카테고리 Archives: hardware

Synology DS420+ 메모리 증설 (PC4-3200AA 1Rx8 8GB)

하이마트에서 라이브커머스로 할인이 많이 되어서 50만원 후반대 가격에 DS420+ 를 사게 되었음.

2022-06-02_103859

듀얼코어 x86 cpu에 기본 메모리 2GB + 노트북용 메모리 슬롯 한개가 존재함. 아래는 시놀로지 측에서 제공 되는 DS420+ 의 스펙표.

2022-06-02_104059

원활한 사용을 위해서 메모리를 증설 하고자 커뮤니티를 검색해 보았지만 DDR4-2133 ~ DDR4-2666 성공 사례가 있었지만

온라인몰 가격 검색을 해보니까 3200 보다 2133을 더 비싸게 팔고 있는 어이 없는 상황이 확인됨.

보통 상급 메모리는 하급 메모리의 세팅 값을 하위 호환으로 지원 하기 때문에 굳이 아래 등급인 2133을 사용할 필요는 없음. (본인의 H/W 지식)

2022-06-02_105125

위 스크린샷은 시놀로지에 사용할 예정인 메모리의 다른 windows pc 에 작창 해서 CPU-Z 의 SPD 항목임.

CPU-Z 의 SPD 항목을 보면 지원 하는 JEDEC 를 표기 하고 있는데 2133에 해당하는 JEDEC 표준이 보이지는 않지만 Report 를 TXT 파일로 저장 해보면 아래와 같은 부분을 찾을수 있음.

DIMM # 1

Memory type DDR4

Module format SO-DIMM

Module Manufacturer(ID) Samsung (CE00000000000000000000000000)

SDRAM Manufacturer (ID) Samsung (CE00000000000000000000000000)

Size 8192 MBytes

Max bandwidth DDR4-3200 (1600 MHz)

JEDEC timings table CL-tRCD-tRP-tRAS-tRC @ frequency

JEDEC #1 10.0-11-11-24-34 @ 733 MHz

JEDEC #2 11.0-11-11-26-37 @ 800 MHz

JEDEC #3 12.0-12-12-28-40 @ 866 MHz

JEDEC #4 13.0-13-13-30-43 @ 933 MHz

JEDEC #5 14.0-15-15-34-48 @ 1033 MHz

JEDEC #6 15.0-16-16-36-51 @ 1100 MHz

JEDEC #7 16.0-17-17-38-54 @ 1166 MHz

JEDEC #8 17.0-17-17-40-57 @ 1233 MHz

JEDEC #9 18.0-18-18-42-60 @ 1300 MHz

JEDEC #10 19.0-19-19-44-63 @ 1366 MHz

JEDEC #11 20.0-21-21-47-68 @ 1466 MHz

JEDEC #12 21.0-22-22-50-71 @ 1533 MHz

JEDEC #13 22.0-22-22-52-74 @ 1600 MHz

JEDEC #14 24.0-22-22-52-74 @ 1600 MHz

리포트 파일에 잘 나와 있지만 DDR4-3200 은 Max bandwidth 일뿐…

메모리 콘트롤러는 CPU 내장(SoC)이기 때문에

Intel 제공 J4025 의 스펙뷰 https://www.intel.co.kr/content/www/kr/ko/products/sku/197307/intel-celeron-processor-j4025-4m-cache-up-to-2-90-ghz/specifications.html

확인 결과 DDR4-2400 까지 8GB 까지 된다고 되어 있음.

CPU 스펙뷰는 보통 발표 시점의 메모리 테스트의 호환성 테스트 결과 값이지 제한 값이 아니기 때문에

기존에 보유하고 있는 미니 PC의 16GB (8GB x 2개) 중 1개를 빼서 가져다 쓰기로 함. (그냥 봇용 PC 라 큰 메모리가 필요 없는듯 하여…)

장착하는 메모리는 삼성의 1Rx8 8GB PC4-3200 메모리 이다.

메모리는 1R, 2R 뿐 아니라 고용량으로 가게 될경우 4R 까지도 있다.(이건 보통 서버용…)

다만 국내에서 메모리를 팔때 랭크(1R or 2R) 까지 공개를 하지 않고 있기 때문에…. 판매하는곳에 랭크를 문의 하시고 구입하시는 편이 좋다.

위와 같이 장착 후 시놀로지 부팅 고고…

KakaoTalk_20220601_101500867

정상적으로 인식이 되었으며 DSM 도 기본 415play 와 다르게 빠릿빠릿 하게 반응 해줌…

아래는 메모리 설치 완료 후 시놀로지에 SSH 접속을 통해 확인한 메모리의 정보. (DDR4-3200 메모리를 넣었지만 다른 메모리에 맞춰 DDR4-2400 으로 작동하는 모습.)

~]$ sudo dmidecode -t memory

# dmidecode 3.2

Getting SMBIOS data from sysfs.

SMBIOS 3.0.1 present.

Physical Memory Array

Location: System Board Or Motherboard

Use: System Memory

Maximum Capacity: 8 GB

Number Of Devices: 2

Memory Device

Size: 8192 MB

Form Factor: SODIMM

Type: DDR4

Type Detail: Synchronous Unbuffered (Unregistered)

Speed: 2400 MT/s

Manufacturer: Samsung

Rank: 1

Configured Memory Speed: 2400 MT/s

Memory Device

Size: 2048 MB

Form Factor: Row Of Chips

Type: DDR4

Type Detail: Synchronous Unbuffered (Unregistered)

Speed: 2400 MT/s

Manufacturer: Synology

Rank: 1

Configured Memory Speed: 2400 MT/s

데이터 이전은 마이그레이션 툴을 쓰면 좋으나 415play 가 지원되지 않아서.

파일 스테이션에서 다음과 같이 연결 설정 한뒤에 웹콘솔로 옴기기를 추천함.

구 시놀로지에서 신규 시놀로지를 마운트 해서 데이터를 밀어 넣는게 효과적임. (백그라운드 카피로 진행됨)

KakaoTalk_20220601_234711111_01

메모리가 커지면 무었지 좋은가에 대한 대답은 시놀로지내 Docker 사용시에도 자원이 되고 속도도 빨라진다고 하지만.

DSM도 리눅스 시스템이다. 기본적으로 리눅스든 윈도우든 메모리는 절대 놀리지 않는다.

네트워크 속도가 빠른 요즘엔 SSD/HDD 가 속도를 못따라 가는데 이때 I/O 버퍼로 쓰인다.

(모니터링 툴에서는 보통 이 버퍼로 사용되는 메모리는 free 메모리로 보여 주는 경우가 많다.)

PS. PC4-3200 1Rx8 16GB 를 구매해서 DS420+ 에 장착 후 켜 보았지만 부팅이 되지 않았다.

외국 리뷰어에 따르면 (2Rx8 16G) 일 경우 정상 동작을 하는 경우가 있다고 한다.

윈도우 11 출시 ‘ㅅ’a

윈도우 11이 오늘 출시가 되어서 사용중인 mini PC 가 윈도우가 업데이트가 가능한지 확인 해보았다.

케이스/메인보드 Asrock DeskMini X300 Series 에 Ryzen 3 Pro 4350G 조합이다 ‘ㅅ’a

TPM 2.0 이 없다고 메세지를 띄우고, 공식 Asrock 사이트에서도 TPM 2.0을 지원한다는 내용이 없어서 바이오스를 뒤적뒤적 하다보니

“Advenced” -> “CPU Configuration” > 가장 아래에 “AMD fTPM switch” 설정을 Disable -> Enable 으로 바꾸어 주고 Save & Reboot 를

하고 다시 PC 상태 검사를 진행함.

위와 같이 정상 설치가 가능한 것으로 확인이 되었다.

다만 아직 윈도우 11 업그레이드는 무서워서 못하는중…. (호환호환)

Machine Learning 공부 – PlaidML

말로만 듣지 말고 해보자 라는 개념으로 시작했다.

Anaconda3 64비트를 설치 하고 파이선의 venv를 생성 한뒤에 tensorflow 설치 및 keras 설치를 진행 한다.

C:\somewhere> set CONDA_FORCE_32BIT=

C:\somewhere> conda create -n py38_64_ml_test

C:\somewhere> activate py38_64_ml_test

C:\somewhere> pip install numpy pandas matplotlib sklearn tensorflow==2.3.0 keras==2.4.3

이후 메뉴얼의 트레이닝을 했을때 CPU 연산을 하는것으로 확인이 되었고

연습용 PC 으로 AMD 르누아르 계열을 쓰고 있기 때문에 GPU 연산을 위해 PlaidML 을 설치 진행 하였다.

C:\somewhere> activate py38_64_ml_test

C:\somewhere> pip install plaidml

C:\somewhere> plaidml-setup

setup시 대화형인데 동의, 그래픽카드선택, 저장 에 순서 의다.

사용방법 – keras를 이용하는 코드에서 아래와 같이 선언만 하면 된다.

1 2	import plaidml.keras plaidml.keras.install_backend()

테스트1 – plaidbench

C:\somewhere> activate py38_64_ml_test

C:\somewhere> pip install plaidml-keras plaidbench

C:\somewhere> plaidbench keras mobilenet

테스트2 – python 코드 VGG19

#!/usr/bin/env python

import numpy as np

import time

import plaidml.keras

plaidml.keras.install_backend()

import keras

import keras.applications as kapp

from keras.datasets import cifar10

(x_train, y_train_cats), (x_test, y_test_cats) = cifar10.load_data()

batch_size = 8

x_train = x_train[:batch_size]

x_train = np.repeat(np.repeat(x_train, 7, axis=1), 7, axis=2)

model = kapp.VGG19()

model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

print("Running initial batch (compiling tile program)")

y = model.predict(x=x_train, batch_size=batch_size)

# Now start the clock and run 10 batches

print("Timing inference...")

start = time.time()

for i in range(10):

y = model.predict(x=x_train, batch_size=batch_size)

print("Ran in {} seconds".format(time.time() - start))

잘 돌기는 도는데 이게 지금 GPU 연산을 하는가? 라는 의문이 있었다.

위와 같이 작업 관리자의 GPU 그래프가 너무나도 잠잠했기 때문에..

트레이닝을 시켰을때 GPU의 메모리 사용량이 늘은 것을 확인 했으나 GPU 코어 측정 부분이 가만히 있고 덩달아 시스템의 cpu / mem 사용량이 늘어 났다.

자세히 디버깅을 하면서 실행 해보니 AI 트레이닝 이전에 CPU/MEM 사용량이 먼저 증가 하였다 ‘ㅅ’a

구동 시나리오상 python도 같이 돌기 때문에 python 이 학습 및 테스트 데이터를 dataframe 에 넣을때 cpu 및 memory 사용량이 늘어나는것 같다.

윈도우 작업 관리자의 GPU 부분은 3D / Copy / Video Encoding, Decoding 등등만 보여주기 때문에 트레이닝시 GPU 로드 그래프 확인이 안되는것으로 추정 된다.

그래서 찾은 방법은 GPU-Z 를 설치해서 모니터링 하는 것이다.

잘된다 🙂

다른 방법으로는 트레이닝 시간을 측정해 볼수 있겠다.

CPU연산을 했을때에는 5 columns, 110,281 rows 를 LSTM 연산을 했을때 약 35분 11초(2111초)가 소요 되는 트레이닝이 GPU 연산을 했을때 5분 46초(346초)로 단축이 되었다.

PS. PlaidML 은 intel 이 만들었고 keras backend 를 연결하여 intel, AMD gpu를 쓸수 있게 해주는 패키지 이다 ‘ㅅ’a

Nvidia 가 만든 CUDA를 이용하는 구글의 tensorflow 를 쉽게 쓰게 도와주는 keras…

이와 별개로 AMD가 구축하는 ROCm 이 있다 ‘ㅅ’a (이거는 나중에 스스로 공부할때 사용할 키워드를 주절주절 써놓은것…)

2.4Ghz 대역의 블루투스 및 wifi 와 USB3 간섭

USB 는 Universal Serial Bus 이고 일상적으로 쓰는 규격이다.

버전에 따라 최대 대역폭이 달라지는 것은 파동 간격을 줄여 같은 시간에 좀더 많은 데이터 전송을 가능하게 한다.

위는 느린 USB 2.0 의 신호 형식(60MB/sec) 아래는 USB 3.0 의 신호 형식(625MB/sec)으로 이해 하면 되겠다.

모든 전자기기는 작동시 전자파를 발생시키는데 USB 3.0 에서 생성하는 전자파가 현재 주로 많이 쓰는

2.4Ghz (블루투스, WIFI, 전자렌지) 에 간섭이 이루어 진다. (전자렌지가 2.4Ghz 대역을 사용하고 이후에 전파법이 만들어 지면서 2.4Ghz 가 그냥 아무나 쓸수 있게 풀려 있어서 이 대역을 주로 많이 사용한다고 한다.)

이름만 바꾼 (USB 3.1 gen1 / USB 3.2 gen1x1) 도 포함 된다.

문서 내용을 종합 하면

이 그림은 일반적인 사용 환경과 비슷하다. (CASE 1)

보통 usb 2 or 3 가 혼재 되어 있고 그림과 같이 쓰게 되는데

마우스가 2ft (약 70Cm) 이상 멀어지면 렉이 발생한다고 한다.

CASE 2 의 경우에는 usb 2.0 허브를 이용하여 USB3 포트에서 멀리 떨어트려 사용하는 것을 테스트 한

내용인듯 하여 2ft ~ 5ft (70Cm~180Cm) 까지 정상 사용이 가능했다고 한다 ‘ㅅ’a

CASE 3의 경우에는 usb 2 및 3 포트가 위아래로 바로 붙어 있는 형태

(가끔 메인보드에서 본적 있다.) 에서는 2ft ~ 5ft (70Cm~180Cm) 모두 사용 불가.

결론.

wifi 및 블루투스 동글 등은 usb 2.0 허브를 이용해 usb3 에서 2ft(70Cm) 가까이 떨어트려서 사용한다.
인터넷 공유기에 포함된 USB 3.0 은 가급적 사용하지 말아야 한다. (wifi 사용 범위에 영향이 있겠다.)
USB의 상위 버전은 하위 버전을 연결 할경우 하위 프리퀀시로도 동작이 가능하기 때문에 3.0 포트에 USB 2.0 장치 혹은 허브를 연결해도 된다.
USB 3.0 과 USB 3.1 gen1 과 USB 3.2 gen1 은 단순 리브랜딩 이기 때문에 같은 문제가 있을것으로 판단 된다. (기술적으로 usb 2.0과 usb 3.x gen2 는 좋다 ‘ㅅ’a
USB 3.0 허브를 사용하는 방법은 연결 부위 두곳 모두에서 발생하기 때문에 무선 충돌 해결에 도움이 되지 않는다.
어쩔수 없는 경우에는 금속 쉴딩으로 어느정도는 해결이 가능하다. (물론 절연처리 된 금속 쉴딩)
가격적인 고려를 하면 다이소표 usb 2.0 연장 케이블(1M) 약 1,000원 정도 하는걸 사서 동글을 다른 usb 장치 및 연결 부와 이격 시키는게 가장 간단 하다.
https://search.shopping.naver.com/search/all?query=usb 2.0 연장 케이블

PS. 쉴딩 처리 영역에 따른 전파 생성 그래프 ‘ㅅ’a (개인이 EMI 테이프 를 구하는것도 쉽지 않을듯.)

외장 하드 기판에 쉴딩
USB 커넥터 부위에만 쉴딩
USB 커넥터 및 커넥터 주위 기판까지 쉴딩
외장 하드 전체 쉴딩 (알루미늄 or 구리 EMI 필터)

smartctl을 이용한 디스크이상 사전 탐지

smartctl 명령어는 하드디스크 롬에 기록되는 형태이다. 때문에 I/O 에러 발생때문에 write가 잠겨
/var/log/messages 상에 찍히지 않는 I/O에러를 검출하는 목적으로 사용할 수 있다.

CentOS 5/6 은 이미 탑재되어 있는 명령어 이지만 Centos 7의 경우 아래와 같이 명령어 추가를 한다.

1	~]# yum -y install smartmontools

명령어는 작동시간, 부팅횟수, 헤더, 온도, 배드카운터, CRC 에러등등 하드디스크의 모든 종합 정보를 볼수 있다.
클라우드 – 가상디스크는 지원하지 않는다.
일반디스크인데 정보 표기다 되지 않을경우 아래 명령어서 on 시켜줘야 할 수 있다.

1	~]# smartctl -s on -o on -S on /dev/sdb

1. 아래 명령어는 SMART 속성 정보만 표기 한다.

~]# smartctl -A /dev/sdb

smartctl 5.43 2012-06-30 r3573 [x86_64-linux-2.6.32-573.el6.x86_64] (local build)

=== START OF READ SMART DATA SECTION ===

SMART Attributes Data Structure revision number: 10

Vendor Specific SMART Attributes with Thresholds:

ID# ATTRIBUTE_NAME FLAG VALUE WORST THRESH TYPE UPDATED WHEN_FAILED RAW_VALUE

1 Raw_Read_Error_Rate 0x000f 119 080 006 Pre-fail Always - 230021096

3 Spin_Up_Time 0x0003 097 097 000 Pre-fail Always - 0

4 Start_Stop_Count 0x0032 100 100 020 Old_age Always - 26

5 Reallocated_Sector_Ct 0x0033 100 100 010 Pre-fail Always - 72

7 Seek_Error_Rate 0x000f 085 060 030 Pre-fail Always - 354638784

9 Power_On_Hours 0x0032 081 081 000 Old_age Always - 17511

10 Spin_Retry_Count 0x0013 100 100 097 Pre-fail Always - 0

12 Power_Cycle_Count 0x0032 100 100 020 Old_age Always - 26

183 Runtime_Bad_Block 0x0032 100 100 000 Old_age Always - 0

184 End-to-End_Error 0x0032 100 100 099 Old_age Always - 0

187 Reported_Uncorrect 0x0032 001 001 000 Old_age Always - 13496

188 Command_Timeout 0x0032 100 098 000 Old_age Always - 4347069211

189 High_Fly_Writes 0x003a 100 100 000 Old_age Always - 0

190 Airflow_Temperature_Cel 0x0022 070 063 045 Old_age Always - 30 (Min/Max 26/33)

191 G-Sense_Error_Rate 0x0032 100 100 000 Old_age Always - 0

192 Power-Off_Retract_Count 0x0032 100 100 000 Old_age Always - 18

193 Load_Cycle_Count 0x0032 070 070 000 Old_age Always - 61781

194 Temperature_Celsius 0x0022 030 040 000 Old_age Always - 30 (0 16 0 0 0)

197 Current_Pending_Sector 0x0012 093 086 000 Old_age Always - 1184

198 Offline_Uncorrectable 0x0010 093 086 000 Old_age Offline - 1184

199 UDMA_CRC_Error_Count 0x003e 200 200 000 Old_age Always - 0

240 Head_Flying_Hours 0x0000 100 253 000 Old_age Offline - 267091131252729

241 Total_LBAs_Written 0x0000 100 253 000 Old_age Offline - 6696573732

242 Total_LBAs_Read 0x0000 100 253 000 Old_age Offline - 10010897282

주요 해서 봐야 하는 부분은 아래와 같다.
HEAD spindle error   //   Spin_Retry_Count (매우 높음) = 헤드가 재 작동을 시도한 횟수.
BAD sector //   Offline_Uncorrectable (높음) = 읽기/쓰기에 문제가 발생한 섹터 = 배드 섹터 발생
아래는 약간은 중요도가 떨어지지만 주요해서 봐야 한다.
UDMA_CRC_Error_Count   (낮음) = HDD인터페이스 전송 CRC 오류 (sata 케이블 오류의심)

위 에러중 HEAD 관련 카운트가 1개라도 나온경우 스핀들모터 혹은 리드헤드 쪽에 문제가 발생한것이다.
이는 즉시 데이터 백업 및 디스크 교체를 진행한다.

2. 누적된 에러 로그를 호출한다. ‘ㅅ’a

1	~]# smartctl -q errorsonly -H -l selftest -l error /dev/sdb

정상일경우 아무런 메세지도 표시되지 않는다. 메세지가 출력되는 경우 아래 상세 테스트를 진행한다.

3. 상세한 테스트를 한다. ( short 1~2분 소요 / long = 약 두시간 가량 소요 )

1	~]# smartctl -t short /dev/sdb

~]# smartctl -t long /dev/sdb

smartctl 5.43 2012-06-30 r3573 [x86_64-linux-2.6.32-573.el6.x86_64] (local build)

=== START OF OFFLINE IMMEDIATE AND SELF-TEST SECTION ===

Sending command: "Execute SMART Extended self-test routine immediately in off-line mode".

Drive command "Execute SMART Extended self-test routine immediately in off-line mode" successful.

Testing has begun.

Please wait 108 minutes for test to complete.

Test will complete after Fri Jun 17 15:55:42 2016

Use smartctl -X to abort test.

백그라운드 테스트가 진행되며 테스트간 off-line 모드가 되고 테스팅 시간은 약 108분 걸린다고 되어 있다.
smartctl -X 명령어로 long 테스트를 중지할 수 있다.

Status 값에 failure 가 떨어질경우 백업 및 디스크 교체를 한다.