Fussy's Diary

在宅勤務が増えると、体を動かす機会が減るので、早朝に散歩をするようにしています。 6 時頃にスタートして、だいたい 40 分くらい歩いてますね。

道端に小さな花が咲いてたりすると、珍しくて写真を撮ったりするんですが、例えばこの花、結構綺麗だなと思っていたら



ナガミヒナゲシという花で、危険外来植物だそうです。見た目に騙されてはいけないですね。



こちらは紫の花がきれいなマツバウンランという植物だそうです。こういうの、調べてみると面白いですね。珍しい花を見つけたら、積極的に撮って、後で調べてみようかなと思ってます。  

梅雨に入ってしまいましたね。

CUDA を使った開発を Windows 上で行っているわけですけど、Linux とは環境が変わるので色々とトラブルもあったりします。どちらかといえば gcc を使ってコンパイルしたいですが、今のところは Microsoft の cl にしか対応していないということで、cl にしか出力されないエラーなんかに悩まされることが多いですね。CUDA 自体にもいろいろと制約があるので、対応方法が見つからず、しばらく開発がストップすることもしばしば。
ようやく、ニューラルネットワークを CUDA で処理できるようプログラムは完成し、動作テストしてみたけど一発では動かないですねえ。いろいろと苦戦中の状態です。  

このところ、地震が多くて怖いですね。

去年くらいから話題になっていたようですが、画像生成 AI のStable Diffusion というものがあります。プロンプトというキーワードを入力すれば、自動的に画像を生成してくれるというツールで、YouTube では Stable Diffusion を使った画像が大量に出回っていますね。
このツール、GPU を利用しているので VRAM の大きさが重要になるそうです。今、自分が持っているグラボは GeForce RTX 3060Ti で、ゲームをしない身としては、これでもかなり高スペックなものを買ったつもりだったのですが、VRAM が 8GB ということで、少ない部類に入ります。スピードよりも容量のほうが重要みたいなんですよね。
今の段階でスペックの最も高いのが GeForce RTX 4090 で、メモリも 24GB 搭載しているものの、値段は 25 ～ 30 万円程度ということで論外です。GeForce RTX 4070 がメモリ 12GB で 10万円を切るくらい。今さら買い替える気にもならず、Stable Diffusion は使ってみたいけど、GPU 交換してまで試す気はないですね。

でも、どちらかというと、仕組みの方に興味があるので、作ってみて GPU が必須と分かったら考えるかも。  

使い始めると便利な ChatGPT ですが、万能というわけではありません。
プログラム関係には強いというのが一般的な評価になっていると思うんですけど、ちょっと厄介な問題を尋ねると変な答えが返ってくることがあります。C++ でのムーブセマンティックという、今まで使ったことがなかった仕組みを今回使う必要が生じて、派生クラスなどの絡みもあり、これで正しいコードであるのかと聞いてみたところ、問題があると回答が得られ、修正案も提示されました。ところが、その修正案がどう考えても間違いで、ここがおかしいと指摘したら謝罪とともにソースコードを修正して再出力します。それを何度やっても、正しい答えになはらず、最後には元のコードに逆戻りしました。それを見た時は、笑いましたね。

的確に答えを出してくれることもありますが、感覚としては半々の正解率といった感じで、正解になっていそうなコードも注意深くチェックしないと結局使えなかったりと、まだ改善の余地があるようです。
でもGoogleで検索して調べることを考えたら、ヒントを与えてくれるツールとして捉えれば非常に便利なものです。プログラマの人なんかは活用すると非常に重宝すると思いますよ。