃんとメモを取り損ねた・・・が、公式サイトだし確か普通に表示に従って行って問題なかったはず。
3-1. CUDA Driver
僕の環境もアップデートして最新の396.64になってた。
3-2 CUDA toolkit
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkitdeveloper.nvidia.com
僕が入れた時から一個バージョンが進んで9.2が最新みたい。
手順4. PurgeWranglerによるパッチの適用
ちょっと僕の知識の限界があって正確には何をしているのか把握していないが、とかくこれをやらないとeGPUを挿してもハングアップしてしまう状態だった。
以下のスレッドの手順に従って
ターミナルを開いて以下のコマンドをコピペ。
$ curl -L -s https://github.com/mayankk2308/purge-wrangler/releases/download/3.0.2/purge-wrangler.sh > purge-wrangler.sh;chmod +x purge-wrangler.sh;./purge-wrangler.sh;rm purge-wrangler.sh
sudoなのでパスワードを求められ、その後以下の選択肢。
$ purge-wrangler Password: >> PurgeWrangler (3.0.2) >> Patching System >> Reverting & Recovery 1. TB1/2 eGPU Patch 4. Uninstall Patches 2. Universal NVIDIA eGPU Patch 5. System Recovery 3. Patch Status Check >> Additional Options >> System Sleep Configuration 6. Command-Line Shortcuts 8. Disable Hibernation 7. Script Version 9. Enable Hibernation 10. Reboot System 11. Quit What next? [1-11]:
ここで2. Universal NVIDIA eGPU Patch
を選択して適用した上でMacを再起動。
手順5. 接続・動作確認
Macを再起動後(起動前から接続してると画面がブラックアウトする)、晴れてeGPUを接続。
システムレポートにもキッチリGeForce 1070 外部GPU
と載ってくれる。
CUDAが使えるかチェックするためにサンプルディレクトリに移動し(バージョンによってパス変わる)、デバイスの状態をチェックするプログラムdeviceQuery
をコンパイル。
$ cd /Developer/NVIDIA/CUDA-9.1/samples/ $ sudo make -C 1_Utilities/deviceQuery
出力ディレクトリに移動して実行すると・・・
$ cd /Developer/NVIDIA/CUDA-9.1/samples/bin/x86_64/darwin/release/ $ ./deviceQuery ./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) Detected 1 CUDA Capable device(s) Device 0: "GeForce GTX 1070" CUDA Driver Version / Runtime Version 9.2 / 9.1 CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1 Total amount of global memory: 8192 MBytes (8589737984 bytes) (15) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 1920 CUDA Cores GPU Max Clock rate: 1721 MHz (1.72 GHz) Memory Clock rate: 4004 Mhz Memory Bus Width: 256-bit L2 Cache Size: 2097152 bytes Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384) Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(32768), 2048 layers Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(32768, 32768), 2048 layers Total amount of constant memory: 65536 bytes Total amount of shared memory per block: 49152 bytes Total number of registers available per block: 65536 Warp size: 32 Maximum number of threads per multiprocessor: 2048 Maximum number of threads per block: 1024 Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64) Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535) Maximum memory pitch: 2147483647 bytes Texture alignment: 512 bytes Concurrent copy and kernel execution: Yes with 2 copy engine(s) Run time limit on kernels: Yes Integrated GPU sharing Host Memory: No Support host page-locked memory mapping: Yes Alignment requirement for Surfaces: Yes Device has ECC support: Disabled Device supports Unified Addressing (UVA): Yes Supports Cooperative Kernel Launch: Yes Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch: No Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 70 / 0 Compute Mode: < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) > deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 9.2, CUDA Runtime Version = 9.1, NumDevs = 1 Result = PASS
正常ならばこんな感じでGPUが表示されるはずである。
ちなみに現状ではプラグアンドプレイはあんまりうまく行ってないらしく、そのまま抜いたらハングアップするし、メニューバーの表示も変なのはご愛嬌。メニューバーの方で接続解除してもやっぱりハングアップした。
本来ならばここでpycuda入れてjupyterでも立ち上げてMNISTでも動かしてGPUの恩恵をチェックすべきところなんだが・・・平日夜なんで今日はご勘弁。それはまたの機会にということで。
Gigabyte Aorus GTX 1080?Gaming gv-n1080ixeb-8gdグラフィックカードボックス
- 出版社/メーカー: Gigabyte
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今だと1080の方が相対的に安く見えるね・・・
そんなこんなで、現状なんとか動きそうではあるが、いかんせん公式の手段ではない自己責任の獣道である。もし単にゲーミング(あるいは仮想通貨掘削)用途で使用するのであれば、Apple公式で対応しているRadeonのGPUが乗った方を購入することをおすすめしたい。
GIGABYTE ビデオカード RX580搭載 外付けVGA BOX GV-RX580IXEB-8GD
- 出版社/メーカー: 日本ギガバイト
- 発売日: 2018/04/28
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