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上周，樹莓派發布了用戶期待已久的 64 位 Raspberry Pi OS，從理論上來說 64 位的操作系統能夠更好地利用 64 位處理器所帶來的優勢（較新版本的樹莓派已采用 64 位處理器）、可以支持 4GB 以上的內存（樹莓派 4B 最高配備 8GB 內存），以及在處理多媒體內容時能夠有更佳的表現。

雖然理論上是這么說，那么 32 位和 64 位在實際測試中表現如何呢？近日外媒 Phoronix 對兩者進行了詳細測試，讓我們一起看看從 Raspberry Pi OS 32 位轉換到 64 位后的測試數據和性能表現。

為了測試公平起見，消除因處理器或內存不同引起的結果差異，本次測試使用的是 Raspberry Pi 400，該設備的硬件配置如下：

• CPU：博通 BCM2711 四核 Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit SoC @ 1.8GHz

• 內存：4GB LPDDR4-3200

• 存儲：SanDisk 16GB

• 解碼：H.265 (4K@60)、H.264 (1080P@60, 1080P@30)、OpenGL ES 3.0

本次測試使用的 Linux 內核版本為 5.10，測試中使用的軟件包版本均相同，測試唯一的區別只是從最新的 Raspberry Pi OS 32 位切換到 64 位。

在首先進行的 WebP 圖像編碼測試中（分數越低越好，這是對 Google 的 libwebp 的測試，使用 cwebp 圖像編碼實用程序），無論是在默認編碼設置下，還是在質量為 100 的編碼設置下，64 位系統的編碼速度比 32 位快 4.5% — 7% 左右，兩者僅有較小的差距。

在接下來的 GraphicsMagick 測試中（分數越高越高，對 GraphicsMagick 及其 OpenMP 實現的測試），32 位和 64 位的測試成績就有了比較明顯的差別，其中在進行 HWB 色彩空間測試時兩者差距最大，64 位相比 32 位快了約 47%，而在進行 Swirl 操作時也有約 32% 的性能差距。除此之外，在進行旋轉、銳化和高斯噪聲處理時，也有 17% — 28% 左右的性能差距。

在 FLAC 音頻編碼測試中（分數越低越好，計算示例 WAV 文件編碼為 FLAC 格式所需的時間），64 位比 32 位也提升了約 17%；LAME MP3 編碼測試中（分數越低越好，計算將 WAV 文件編碼為 MP3 格式所需的時間），64 位提升了約 43%。

在前面的測試中也能看出，64 位相比 32 位在某些測試場景下有了 40% 以上的性能提升，而在 Stress-NG 測試中（分數越高越好，Stress-NG 是 Linux 壓力測試工具，可以對 CPU、Memory、IO、磁盤進行測試），兩者的性能差距更是進一步被放大，其中在 Vector Math 中 64 位的性能提升幅度達到了約 232%；在 Glibc C String Functions 測試中，也提升了約 196%。

除了多媒體編碼和系統的壓力測試以外，也專門對 Python 和 PHP 的性能進行了測試。其中在 PyBench 測試中（分數越低越好，PyBench 報告了不同函數的平均測試時間，提供了對 Python 在系統上的平均性能的估計），64 位相比 32 位提升了約 13%；而在 PHPBench 測試中（分數越高越好，PHPBench 執行大量測試，以便對 PHP 解釋器的各個方面進行評估），64 位性能則是提升了約 54%。

雖然上述的測試結果已經表明在同等測試環境下，64 位操作系統的性能相比 32 位有了大幅提升，但這還不是所有測試環節中性能差距的最大體現。

在 Sysbench 測試中（分數越高越好，Sysbench 是一個基于 LuaJIT 的多線程基準測試工具，專門測試 CPU 和內存），64 位處理器 + 64 位操作系統的優勢被最大化，64 位的性能提升幅度達到了驚人的 1380%。

我們在這里僅僅是從幾十種不同的負載測試中挑出了一些具有代表性的測試，但縱觀全部測試結果，將 Raspberry Pi OS 切換至 64 位版本后，其平均性能提高了約 48%。想要查看所有測試數據的用戶可以訪問 Phoronix 官網。

相比其他的 Linux 發行版，Raspberry Pi OS 直到現在才推出 64 位系統，確實是姍姍來遲。但從測試結果來看，64 位系統這么大的提升幅度讓用戶也沒有白等。看到這里你應該找不到什么理由拒絕升級到 64 位系統了吧。

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Raspberry Pi Imager 是樹莓派官方推出的磁盤鏡像工具，這個工具大大降低了用戶使用 microSD 卡來制作系統安裝盤的難度，該工具還同時支持 Windows、macOS 和 Linux。這對于剛入手樹莓派的新人來說，免去了尋找最新系統鏡像以及如何將系統寫入 micro SD 卡的煩惱（也同樣方便了老用戶）。

無論怎么方便用戶，目前用戶都需要使用另一臺設備來安裝運行 Raspberry Pi Imager（或其他磁盤工具），以便在拿到新的樹莓派時將操作系統寫入 micro SD 卡。對于樹莓派這種用途廣泛、功能豐富的 “小電腦” 而言，這個方法就顯得沒那么 “高級” 了。

畢竟也不是人人都有另一臺備用電腦（相對低廉的價格讓樹莓派在經濟落后的地區十分暢銷），而且有時也會遇到臨時沒有其他電腦可使用的情況發生，那么在這樣的情況下用戶如何才能把操作系統寫入 micro SD 卡并安裝呢？

(這樣的情況再也不會發生了)

樹莓派近日發布公告，他們推出了一個尚處于測試階段的引導程序，借助新版引導程序，用戶可以在沒有系統的樹莓派上通過網絡下載并安裝操作系統，無需再借助第二臺電腦了。

新的網絡安裝功能可以讓連接了網絡（僅支持有線網絡），但還沒有系統的樹莓派先通過網絡下載 Raspberry Pi Imager 應用程序，然后在樹莓派的內存中直接運行 Raspberry Pi Imager，之后就像往常一樣將操作系統寫入到空白的 micro SD 卡上，再進行安裝了。

注：對于已經售出的樹莓派，需要用戶手動更新引導程序，一旦測試期結束，未來出廠的樹莓派將默認帶有新版引導程序；

因此整個過程分為以下幾個步驟：

• 在具備新版引導程序的樹莓派首次開機時，引導程序仍然會先查找連接的 micro SD 卡/ U 盤是否具備系統。如果沒有查找到系統，就會在屏幕上彈出一個全新的網絡安裝界面；

  

• 按照界面提示操作后（長按 Shift 鍵并接入有線網絡），樹莓派將會自動開始下載 Raspberry Pi Imager；

• 完成后，Raspberry Pi Imager 將會在樹莓派的內存上運行，并把用戶選擇的系統寫入空白的 micro SD 卡/ U 盤；

• 使用制作好的系統安裝盤，完成系統安裝。

這個新的引導程序僅支持 Raspberry Pi 4 和 Raspberry Pi 400 這兩個型號，Raspberry Pi 3 及更早版本無緣這個功能，當然由于新版引導程序還處于測試階段，因此目前最好不要在生產環境中使用它。

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明敏發自凹非寺

量子位公眾號 QbitAI

沒想到，有一天樹莓派還能用在給鳥護食上！

看這只松鼠抱著糧吃的正香……

突然！就來了一股水流把它噴走了：

再來一次？還是沒能幸免，繼續被水噴中：

此時松鼠內心 OS：誰這么閑每天沒事噴勞資？？？

原來，這是一位小哥用樹莓派做出的喂鳥器保護器。

因為自己后院鳥兒喂食器的糧被松鼠頻頻偷走，這位小哥賭上自己機器學習愛好者的尊嚴，開發了這個新裝置。

它能夠讓攝像頭每 30 秒拍下一張照片，然后由 CV 算法來檢測喂鳥器上是否有松鼠。如果有的話，信號就會發送給花園里的電控水龍頭，讓它朝著喂鳥器噴水趕走松鼠。

而做出這個設備，小哥用到的 AI 模型只需 13 行代碼就能搞定，訓練甚至只花了 45 分鐘。

效果也是立竿見影的，用了幾個星期后，松鼠造訪的頻率直線下降。

嗯，此刻可能更多要心疼小哥家附近的松鼠了。

“13 行代碼+樹莓派”趕走松鼠

效果這么好的設備，做起來難嗎？

非常 easy，一共只需 3 步：

第一，讓攝像頭每 30 秒拍下一張照片；

第二，將照片發送到 AWS Lambda 端點，在端點上使用訓練好的 AI 模型檢測照片；

第三，如果檢測到照片中有松鼠，設備就會將信號發送給電控水龍頭的開關，這時花園中的噴頭就會持續噴出幾秒鐘水流趕走松鼠。

大概效果就是這樣：

判斷畫面中是否有松鼠，靠的則是小哥自己用 fast.ai 訓練的一個模型。

他首先自己收集了一個數據集——連續幾個星期讓相機每 30 秒就拍一次照片，然后手動將照片分類為“有松鼠”和“沒有松鼠”兩類。

之后用這個數據集來訓練模型，小哥是在 Google Colab 上搞定的。

一共只有 13 行代碼，訓練全程花了大約 45 分鐘。

硬件端，這套設備運行的核心是一個帶有攝像頭的樹莓派，在亞馬遜商店能直接買到。

由于在試驗過程中弄出了短路、不小心燒壞了自己的 Pi 4，所有小哥不得不用 Pi 2+AWS Lambda 的方式來完成整個推理過程。

在實際使用過程中，如果模型判斷照片中有松鼠的置信度超過 70%，就會啟動裝置。同時它還會拍下視頻和照片，這樣小哥就能從歷史記錄中看到模型是否判斷正確了。

小哥表示，這套裝置的準確率為 86.6%，趕走大部分來訪的松鼠沒什么問題，但也有失誤的時候。

從總共記錄的 321 次防御中可以看到，其中有 43 次判斷失誤。

有時畫面中是鴿子在吃東西、有時畫面中什么都沒有，有時則是小哥本人路過了那一區域，設備也噴出了水流。

針對鴿子的情況，小哥猜測可能是自己做數據集那段時間，很少有鴿子光顧他的喂食器，所以導致模型判斷有誤。

其中有一天設備則一直在噴水，無論喂食器上站的是鳥還是松鼠，或者什么都沒有。

后來小哥發現，這是因為有樹枝剛好擋在了松鼠平常會出現的位置上。

整體來看，這套設備一共花費了大約 50 美元，也就是人民幣 300 多塊。主要用來購買硬件設備，AWS Lambda 則是小哥白嫖的（doge）。

小哥本職是位記者

最后來介紹一下這套設備的主人 Jeremy B. Merrill，他是華盛頓郵報的一位記者，平常會用機器學習、數據分析來寫一些調查新聞。

他的杰作也吸引了不少網友的關注，Reddit 上熱度 300+。

不少人受到他的啟發，想通過類似的方法搞定后院里亂竄的松鼠、野貓。

是時候做出一個貓屎爆破神器阻止野貓來我的花園便便了！

也有人腦洞大開，認為長此以往松鼠會覺得這是個不錯的水源地，總之就還是要經常造訪了。

看來，各種突然造訪的動物們的確有夠讓歪果人頭痛的。

此前 YouTube 上有一位博主在后院做了一套非常復雜的設備，就是為了來惡搞突然來搗亂的松鼠。

相比之下，用 AI 識別然后精準“打擊”的方法似乎實用性更強。

由于最近已經入冬，小哥暫時停用了這套設備，松鼠也鮮少造訪了，他表示之后天氣轉暖還會繼續用下去。

不知重新啟動后的效果會是如何呢？蹲個后續~

參考鏈接：

[1]https://jeremybmerrill.com/blog/2022/01/squirrel-soaker-9000-repelling-squirrels-with-ai.html

[2]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/sctxqh/p_i_built_a_robot_to_protect_my

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樹莓派方面宣布以折扣價批量出售其 RP2040 芯片，數量為 500 或 3400 個/批?；?ARM 的 RP2040 是樹莓派推出的首個微控制器，具有兩個 133MHz 的 ARM Cortex-M0+ 核心，可以運行 FreeRTOS 和 MicroPython 等軟件。除了這兩個嵌入式核心外，還有 264KB 的內存和所有常見 I/O 接口的支持。

2021 年 1 月份，樹莓派基金會（Raspberry Pi Foundation）宣布推出搭載 RP2040 的 Raspberry Pi Pico 微控制器用于進行嵌入式開發，售價僅需 4 美元。截至目前，其已成功售出了近 150 萬個 Picos。

同年 6 月，樹莓派基金會決定將 RP2040 芯片單獨出售，通過經銷商可以以 1 美元的價格購買到；供那些想用這種樹莓派芯片構建自己的電子產品的極客或企業使用。一直以來，這就大眾獲得該芯片的最佳途徑。

但是，樹莓派方面表示，隨著 RP2040 產品開始規模化，以及全球半導體短缺已導致大多數其他微控制器變得無法獲得；他們已經開始看到有人要求一次性購買數萬個芯片。為了滿足需求，其推出了 Raspberry Pi Direct —— 一個在線店面，目前僅銷售兩種產品：

• 500 個 RP2040 芯片的套餐；單價為 0.80 美元，總價 400 美元

• 3400 個 RP2040 芯片的套餐，單價為 0.70 美元，總價 2380 美元

用戶只需創建一個賬戶，將產品添加到購物車，然后進行線上付款。官方將與購買者進行聯系，安排通過銀行轉賬付款（Raspberry Pi Direct 不支持信用卡或借記卡付款），一旦資金結清就會安排發貨。

Raspberry Pi 首席執行官兼聯合創始人 Eben Upton 稱，“RP2040 建立在比大多數其他微控制器更現代的半導體工藝（TSMC 40LP）上。因此，它極其有效地利用了稀缺的硅晶圓供應：每個芯片只占 2 毫米，每個 300 毫米的晶圓大約可以生產 21000 個芯片。我們手頭有足夠的晶圓庫存，可以生產 2000 萬個芯片，且還有更多的芯片正在生產中?！?/p>

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