2022年1月 – Python in the box

1月 14, 20221月 14, 2022

乱数を使って円周率もどきを求める2

先日試した乱数を使った円周率を求める方法を
numpyを使った方法に置き換えた。

import math
import time
import numpy as np


def calc_pi ( NN ):
  arr1 = np.random.rand(NN)
  arr2 = np.random.rand(NN)
  arr3 = np.sqrt(arr1 * arr1 + arr2 * arr2)
  arr3[arr3 > 1] = 0   #1より大きい要素は0に
  arr3[arr3 > 0] = 1   #0より大きい要素は1に
  in_n = np.sum(arr3)  #円内に入ったやつの合計

  return ( in_n / NN ) * 4


if __name__ == "__main__":

  for j in range (1,9):
    NN = 10 ** j
    start_time = time.perf_counter()
    pi = calc_pi(NN)
    execution_time = time.perf_counter() - start_time
    delt = math.fabs(math.pi - pi)
    print (str(NN).rjust(10),"  ",f'{pi:11.010f}',"  ",f'{delt:7.06f}',"  ",execution_time)

import math

import time

import numpy as np

def calc_pi ( NN ):

arr1 = np.random.rand(NN)

arr2 = np.random.rand(NN)

arr3 = np.sqrt(arr1 * arr1 + arr2 * arr2)

arr3[arr3 > 1] = 0 #1より大きい要素は0に

arr3[arr3 > 0] = 1 #0より大きい要素は1に

in_n = np.sum(arr3) #円内に入ったやつの合計

return ( in_n / NN ) * 4

if __name__ == "__main__":

for j in range (1,9):

NN = 10 ** j

start_time = time.perf_counter()

pi = calc_pi(NN)

execution_time = time.perf_counter() - start_time

delt = math.fabs(math.pi - pi)

print (str(NN).rjust(10)," ",f'{pi:11.010f}'," ",f'{delt:7.06f}'," ",execution_time)

実行結果

試行回数結果　　　　　　誤差　　　　　処理時間[sec]

10 2.8000000000 0.341593 8.769400028540986e-05

100 3.1200000000 0.021593 4.6955000016168924e-05

1000 3.1960000000 0.054407 5.6955000218295027e-05

10000 3.1420000000 0.000407 0.0003660469997157634

100000 3.1376400000 0.003953 0.0036325510000096983

1000000 3.1415240000 0.000069 0.03182136600025842

10000000 3.1416492000 0.000057 0.2625446400002147

100000000 3.1416174400 0.000025 2.535640128000068

numpy使わずにwhileで計算していたまえの処理に較べて15倍位早い結果。全て配列に収めてから処理するとさすがに早い。ただしメモリもバカ喰い。

1月 13, 20221月 14, 2022

乱数を使って円周率もどきを求める

乱数を使った円周率もどきを求めてみる

下記のような正方形と内接する円を考える。正方形の1辺は２としておく。この正方形の中にランダムに点を打った際、円の中にも入る確率は円の面積 / 正方形の面積。つまり、確率 = π / 4 となる。

π = 正方形内にランダムに点を打った際に円の中に入る確率は × 4

ランダムに打った点が円の中に入ったかどうか？はｘ座標とｙ座標にそれぞれ0～1の乱数を与えてやり、sqrt(x^2 + y^2) が1以下であれば円の中といえる。

この処理を実装したものが下記

import random
import math
import time

def calc_rad (x, y):
  return math.sqrt(x*x +  y*y)


def calc_pi ( NN ):
  num  = 0
  in_n = 0
  while num < NN:
    x = random.random()
    y = random.random()
    if calc_rad (x, y) <= 1:
      in_n = in_n  + 1
    num = num + 1

  return ( in_n / num ) * 4


if __name__ == "__main__":
  for j in range (1,9):
    NN = 10 ** j
    start_time = time.perf_counter()
    pi = calc_pi(NN)
    execution_time = time.perf_counter() - start_time
    delt = math.fabs(math.pi - pi)
    print (str(NN).rjust(10),"  ",f'{pi:11.010f}',"  ",f'{delt:7.06f}',"  ",execution_time)

import random

import math

import time

def calc_rad (x, y):

return math.sqrt(x*x + y*y)

def calc_pi ( NN ):

num = 0

in_n = 0

while num < NN:

x = random.random()

y = random.random()

if calc_rad (x, y) <= 1:

in_n = in_n + 1

num = num + 1

return ( in_n / num ) * 4

if __name__ == "__main__":

for j in range (1,9):

NN = 10 ** j

start_time = time.perf_counter()

pi = calc_pi(NN)

execution_time = time.perf_counter() - start_time

delt = math.fabs(math.pi - pi)

print (str(NN).rjust(10)," ",f'{pi:11.010f}'," ",f'{delt:7.06f}'," ",execution_time)

実行結果

試行回数結果　　　　　　誤差　　　　　処理時間[sec]

10 3.6000000000 0.458407 1.1099999937869143e-05

100 2.9600000000 0.181593 4.040199928567745e-05

1000 3.0800000000 0.061593 0.0004007130000900361

10000 3.1616000000 0.020007 0.004138636999414302

100000 3.1487600000 0.007167 0.042758481000419124

1000000 3.1437800000 0.002187 0.4172533930004647

10000000 3.1411992000 0.000393 4.038885087000381

100000000 3.1415664400 0.000026 41.15365210999971

それなりに近い値かな？

1月 10, 20221月 10, 2022

centos7にてpycudaをインストール(pip3)

pycudaを下記コマンドからインストールを試したところ、、、

1 2	pip3 install pycuda

エラーでストップ。
pycudaのコンパイル時にcuda.hがないとのメッセージで死んでいる。

このエラーについてググるとコンパイル時のPATH/
CPATH/LIBRARY_PATH等にcudaのpathを追加で
対応可能と出てくるが自分の環境では改善せず。。

自分のところでは、gccのバージョンを上げることでエラーが消えて
インストール成功した。gccの対応バージョンがあるっぽい。

エラー時：gcc version 4.8.5 20150623
成功時　：gcc version 7.3.1 20180303

1月 9, 20221月 9, 2022

centos7にcudaをインストール

CUDAはNVIDIAが開発・提供しているGPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている(wiki)。

NVIDIAのサイトからOS/アーキテクチャにあったToolkitをダウンロード。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

※wget方式でのコマンドラインが指定される。

1 2	wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.1/local_installers/cuda_11.5.1_495.29.05_linux.run sudo sh cuda_11.5.1_495.29.05_linux.run

acceptと入力してEnter

とりあえず全部にチェック入れてInstall

インストールの際はUIをGUIからCUIに変更しておく(参考)。

インストールした結果が下記

1月 8, 20221月 8, 2022

centos7でNVIDIAドライバのインストール

centos7にてGeForce GTX 1060を使えるようにする為、
NVIDIAのドライバインストールをする。

現在利用可能なVGAの確認

1	% lspci \| grep VGA

lspci

cpuに搭載されているUHD Graphics 630とGeForce GTX 1060 6GBが認識されていることが確認できる。

NVIDIAのサイトから上記に対応したドライバをダウンロード
https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

NVIDIA_DL_SITE

システム起動時のUIをGUIからCUIに変更しておく
default.targetのリンク先をGUI時のgraphical.targetから
CUI用のmulti-user.targetに変更する。

% cd /etc/systemd/system

% sudo unlink default.target

% sudo ln -s multi-user.target default.target

システムに反映させて再起動させる

1 2	% sudo dracut --force % sudo reboot

ダウンロードしたドライバをインストールする
bash NVIDIA-Linux-x86_64-470.94.run

1	bash NVIDIA-Linux-x86_64-470.94.run

インストールが完了したら下記コマンドでグラフィックカードの状態を確認することができる。

1	% nvidia-smi

nvidia-smiの結果