コグノスケ


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2021年2月4日

不安定なyes

目次: ベンチマーク

昔(2017年6月14日の日記参照)yesの速度を測ったりして遊んでいましたが、改めてRyzen 7 2700でyes | pv > /dev/nullを実行してみたところ、出力速度が不安定です。

GNU yes 8.32を単独で実行
[6.73GiB/s](不安定)
GNU yes 8.32と、隣でwhile :; do :; doneを実行
[6.98GiB/s](若干安定)

出力速度が不安定なときに、topで各CPUスレッドの負荷を眺めていると、ときどきプロセスが違うCPUスレッドに移動しているようにみえます。コアごとに動作周波数が違うせいか、yesのプロセスが別のコアに移ったとき、移動先のコアが省エネモードから最高周波数に立ち上がるまでのラグが影響しているんでしょうか?どうやって確かめましょうね?特定のスレッドに貼り付けたらエエんかしら??

てなことを最初考えたんですが、実はそんなに難しい話ではなく、単にyesとpvが同じコアに割り付けられたときに、速度的に不利に働いているだけのような気がしてきました。実験するためtasksetを使って適当にスレッドを散らします。

隣のスレッド(= 同じコア)
$ taskset 0x2 yes | taskset 0x1 pv > /dev/null
[6.34GiB/s]
2つ隣のスレッド(= 違うコア、コアコンプレックス内)
$ taskset 0x4 yes | taskset 0x1 pv > /dev/null
[7.34GiB/s]
4つ隣のスレッド(= 違うコア、コアコンプレックス内)
$ taskset 0x10 yes | taskset 0x1 pv > /dev/null
[7.20GiB/s]
8つ隣のスレッド(= 違うコア、コアコンプレックス外)
$ taskset 0x100 yes | taskset 0x1 pv > /dev/null
[4.65GiB/s]
12つ隣のスレッド(= 違うコア、コアコンプレックス外)
$ taskset 0x1000 yes | taskset 0x1 pv > /dev/null
[4.66GiB/s]

かなり性能が変わります。コアが同じかどうか?はもちろん重要ですが、Zenアーキテクチャはコアコンプレックスの内か外かで性能に大きな違いが出ます。結果が安定しなかったのはプロセスがコアコンプレックス外に行ったり来たりしていたためでしょうね。

Debian TestingのLinux Kernel(現状、5.10.4-1)は、コアコンプレックスまでは考慮してくれないらしく、コアコンプレックス内と外のコアのどちらで実行しても良いよ、という設定にすると、処理が遅くなる方に割り付けてしまいます。

実行中のtopの様子
$ taskset 0x110 yes | taskset 0x1 pv > /dev/null
[4.59GiB/s]


$ top

top - 02:05:53 up 16 days,  9:39, 20 users,  load average: 0.64, 0.96, 1.06
Tasks: 355 total,   3 running, 349 sleeping,   2 stopped,   1 zombie
%Cpu0  :  7.5 us, 75.8 sy,  0.0 ni, 16.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st  ★pvはCPU 0で動作する
%Cpu1  :  0.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,100.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu2  :  0.3 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.3 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu3  :  0.3 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.3 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu4  :  0.0 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu5  :  0.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,100.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu6  :  0.0 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu7  :  0.3 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 99.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu8  :  6.0 us, 79.1 sy,  0.0 ni, 14.9 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st  ★yesはCPU 4のほうが速いはずだが、CPU 8で動作する
%Cpu9  :  0.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,100.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu10 :  0.7 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 99.3 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu11 :  0.3 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 99.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu12 :  0.3 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.3 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu13 :  0.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,100.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu14 :  0.7 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu15 :  0.0 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
MiB Mem :  32106.7 total,    582.9 free,   3532.5 used,  27991.3 buff/cache
MiB Swap:      0.0 total,      0.0 free,      0.0 used.  27906.8 avail Mem

パッと見、法則性が良くわかりませんでした。なるべくビジーなスレッドから遠い番号のCPUスレッドに割り当てようとする?のかもしれませんね。

(※1)Ryzen 7は1コア2スレッドなので、スレッド (0, 1), (2, 3), (4, 5) のように2スレッドが同じコアで実行されます。

メモ: 技術系?の話はFacebookから転記しておくことにした。後半を加筆。

編集者:すずき(2023/09/24 13:48)

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2021年2月5日

デノーマルフラッシュ

目次: ベンチマーク

浮動小数点数の演算ではIEEE 754という規格があり、x86系のプロセッサはこの規格に基づいた演算を行っています。規格のなかに非正規化数(Denormal NumberもしくはSubnormal Numberとも)という、極めて小さい特殊な数のカテゴリがあります(参考: IEEE 754 - Wikipedia)。

通常はDenormal数も正確に演算しますが、Denormal数の演算は遅いです。計算精度より計算速度が重要な場面ではMXCSRレジスタに特殊なフラグを設定することで、Denormal数の扱いを変更し、高速に演算することができます(参考: FTZフラグとDAZフラグの設定 - インテルC++ コンパイラー18.0デベロッパー・ガイドおよびリファレンス)。

基本的にはDenormal数を無視して0として扱うようにしますが、Intelのプロセッサでは入力側と出力側を別々に扱えるようです。設定可能なフラグは2つあります。デノーマルフラッシュって必殺技の名前っぽいよね。どうでもいいけど。

FTZ (Flush To Zero)
演算結果がDenormal数だった場合、ゼロとして扱う。
有効にする方法 _MM_SET_FLUSH_ZERO_MODE(_MM_FLUSH_ZERO_ON)
DAZ (Denormals Are Zeros)
入力がDenormal数だった場合、ゼロとして扱う。
有効にする方法 _MM_SET_DENORMALS_ZERO_MODE(_MM_DENORMALS_ZERO_ON)

うーん。わかるような、わからないような。こういうときは実際に動かしてどんな結果になるか試すのが一番良いでしょう。FTZとDAZを有効にする方法はIntelコンパイラの説明から抜粋したものですが、GCCでも全く同じ方法で利用可能です。

Denormal Flushの実験プログラム

#include <stdint.h>
#include <stdio.h>
#include <pmmintrin.h>

double zero = 0.0f;

union {
	double f;
	long long n;
} a, b, c, d, ab, ac, ca, dc;

void test()
{
	a.n = 0x0008000000000000ULL;
	b.n = 0x0004000000000000ULL;
	c.n = 0x0010000000000000ULL;
	d.n = 0x0014000000000000ULL;
	ab.f = a.f + b.f;
	ac.f = a.f + c.f;
	ca.f = c.f - a.f;
	dc.f = d.f - c.f;

	printf("  a   : %e(0x%08llx)\n"
		"  b   : %e(0x%08llx)\n"
		"  c   : %e(0x%08llx)\n"
		"  d   : %e(0x%08llx)\n"
		"  a+b : %e(0x%08llx)\n"
		"  a+c : %e(0x%08llx)\n"
		"  c-a : %e(0x%08llx)\n"
		"  d-c : %e(0x%08llx)\n"
		"  a==0: %d\n\n",
		a.f, a.n, b.f, b.n, c.f, c.n, d.f, d.n,
		ab.f, ab.n, ac.f, ac.n, ca.f, ca.n, dc.f, dc.n,
		a.f == zero);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
	_MM_SET_FLUSH_ZERO_MODE(_MM_FLUSH_ZERO_OFF);
	_MM_SET_DENORMALS_ZERO_MODE(_MM_DENORMALS_ZERO_OFF);
	printf("FTZ:OFF, DAZ:OFF\n");
	test();

	_MM_SET_FLUSH_ZERO_MODE(_MM_FLUSH_ZERO_OFF);
	_MM_SET_DENORMALS_ZERO_MODE(_MM_DENORMALS_ZERO_ON);
	printf("FTZ:OFF, DAZ:ON\n");
	test();

	_MM_SET_FLUSH_ZERO_MODE(_MM_FLUSH_ZERO_ON);
	_MM_SET_DENORMALS_ZERO_MODE(_MM_DENORMALS_ZERO_OFF);
	printf("FTZ:ON, DAZ:OFF\n");
	test();

	_MM_SET_FLUSH_ZERO_MODE(_MM_FLUSH_ZERO_ON);
	_MM_SET_DENORMALS_ZERO_MODE(_MM_DENORMALS_ZERO_ON);
	printf("FTZ:ON, DAZ:ON\n");
	test();

	return 0;
}

変数aとbはDenormal数です(doubleのexponent部分が0)。変数cは非常に小さいですが通常の数です。最後のa.f == zeroはDenormal数と0を比較したときに、等しければ1、等しくなければ0が出力されます。実行結果とともに説明したほうが良いと思うので、実行結果を示します。

Denormal Flushの動作確認
$ gcc a.c && ./a.out

FTZ:OFF, DAZ:OFF
  a   : 1.112537e-308(0x8000000000000)
  b   : 5.562685e-309(0x4000000000000)
  c   : 2.225074e-308(0x10000000000000)
  d   : 2.781342e-308(0x14000000000000)
  a+b : 1.668805e-308(0xc000000000000)  ★Denorm1 + Denorm2 = Denorm3
  a+c : 3.337611e-308(0x18000000000000) ★Denorm1 + Normal1 = Normal1+α
  c-a : 1.112537e-308(0x8000000000000)  ★Normal1 - Denorm1 = Denorm4
  d-c : 5.562685e-309(0x4000000000000)  ★Normal2 - Normal1 = Denorm5
  a==0: 0                               ★Denorm1 == 0      ? いいえ

FTZ:OFF, DAZ:ON
  a   : 1.112537e-308(0x8000000000000)
  b   : 5.562685e-309(0x4000000000000)
  c   : 2.225074e-308(0x10000000000000)
  d   : 2.781342e-308(0x14000000000000)
  a+b : 0.000000e+00(0x00000000)        ★Denorm1 + Denorm2 = 0(※1)
  a+c : 2.225074e-308(0x10000000000000) ★Denorm1 + Normal1 = Normal1 → 入力のDenormalが0扱い = DAZ
  c-a : 2.225074e-308(0x10000000000000) ★Normal1 - Denorm1 = Normal1 → 入力のDenormalが0扱い = DAZ
  d-c : 5.562685e-309(0x4000000000000)  ★Normal2 - Normal1 = Denorm5
  a==0: 1                               ★Denorm1 == 0      ? はい → 入力のDenormalが0扱い = DAZ

FTZ:ON, DAZ:OFF
  a   : 1.112537e-308(0x8000000000000)
  b   : 5.562685e-309(0x4000000000000)
  c   : 2.225074e-308(0x10000000000000)
  d   : 2.781342e-308(0x14000000000000)
  a+b : 0.000000e+00(0x00000000)        ★Denorm1 + Denorm2 = 0(※1)
  a+c : 3.337611e-308(0x18000000000000) ★Denorm1 + Normal1 = Normal1+α
  c-a : 0.000000e+00(0x00000000)        ★Normal1 - Denorm1 = 0 → 演算結果のDenormalが0扱い = FTZ
  d-c : 0.000000e+00(0x00000000)        ★Normal2 - Normal1 = 0 → 演算結果のDenormalが0扱い = FTZ
  a==0: 0                               ★Denorm1 == 0      ? いいえ

FTZ:ON, DAZ:ON
  a   : 1.112537e-308(0x8000000000000)
  b   : 5.562685e-309(0x4000000000000)
  c   : 2.225074e-308(0x10000000000000)
  d   : 2.781342e-308(0x14000000000000)
  a+b : 0.000000e+00(0x00000000)        ★Denorm1 + Denorm2 = 0(※1)
  a+c : 2.225074e-308(0x10000000000000) ★Denorm1 + Normal1 = Normal1 → 入力のDenormalが0扱い = DAZ
  c-a : 2.225074e-308(0x10000000000000) ★Normal1 - Denorm1 = Normal1 → 入力のDenormalが0扱い = DAZ
  d-c : 0.000000e+00(0x00000000)        ★Normal2 - Normal1 = 0   → 演算結果のDenormalが0扱い = FTZ
  a==0: 1                               ★Denorm1 == 0      ? はい → 入力のDenormalが0扱い = DAZ

(※1)演算結果だけでは、入力のDenormal数が両方0扱いなのか、結果のDenormal数が0扱いなのか、判別できない。

FTZとDAZが発生する例を示したつもりです。できるだけ頑張って説明してみたんですが、良くわからなかったらごめんなさい。

編集者:すずき(2023/09/24 13:47)

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2021年2月6日

レガシィの半年点検

目次:

ディーラーから電話がかかってきて「(車検と一緒にセットで頼んだ)半年点検どうしましょうか?」と聞かれました。実は頼んだことを忘れていたので、確認してもらって助かりました。「半年前の車検で一緒にご依頼されました半年点検なんですが〜」と説明が妙に手慣れた感じだったところを見るに、頼んでおいて忘れてしまう、私みたいな人が多いんだな〜なんて思った。

点検結果はというと、走行系の異常はありませんでした。フロントのウォッシャー液を送るゴムホースが破損していて、フロントのウォッシャー液が出ないうえ、むりやり使ったらエンジンルームにダダ漏れするそうです。え、そうなの??全く気づいていませんでした。ウォッシャー液って全然使わないんだよね……。

部品の取り寄せが要るためすぐには直せず、修理の際はご予約いただきたい、とのことだったので、またどこかの土曜日にでも持っていこうと思います。

スバルのセダンは1つだけ

私のようなおじさんがディーラーに行くと、新車のカタログをたくさん渡されて「新車どうです?」って話されるんですが、最近のスバルではなーんにも聞かれません。今のスバルはレガシィB4 GTの乗り換え先がないからです。

スバルの現行車種でセダンはインプレッサG4だけです。G4は上級グレードの2.0iでも、2リッターNA(154馬力)です。レガシィB4 GTの2リッターターボ(280馬力)から乗り換えると大幅パワーダウンは否めず、おすすめしづらいのでしょう。現にディーラーでもカタログだけもらったものの、ほとんどプッシュされませんでした。

ちょっと前なら、インプレッサWRX S4 STI Sportがありましたが、生産終了してしまいました。仮に現行車種だったとしても、一般人向けとは思えんし、気軽に「WRX S4いかがですか?」とは言いにくいでしょう。スバルのディーラーにとってセダン乗りは鬼門ですね。

編集者:すずき(2023/09/30 14:51)

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  • hdkさん(2021/02/13 08:17)
    トヨタのディーラーではときどき聞かれます。まぁハッチバックコンパクトカーというジャンルなので確かに車種は豊富なんですが、4人乗り全長3000mmの新車は他社を含めてももう1台もないのに...
  • すずきさん(2021/02/13 15:13)
    そこまで珍しいと、売る側としてももう諦めて……って感じでしょうね。
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2021年2月8日

民主主義と人口ピラミッド

最近の日本やら先進国やらの迷走を見ていると、民主主義って人口ピラミッドが逆転することを考慮できていないのでは?と疑問を感じます。

人口ピラミッドが逆転して高齢世代が主流派になると、

  • 人数少の若年世代は支援しない
  • 人数多の高齢世代は支援する

このような政策が支持されるので、少子化はさらに加速し、先のない高齢世代に最大投資しまくる、まさに今の日本みたいな状態になります。当然ながら経済力は下がる一方ですし、滅亡一直線の国家です。

民主主義のバグとしか思えないですね……。

編集者:すずき(2021/02/27 23:12)

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2021年2月11日

デノーマルフラッシュの速度改善効果

目次: ベンチマーク

先日(2021年2月5日の日記参照)非正規化数(Denormal数)の計算は遅いと書きましたが、いかほどでしょうか?どのくらい遅いのか、デノーマルフラッシュでどの程度速くなるのか、この2点について見ていこうと思います。

おそらく世の中のどのFPUも割り算が一番苦手なはずです。入力を正規化数、非正規化数の2パターン用意して、下記の演算をたくさん実行してみます。

浮動小数点の割り算の速度を測るためのコード(中心部分)

#define SIZE    10000

union uuu {
	double f;
	long long n;
};

...

void test_speed(union uuu *val)
{
	for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
		dst[i].f =
			val[i].f / 1.08f -
			val[i].f / 1.07f +
			val[i].f / 1.06f -
			val[i].f / 1.05f +
			val[i].f / 1.04f -
			val[i].f / 1.03f +
			val[i].f / 1.02f -
			val[i].f / 1.01f;
	}
}

コードは全部貼り付けると邪魔くさいのでGitHubにおきました(GitHubへのリンク)。前回のFTZ, DAZのテストに使ったコードも一緒に入っています。

x86系のCPU

まずはx86系のCPUで測ってみましょう。手元にあるのはZen系(AMD Ryzen 7 2700)と、Atom系(Intel Pentium J4205)なので、この2つで測ります。コンパイラはgcc (Debian 10.2.1-6) 10.2.1 20210110、最適化レベルはO2です。

Ryzen 7 2700の結果(Linux 5.10.9-1)
10000 loops

Normal -----
FTZ:OFF, DAZ:OFF
  0.912859[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)
FTZ:OFF, DAZ:ON
  0.880695[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)
FTZ:ON, DAZ:OFF
  0.880633[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)
FTZ:ON, DAZ:ON
  0.880653[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)

Denormal -----
FTZ:OFF, DAZ:OFF
  1.806291[s]
  dst : -4.446591e-323(0x8000000000000009)
FTZ:OFF, DAZ:ON
  0.783578[s]
  dst : 0.000000e+00(0x00000000)
FTZ:ON, DAZ:OFF
  1.513203[s]
  dst : 0.000000e+00(0x00000000)
FTZ:ON, DAZ:ON
  0.783183[s]
  dst : 0.000000e+00(0x00000000)
Pentium J4205の結果(Linux 5.4.95)
1000 loops

Normal -----
FTZ:OFF, DAZ:OFF
  1.024671[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)
FTZ:OFF, DAZ:ON
  1.025767[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)
FTZ:ON, DAZ:OFF
  1.025151[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)
FTZ:ON, DAZ:ON
  1.027414[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)

Denormal -----
FTZ:OFF, DAZ:OFF
  12.147070[s]
  dst : -4.446591e-323(0x8000000000000009)
FTZ:OFF, DAZ:ON
  0.309857[s]
  dst : 0.000000e+00(0x00000000)
FTZ:ON, DAZ:OFF
  7.126950[s]
  dst : 0.000000e+00(0x00000000)
FTZ:ON, DAZ:ON
  0.312373[s]
  dst : 0.000000e+00(0x00000000)

Ryzen 7 2700でもPentium J4205でも、Denormal数が計算に出現すると遅くなりますが、J4205はその傾向が顕著で10倍くらい遅いです。FTZ, DAZをONにすると、効果覿面に速くなります。

ARM系のCPU

次にARMで測ってみましょう。手元にあるのはRK3399です。Cortex-A72とCortex-A53が混載されているので、両方で測ります。カーネルはLinux 5.11.0-rc3-next-20210113、コンパイラはgcc (Debian 8.3.0-6) 8.3.0、最適化レベルはO2です。

ARMは仕様上FTZとDAZが分かれていない(FZという両方合わせたような機能がある)ので、片方だけONにした結果はありません。

Cortex-A72の結果
$ taskset 0x10 ./a.out 10000

...

10000 loops

Normal -----
FTZ:OFF, DAZ:OFF
  7.153237[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)
FTZ:ON, DAZ:ON
  7.118581[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)

Denormal -----
FTZ:OFF, DAZ:OFF
  8.008282[s]
  dst : -4.446591e-323(0x8000000000000009)
FTZ:ON, DAZ:ON
  1.779883[s]
  dst : 0.000000e+00(0x00000000)
Cortex-A53の結果
$ taskset 0x1 ./a.out 10000

...

10000 loops

Normal -----
FTZ:OFF, DAZ:OFF
  11.693382[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)
FTZ:ON, DAZ:ON
  11.691307[s]
  dst : -3.668038e-02(0xbfa2c7c56ca81140)

Denormal -----
FTZ:OFF, DAZ:OFF
  12.196882[s]
  dst : -4.446591e-323(0x8000000000000009)
FTZ:ON, DAZ:ON
  11.697961[s]
  dst : 0.000000e+00(0x00000000)

Cortex-A72はデノーマルフラッシュの効果抜群ですが、Cortex-A53はデノーマルフラッシュによる変化はほとんどありません。どちらもARMが設計した同世代のCPUにも関わらず、速度の傾向は大きく異なります。詳細な理由はARMにしかわかりませんが、なかなか興味深い結果です。

編集者:すずき(2023/09/24 13:47)

コメント一覧

  • とおりすがりさん(2022/06/21 18:08)
    詳しくはわからず恐縮なのですが、
    Cortex-A72, A-53 がそれぞれ big.LITTLE 構成における big, little だそうなので, Cortex-A72 のほうがちょっとリッチな回路を積んでいるのかもしれません。
  • すずきさん(2022/06/22 00:20)
    はい、私も同意見です。A72 はおそらくデノーマルフラッシュで遅くならないような設計の FPU なのでしょうね。
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2021年2月12日

在宅勤務環境改善

COVID-19が流行し始めた昨年2月ころ、在宅勤務が主となりました。当時の気持ちを正直に言えば「すぐ収束して、電車通勤に戻るだろう」で、完全にナメていました。在宅勤務の環境もまったく整えておらず、ダイニングテーブル、ノートPC+8インチのモバイルディスプレイでした。夕食時は邪魔だから、仕事道具をガサガサ片付ける、といった具合です。

そんなこんなで1年間やってきたものの、COVID-19の予想外の長期化、それに加えて会社方針(COVID-19が収束しようとしまいと、今後は在宅勤務)もあって、在宅勤務の環境を改善することにしました。

部屋

家には、奥さんが一昨年の在宅勤務で使っていた部屋があって、幅100cmの机と背もたれ付きのオフィスチェアがあります。そのスペースを譲ってもらうことにしました。

  • 1年目: 奥さん在宅勤務、私は電車通勤
  • 2年目: 2人共電車通勤
  • 3年目: 奥さん電車通勤、私は在宅勤務

すっかり勤務形態が逆転しました。会社のみなさんの話を聞くと、東京の狭い家で夫婦とも在宅勤務、子供まで自粛で家に居て、全く仕事にならん……みたいな地獄化したご家庭もあるみたい。我が家も夫婦同時に在宅勤務だと、スペースの確保がちょっと大変だったと思います。交代で在宅勤務になったのは、今思えば割とラッキーだったのかな?

テーブル

ダイニングテーブルはしっかりした作りで、間違いなく家で一番上等なテーブルです。一方のダイニングチェアは年中使い続けるような椅子ではなかったらしく、1年間酷使し続けたところ、座面、背面のクッションが潰れ椅子のフレームが腰にガツガツ当たるようになりました。痛ぇよーー。

部屋を移ってスペースが広がったので、大きめのデュアルディスプレイも目指します。幅120cmの机を買い足し100cmの机は横向きに合わせL字にします。

買ったのは山善のAMDT-1260 AMDL-70という一番シンプルな天板と脚だけのテーブルですAmazonへのリンク)。Amazonで9,000円くらいとお安いです。理由はわからないですが、山善の公式サイトには載っていないんですよね。なぜだろね?

ディスプレイ

机の幅を考えると27インチx2が載りそうです。ただし、机の奥行きがあまりない(60cm)ので、大きすぎると端が見えなくなって、かえって使いにくいです。という点を勘案して24インチx2にします。

買ったのはEIZO FlexScan EV2480です。Amazonで1台4万円くらい。デュアルディスプレイにしたので、総額8万円くらい掛かりました。非常に高価ですが、これでも中位機種なんです。ちなみに上位機種のEV2495は1台7万円します。強烈!

FlexScanは重たいのが難点(純正スタンドがめちゃ重い)ですが、変な色やら、映らないやらのトラブルは皆無で非常に快適です。以前勤めてた会社(パナソニックやソシオネクスト)でも大変お世話になりました。良いメーカーですよね。

編集者:すずき(2021/02/15 11:41)

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