Raspberry Pi avec une certaine masse musculaire graphique graphique graphique
[Jeff Gerling] Tinkers régulièrement avec le module de calcul de Raspberry Pi, qui contrairement à la routine RPI 4, comprend une voie PCI-E. Avec une chance, il a pu acquérir une carte GPU AMD Radeon RX 6700 XT, ainsi que la décision d’essayer également de le brancher dans le module de calcul de Raspberry Pi 4.
Pendant que vous ne couriez probablement pas de jeux de jeu, tels que la configuration, il existe de nombreux types de charges de travail spéciales et fascinantes basées sur des calculs pouvant être déchargées sur un GPU. Dans une circonstance similaire à la mise en v8 sur une tondeuse à gazon, la framboise PI 4 tire environ 5-10 watts ainsi que le GPU peuvent tirer 230 watts. Malheureusement, la machine à sous PCI-E sur le conseil d’administration de l’IO n’a pas été créée avec une puce de puissance-affamée, de sorte que [Jeff] a apporté une alimentation ATX à part entière pour alimenter le GPU. Pour prévenir les problèmes avec différents plans terrestres, un adaptateur a été façonné pour que le PI de framboise soit également alimenté par le PSU. La branchement dans la carte a donné des résultats attrayants initialement. En particulier, Linux a détecté la carte ainsi que correctement les barres (registre d’adresses de base), qui avait été un problème dans le passé pour lui avec d’autres appareils. Une barre permet à un gadget PCI de mapper sa mémoire dans la zone de mémoire de la CPU et de garder une trace de l’adresse de base de cette plage de mémoire mappée.
AMD fournit gentiment des automobilistes Linux pour le noyau. [Jeff] marche avec la compilation croisée du noyau ainsi que d’un grand conteneur Docker qui reproduit rapidement l’environnement développé. Il y avait un bug qui empêchait la compilation avec les automobilistes AMD incluse, il n’a donc pas pu obtenir de noyau complètement développé. Considérant que la vidéo, il a lentement pataugeant avec le problème dans un fil intéressant sur GitHub. Quoi qu’il en soit de la zone de mémoire de la mémoire pour le PI à la formation de la mémoire PSP pour le GPU lui-même a été rencontrée.
Les capacités toujours élargies du module de Calcky Bit Compute sont une chose formidable pour nous, ici à Hackaday, car nous l’avons vu obtenir une botte NVME plus tôt cette année. Nous sommes envers le développement [Jeff] fait avec GPU. Vidéo après la pause.