Raspberry pi 4 benchmark
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raspberry pi os
En este punto, te he mostrado cómo puedes usar la Turing Pi como un clúster de Kubernetes para ejecutar diferentes cosas. Apenas he arañado la superficie de lo que es posible con Kubernetes, pero estoy planeando hacer otra serie explorando Kubernetes en sí a finales de este año. ¡Suscríbete a mi canal de YouTube si quieres verlo!
En este post, voy a hablar sobre el rendimiento de la Turing Pi. Lo compararé con un clúster de Raspberry Pi más tradicional, mi Pi Dramble, y hablaré de consideraciones importantes para tu clúster, como el tipo de almacenamiento que deberías usar, o si deberías ejecutar un sistema operativo Pi de 32 o 64 bits.
Lo primero de lo que quiero hablar es de los puntos de referencia. Pero antes de entrar en los puntos de referencia de la Turing Pi, es importante introducir el tema de los puntos de referencia y explicar por qué elijo ciertos puntos de referencia y cómo los ejecuto.
Ambos tipos de puntos de referencia son útiles para entender el rendimiento completo de un clúster, y no importa qué sistema esté construyendo, quiero tener una línea de base para poder entender cómo se desempeña. Y puedo ver rápidamente si satisface mis necesidades o no.
raspberry pi 4 benchmark vs intel i5
Casi lo mismo que la Raspberry Pi 4, excepto por la frecuencia de 1,8 GHz, y la fresca temperatura del sistema de 39,4°C en una habitación a 28°C. Eso también significa que es un candidato para el overclocking, pero no lo he probado en esta revisiónRaspberry Pi 400 Benchmarks y pruebas térmicasHe instalado tanto rpimonitor como SBC Bench para esta sección. Aquí están los resultados:Shell
No se ha detectado ninguna ralentización, y el gráfico de temperatura muestra por qué: empezó alrededor de 37°C en reposo y alcanzó un pico de algo más de 50°C durante los benchmarks multihilo de 7-zip.No lo compararé con una Raspberry Pi 4 desnuda, ya que sabemos cómo va, sino con una Raspberry Pi 4 con carcasa metálica sin ventilador KKSB a 1,5 y 2,0 GHz. 5 y 2.0 GHz.Raspberry Pi 4 @ 1.5 GHz con KKSB caseRaspberry Pi 4 @ 2 GHz con KKSB CaseNote los gráficos anteriores se produjeron en febrero de 2020 con el último firmware que incluye todas las optimizaciones recientes para la refrigeración y menor consumo de energía. No hace falta decir que los resultados son impresionantes ya que la Raspberry Pi 400 está equipada con una solución de refrigeración adecuada.Ahora vamos a comparar los resultados de los benchmarks (más alto es mejor) y las temperaturas máximas (más bajo es mejor): Raspberry Pi 400 @ 1.8 GHzRaspberry Pi 4 @ 1.5 GHzRaspberry Pi @ 2.0 GHzmemset (MB/s)2675.42662.52749.1 memcpy (MB/s)3107.43436.93849.97-zip6549.6654546807OpenSSL (hash/s)
computación en red virtual
El modelo B de la Raspberry Pi 4, un poco más antiguo, podía ser hackeado para obtener acceso al carril PCIe (sacrificando el chip controlador VL805 USB 3.0 en el proceso), pero era una operación un poco delicada y sólo unas pocas almas atrevidas lo intentaron.
Ahora que la placa IO del CM4 tiene una ranura 1x, es trivial conectar cualquier tarjeta PCI Express, y probar su funcionalidad con la Raspberry Pi. ¡Y he probado! Estoy detallando todas las tarjetas que he probado y los resultados en mi base de datos de compatibilidad de dispositivos PCIe de la Raspberry Pi, y puedes mirar los temas enlazados para aprender más sobre cada tarjeta.
El SoC BCM2711 de la Pi incluye una GPU VideoCore 6 capaz de funciones como decodificación H.265 4Kp60, decodificación H.264 1080p60 y codificación 1080p30. También es compatible con OpenGL ES 3.0, y no es una pequeña GPU terrible para lo que cuesta.
El primer reto es conseguir que el hardware se conecte, ya que muchas (de hecho, casi todas) las GPU tienen ranuras físicas que no caben en la ranura PCIe x1 de la placa IO. Podrías cortar el trozo del medio para que la tarjeta encaje físicamente, y funcionaría, pero por suerte hay adaptadores de x1 a x16 que permiten que las tarjetas más grandes se conecten a la ranura x1 (aunque sin los carriles de ancho de banda añadidos).
retropie
$ cd python-tflite-sourcePero antes de ejecutar el script de instalación tuve que hacer algunos cambios. El script install.sh depende de otro script llamado platform_recognizer.sh para averiguar en qué plataforma se está desplegando el SDK de Coral, e instalar las librerías adecuadas. Seguí adelante y añadí las siguientes líneas,elif [[«$versión_placa» == «Raspberry Pi «* ]]; then
echo -e «${GREEN}Reconocido algún otro Raspberry Pi «en el árbol de decisiones en el script platform_recognizer.sh. Lo que significa que el contenido del archivo /proc/device-tree/model,$ cat /proc/device-tree/model
Raspberry Pi ? Rev 1.1 para mi versión de pre-lanzamiento del hardware y software fue reconocido. A continuación, he modificado el script install.sh para aceptar esto como una respuesta válida,elif [[ «$platform» == «raspberry_pi_3b» ]] || [[ «$platform» == «raspberry_pi_3b+» ]] || [[ «$platform» == «other_raspberry» ]];entoncesen ambos lugares donde el script comprueba la plataforma, que sería en las líneas 64 y 109. También tendremos que dividir la línea 92 en dos líneas separadas, sudo udevadm control –reload-rules
