RAZER BLADE 15 メモリ交換16GB→64GBで、WSL2+Dockerのノンストレスなデータ分析環境へ

ゲーミングPCであるRAZER BLADE151にはNVIDIA社のGPUが搭載されています。これを利用して、大規模データの分析やDeepLearning用データの前処理などに利用しています。

分析の環境は、Windows10用のDocker Desktop for Windowsではなく、WSL2のUbuntu20.04にインストールしたDockerから、用途ごとにコンテナを利用しています。

現在この構成にしているのは、WSL2のUbuntuでNVIDIA社GPUをコンテナで利用するためです2

ここで、ネックとなるのがメモリ容量です。
RAZER BLADE15は、標準で16GBのメモリが搭載されていて、ラップトップでは容量の多い部類に入ります。

しかし、ブラウザとDockerのコンテナを立ち上げると、全体で12から14GBほどが使用されます。メモリの使用量が15GBほどになると、文字入力が正しくできなくなったり、画面がちらつくなど動作が不安定になります。

TSUKUMO社のHP3によると、メモリは最大64GBまで可能と記載があります。
そこで、64GB(32GB×2枚)にアップデートすることにしました。

どうして、こんなに丁寧に書いているかというと、
注文したメモリが、この行を執筆している時点でまだ届いていないからです。
12月中旬にネットで注文をしたのですが、取り寄せに時間がかかるというメール以来、1月15日時点で何の連絡もありません。

COVID-19の影響なのか。それとも、こんなものなのでしょうか。


追記

1月19日に入荷のメールがあり、無事メモリが到着しました。

結局納品までに1か月半近くかかりました。
同じようにメモリ増設を考えている場合は、時間に余裕をもって注文したほうが良さそうです。

さっそく、メモリを交換します。
メモリ交換自体の所要時間は、15分程度でした。

手順は、以下のとおりです。

  1. RAZERの裏蓋にあるネジ10本(上端と下端にそれぞれ4本、左右に1本ずつあります)をT5サイズのトルクスドライバーで外す。
  2. 裏カバーを取り外す(排気口のある側の隙間などの広げやすいところを少し浮かして、全体を均等に歪まないように取り外す)。
  3. ピンセットなどで、メモリのロックを外して新しいメモリに差し替える。
  4. 裏カバーを取り付けて、いったん起動するか確認する。
  5. (問題なく起動したら)ネジをすべて取り付ける。

RAZER BLADE15 ADVANCED(2020モデル)は、カバーを外せば、ケーブルなどのパーツを取り外さずメモリにアクセスできました。

基本的なことですが、注意点についても記載しておきます。

  • 分解やメモリの交換は、自己責任となります。また、メーカーの保証適用外となる可能性があります4
  • トルクスネジが小さいため、いきなり強い力で回さない(ネジ頭部やネジ山をつぶしてしまう可能性があるため)※ネジロック材も塗布されていました。
  • 金属製の裏カバーは、精密に作られています。ネジを取り外しても、本体にしっかりとはまっているため、いきなり一辺に強い力をかけると歪む可能性があります。四辺の端を均等に浮かせていくと力を入れなくても外れます。
  • メモリの固定金具は、ピンセットなどで慎重に取り外す。

使用した工具

PB SWISS TOOLS 絶縁ヘクスローブドライバー T5

TRUSCO プラスチック製ピンセット 120mm 先丸型

結果

Dockerのコンテナを立ち上げていても、冒頭に挙げたような不安定な挙動はなくなりました。何より、メモリの使用状況をみながら作業する必要がなくなり、思った以上に作業時のストレスが減りました。

参考までに、動作速度は体感的に変わりません。

APPLE社が開発したM1cpuを搭載したMacでは、より効率的に効率的なメモリを利用できるそうです[]。今後は、CPUメーカー各社が同様な設計思想に移行する可能性もあります。そういう点では、今後の動向にも目が離せません。

ただし、データサイエンスや機械学習の分野では、少なくとも、まだしばらくは大容量メモリとGPUが神器となりそうです。

後日に、バッテリー消費の違いについても気づいたことがあればお知らせしたいと思います。

Enjoy!!


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参考・引用

  1. RAZER. Retrieved from https://www2.razer.com/jp-jp/gaming-systems/razer-blade
  2. NVIDIA Drivers for CUDA on WSL(WLS2)でTensorFlow-GPUが動くまでの構築手順. Retrieved from https://coreknowledge.net/2020/12/15/nvidia-cuda-for-wls2%e3%81%a7tensorflow-gpu%e3%81%8c%e5%8b%95%e3%81%8f%e3%81%be%e3%81%a7%e3%81%ae%e6%a7%8b%e7%af%89%e6%89%8b%e9%a0%86/
  3. TSUKUMO. Advanced Model:メモリー. Retrieved from https://shop.tsukumo.co.jp/features/200617r/
  4. RAZER. (2020). RAZER BLADE 15 ADVANCED MODEL マスターガイド:7. 使用上の注意とメンテナンス. Retrieved from https://manualzz.com/doc/54347471/razer-blade-15%E2%80%9D-advanced–2020—-rz09-0330x-pc-%E5%8F%96%E6%89%B1%E8%AA%AC%E6%98%8E%E6%9B%B8

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