Обзор набора NanoPi M4V2 — Часть 2: FriendlyCore Desktop — CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем

Мы уже видели, как собрать комплект с металлическим корпусом NanoPi M4V2, который предлагает решение Arm mini PC с поддержкой SSD NVMe. Новый NanoPi M4V2 Rockchip RK3399 SBC представляет собой обновленную плату M4, которая обеспечивает более быструю память LPDDR4 и добавляет кнопки питания и восстановления.

Поскольку мы уже протестировали несколько SBC на базе RK3399 и телевизионных приставок, мы планировали остановиться в этом обзоре на оценке теплового дизайна (т.е. посмотреть, насколько хорошо плата охлаждается) и посмотреть, как пропускная способность памяти изменилась с LPDDR3 до LPDDR4.

Нам хотелось сделать это как с Linux, так и с Android, чтобы затем сравнивать полученные результаты с тестами NanoPC-T4 (LPDDR3) в Android. Но для этого требуется флэш-модуль eMMC, а у нас его нет. Мы хотели запустить Armbian из-за поддержки armbian-monitor, но он пока не работает, поэтому нам пришлось провести все тесты с FriendlyCore Desktop (rk3399-sd-friendlydesktop-bionic-4.4-arm64-20190926 .img) на базе Ubuntu 18.04.

Системная информация

Среда рабочего стола будет автоматически входить в систему, но если вы хотите войти через SSH, вы можете использовать имя пользователя root и пароль fa . Несколько подробностей о системе:

root@NanoPi-M4v2:~# uname -a
Linux NanoPi-M4v2 4.4.179 #1 SMP Thu Aug 29 17:08:23 CST 2019 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux
root@NanoPi-M4v2:~# cat /etc/lsb-release 
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=18.04
DISTRIB_CODENAME=bionic
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04.2 LTS"
root@NanoPi-M4v2:~# df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
udev            1.9G     0  1.9G   0% /dev
tmpfs           385M  1.1M  384M   1% /run
overlay          24G  761M   23G   4% /
tmpfs           1.9G     0  1.9G   0% /dev/shm
tmpfs           5.0M  4.0K  5.0M   1% /run/lock
tmpfs           1.9G     0  1.9G   0% /sys/fs/cgroup
tmpfs           385M   12K  385M   1% /run/user/1000
/dev/sda4       200G  174G   24G  89% /media/pi/USB3_BTRFS
/dev/sda3       245G  163G   82G  67% /media/pi/USB3_EXFAT
/dev/sda2       241G  181G   48G  80% /media/pi/USB3_EXT4
/dev/sda1       245G  182G   63G  75% /media/pi/USB3_NTFS
/dev/mmcblk0p2   24G  761M   23G   4% /media/pi/userdata
tmpfs           385M     0  385M   0% /run/user/0
root@NanoPi-M4v2:~# free -h
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           3.8G        260M        2.3G         17M        1.2G        3.3G
Swap:            0B          0B          0B

Примечание. Мы также подключили свое тестовое оборудование USB 3.0, которое объясняет четыре раздела /dev/sda1..4.

Загруженные модули:

root@NanoPi-M4v2:~# lsmod
Module                  Size  Used by
btrfs                 995328  1
xor                    20480  1 btrfs
raid6_pq              102400  1 btrfs
joydev                 20480  0
sg                     40960  0
bcmdhd               1314816  0
binfmt_misc            20480  1
uio_pdrv_genirq        16384  0
uio                    20480  1 uio_pdrv_genirq
sch_fq_codel           20480  3
bnep                   24576  2
ip_tables              28672  0
x_tables               36864  1 ip_tables

GPIO, кажется, правильно настроены:

root@NanoPi-M4v2:~# ls /sys/class/gpio/
export  gpiochip0  gpiochip128  gpiochip32  gpiochip64  gpiochip96  unexport
root@NanoPi-M4v2:~# cat /sys/kernel/debug/gpio 
GPIOs 0-31, platform/pinctrl, gpio0:
 gpio-1   (                    |vcc_sd              ) out hi    
 gpio-4   (                    |bt_default_wake_host) in  hi    
 gpio-5   (                    |GPIO Key Power      ) in  hi    
 gpio-9   (                    |bt_default_reset    ) out hi    
 gpio-10  (                    |reset               ) out hi    
 gpio-13  (                    |?                   ) out lo    
 
GPIOs 32-63, platform/pinctrl, gpio1:
 gpio-34  (                    |int-n               ) in  hi    
 gpio-46  (                    |vsel                ) out lo    
 gpio-49  (                    |vsel                ) out lo    
 
GPIOs 64-95, platform/pinctrl, gpio2:
 gpio-83  (                    |bt_default_rts      ) out lo    
 gpio-90  (                    |bt_default_wake     ) out hi    
 
GPIOs 96-127, platform/pinctrl, gpio3:
 gpio-111 (                    |mdio-reset          ) out hi    
 
GPIOs 128-159, platform/pinctrl, gpio4:
 gpio-154 (                    |vbus-5v             ) out lo    
 gpio-157 (                    |enable              ) out lo    
 gpio-158 (                    |vcc_lcd             ) out lo

SBC Bench

Сценарий SBC Bench отлично подходит для тестирования Arm SBC и проверки того, происходит ли замедление CPU при различных рабочих нагрузках, поэтому давайте установим его:

wget https://raw.githubusercontent.com/ThomasKaiser/sbc-bench/master/sbc-bench.sh
chmod +x sbc-bench.sh 
root@NanoPi-M4v2:~# ./sbc-bench.sh -m
Time       big.LITTLE   load %cpu %sys %usr %nice %io %irq   Temp
07:48:27: 1008/1416MHz  0.08   1%   0%   0%   0%   0%   0%  51.7°C

Система сообщает, что температура процессора составляет 51,7 ° C на холостом ходу, по нашим измерениям около 41 ° C в верхней части корпуса с помощью ИК-термометра. Температура окружающей среды была около 28-29 ° С. Обратите внимание, что у нас нет SSM-накопителей NVMe, и если вы используете один из них, температура может быть немного выше. Есть вентилятор, который будет вращаться только тогда, когда температура поднимется еще больше, и когда он действительно будет шумным, его слышно даже в другой комнате (если дверь открыта) примерно в 6 метрах от платы.

Время запустить тесты. Это займет некоторое время.

 ./sbc-bench.sh -c
 
sbc-bench v0.6.9
 
Installing needed tools. This may take some time... Done.
Checking cpufreq OPP... Done.
Executing tinymembench. This will take a long time... Done.
Executing OpenSSL benchmark. This will take 3 minutes... Done.
Executing 7-zip benchmark. This will take a long time... Done.
Executing cpuminer. This will take 5 minutes... Done.
Checking cpufreq OPP... Done.
 
ATTENTION: Throttling might have occured on CPUs 0-3. Check the log for details.
 
ATTENTION: Throttling might have occured on CPUs 4-5. Check the log for details.
 
Memory performance (big.LITTLE cores measured individually):
memcpy: 1302.1 MB/s (0.5%)
memset: 4654.9 MB/s (0.4%)
memcpy: 2613.9 MB/s (0.7%)
memset: 4758.7 MB/s (0.8%)
 
Cpuminer total scores (5 minutes execution): 7.82,7.76,7.75,7.73,7.71,7.70,7.69,7.64,7.63,7.62,7.61,7.60,7.57,7.56,7.54,7.53,7.51,7.49,7.48,7.46,7.45,7.44,7.42,7.41,7.40,7.37,7.36,7.34,7.32,7.29,7.28,7.26,7.25,7.24,7.23,7.22,7.21,7.20,7.19,7.18,7.17 kH/s
 
7-zip total scores (3 consecutive runs): 5875,5492,5560
 
OpenSSL results (big.LITTLE cores measured individually):
type             16 bytes     64 bytes    256 bytes   1024 bytes   8192 bytes  16384 bytes
aes-128-cbc     124065.11k   368155.37k   705491.20k   947014.31k  1052090.37k  1058908.84k
aes-128-cbc     358389.56k   807787.75k  1159997.95k  1278035.63k  1345746.26k  1347988.14k
aes-192-cbc     118232.62k   327556.91k   576749.91k   730951.34k   791800.49k   795858.26k
aes-192-cbc     337263.40k   739913.49k   980548.69k  1132787.71k  1185980.42k  1185147.56k
aes-256-cbc     114553.00k   300478.08k   499657.81k   611518.12k   653445.80k   654939.48k
aes-256-cbc     325593.91k   660635.97k   904857.86k   977412.78k  1017637.55k  1018451.29k
 
Full results uploaded to http://ix.io/1ZWO. Please check the log for anomalies (e.g. swapping
or throttling happenend) and otherwise share this URL.

Мы также запустили ./sbc-bench -m в отдельном окне, чтобы чаще отслеживать температуру, и температура процессора поднялась до 71,1 °C. Верхняя часть корпуса была только немного теплее 42 °C.

Дросселирование процессора

Нет проблем с одноядерным тестом, но мы можем увидеть небольшое ограничение для многопоточного теста 7zip:

System health while running 7-zip multi core benchmark:
 
Time       big.LITTLE   load %cpu %sys %usr %nice %io %irq   Temp
09:47:58: 1800/1416MHz  4.60   3%   0%   2%   0%   0%   0%  59.4°C
09:48:19: 1800/1416MHz  5.06  79%   1%  77%   0%   0%   0%  67.8°C
09:48:40: 1800/1416MHz  5.18  77%   1%  76%   0%   0%   0%  66.7°C
09:49:00: 1800/1416MHz  5.76  90%   1%  88%   0%   0%   0%  69.4°C
09:49:20: 1800/1416MHz  5.52  73%   1%  72%   0%   0%   0%  67.8°C
09:49:40: 1800/1416MHz  5.51  84%   1%  82%   0%   0%   0%  69.4°C
09:50:00: 1800/1416MHz  5.80  78%   1%  76%   0%   0%   0%  69.4°C
09:50:21: 1008/1416MHz  6.21  92%   1%  90%   0%   0%   0%  70.6°C
09:50:44: 1800/1416MHz  5.92  78%   1%  76%   0%   0%   0%  70.0°C
09:51:05: 1800/1416MHz  5.88  81%   1%  79%   0%   0%   0%  67.2°C
09:51:25: 1800/1416MHz  5.90  87%   2%  85%   0%   0%   0%  70.0°C

но это случается гораздо чаще с cpuminer:

System health while running cpuminer:
 
Time       big.LITTLE   load %cpu %sys %usr %nice %io %irq   Temp
09:51:38:  600/1200MHz  5.77   4%   0%   3%   0%   0%   0%  68.9°C
09:52:02: 1800/1200MHz  5.96 100%   1%  98%   0%   0%   0%  68.9°C
09:52:26: 1008/1200MHz  6.03 100%   1%  98%   0%   0%   0%  70.6°C
09:52:50:  600/1200MHz  6.02 100%   1%  98%   0%   0%   0%  69.4°C
09:53:14: 1800/1200MHz  6.15 100%   1%  98%   0%   0%   0%  68.3°C
09:53:38: 1800/1008MHz  6.23 100%   1%  98%   0%   0%   0%  68.9°C
09:54:02:  408/1416MHz  6.21 100%   1%  98%   0%   0%   0%  70.6°C
09:54:26:  600/1416MHz  6.19 100%   1%  98%   0%   0%   0%  69.4°C
09:54:50: 1800/1416MHz  6.21 100%   1%  98%   0%   0%   0%  68.9°C
09:55:14:  600/1416MHz  6.15 100%   1%  98%   0%   0%   0%  68.3°C
09:55:38:  600/1416MHz  6.29 100%   1%  98%   0%   0%   0%  70.0°C
09:56:03:  600/1008MHz  6.24 100%   1%  98%   0%   0%   0%  70.0°C
09:56:28: 1800/1008MHz  6.22 100%   1%  98%   0%   0%   0%  71.1°C

Похоже, что система снизит тактовую частоту больших ядер примерно до 600 МГц, когда температура процессора превысит 70 °C.

Пропускная способность памяти

Результаты NanoPi M4 для больших ядер (2x Arm Cortex-A72) взяты из базы данных результатов SBC-Bench:

memcpy: 4080 МБ/с
memset: 8270 МБ/с

Итак, теперь у нас есть проблемы с программным обеспечением/конфигурацией, поскольку NanoPi M4V2 с предположительно более быстрой памятью на самом деле намного медленнее:

memcpy: 2613,9 МБ/с
memset: 4758,7 МБ/с

M4V2 работает под управлением Ubuntu 18.04 64-бит с Linux 4.4, а плата M4 была протестирована с Debian Stretch 64-бит и Linux 4.19. Вот справочный журнал загрузки ядра но мы ничего не видим в ddr.

Улучшение воздушного потока

По конструкции корпуса вентилятор обращен к рабочему столу, а корпус лишь слегка приподнят с помощью резиновых подушек. Один из способов улучшить охлаждение — перевернуть корпус так, чтобы вентилятор был направлен вверх, но, вместо этого, мы приподняли корпус с четырьмя заглушками для разъемов HDMI.

Давайте повторим тест:

./sbc-bench.sh -c
 
Average load is 0.1 or higher (way too much background activity). Waiting...
 
System too busy for benchmarking: 13:22:38 up  8:29,  5 users,  load average: 0.11, 1.08, 2.41
System too busy for benchmarking: 13:22:43 up  8:29,  5 users,  load average: 0.10, 1.06, 2.39
 
sbc-bench v0.6.9
 
Installing needed tools. This may take some time... Done.
Checking cpufreq OPP... Done.
Executing tinymembench. This will take a long time... Done.
Executing OpenSSL benchmark. This will take 3 minutes... Done.
Executing 7-zip benchmark. This will take a long time... Done.
Executing cpuminer. This will take 5 minutes... Done.
Checking cpufreq OPP... Done.
 
ATTENTION: Throttling might have occured on CPUs 0-3. Check the log for details.
 
ATTENTION: Throttling might have occured on CPUs 4-5. Check the log for details.
 
Memory performance (big.LITTLE cores measured individually):
memcpy: 1336.6 MB/s (0.6%)
memset: 4675.6 MB/s 
memcpy: 2594.7 MB/s (0.9%)
memset: 4790.5 MB/s (0.6%)
 
Cpuminer total scores (5 minutes execution): 9.51,9.42,8.89,8.72,8.63,8.59,8.58,8.53,8.52,8.48,8.47,8.44,8.43,8.42,8.40,8.39,8.38,8.37,8.36,8.34,8.29,8.28,8.26,8.23,8.22,8.21,8.19,8.18,8.17,8.16,8.15,8.14,8.12,8.11,8.10,8.09 kH/s
 
7-zip total scores (3 consecutive runs): 6097,6091,6131
 
OpenSSL results (big.LITTLE cores measured individually):
type             16 bytes     64 bytes    256 bytes   1024 bytes   8192 bytes  16384 bytes
aes-128-cbc     124053.61k   368255.06k   706825.39k   947712.34k  1052890.45k  1058805.08k
aes-128-cbc     358191.40k   807757.33k  1160006.83k  1282757.29k  1342816.26k  1348059.14k
aes-192-cbc     118253.40k   326713.71k   577089.45k   730836.31k   792005.29k   796027.56k
aes-192-cbc     337222.84k   739990.25k   984173.23k  1131525.12k  1186556.59k  1189811.54k
aes-256-cbc     114629.87k   301376.96k   499779.24k   611570.69k   653781.67k   655742.29k
aes-256-cbc     325630.63k   670746.20k   904601.77k   977996.46k  1017951.57k  1013841.92k
 
Full results uploaded to http://ix.io/1ZYx. Please check the log for anomalies (e.g. swapping
or throttling happenend) and otherwise share this URL.

К сожалению, дросселирование по-прежнему происходило, но все же есть некоторые улучшения — этого не произошло с 7-zip вообще (температура на 4 °C ниже), и происходило реже с cpuminer:

System health while running 7-zip multi core benchmark:
 
Time       big.LITTLE   load %cpu %sys %usr %nice %io %irq   Temp
14:02:16: 1800/1416MHz  4.64   7%   0%   7%   0%   0%   0%  55.0°C
14:02:37: 1800/1416MHz  4.89  77%   0%  76%   0%   0%   0%  64.4°C
14:02:57: 1800/1416MHz  4.55  75%   1%  74%   0%   0%   0%  59.4°C
14:03:17: 1800/1416MHz  4.89  91%   1%  90%   0%   0%   0%  62.5°C
14:03:37: 1800/1416MHz  4.54  70%   0%  69%   0%   0%   0%  63.8°C
14:03:58: 1800/1416MHz  4.64  82%   1%  80%   0%   0%   0%  62.5°C
14:04:18: 1800/1416MHz  4.61  77%   1%  75%   0%   0%   0%  63.1°C
14:04:38: 1800/1416MHz  4.68  81%   1%  80%   0%   0%   0%  63.8°C
14:04:58: 1800/1416MHz  4.81  82%   1%  81%   0%   0%   0%  65.0°C
14:05:18: 1800/1416MHz  5.06  79%   1%  78%   0%   0%   0%  63.1°C
14:05:41: 1800/1416MHz  5.39  86%   1%  84%   0%   0%   0%  66.1°C
 
System health while running cpuminer:
 
Time       big.LITTLE   load %cpu %sys %usr %nice %io %irq   Temp
14:05:45: 1800/1416MHz  5.52   8%   0%   7%   0%   0%   0%  68.3°C
14:06:08: 1800/1416MHz  5.89 100%   0%  99%   0%   0%   0%  67.8°C
14:06:31: 1800/1416MHz  5.92 100%   0%  99%   0%   0%   0%  68.9°C
14:06:53: 1800/1416MHz  6.06 100%   0%  99%   0%   0%   0%  68.9°C
14:07:16: 1800/1416MHz  6.04 100%   0%  99%   0%   0%   0%  69.4°C
14:07:39: 1800/1416MHz  6.09 100%   0%  99%   0%   0%   0%  68.9°C
14:08:02: 1800/1416MHz  6.06 100%   0%  99%   0%   0%   0%  70.0°C
14:08:25: 1800/1416MHz  6.10 100%   0%  99%   0%   0%   0%  70.0°C
14:08:48: 1800/1416MHz  6.19 100%   0%  99%   0%   0%   0%  69.4°C
14:09:12: 1800/1416MHz  6.14 100%   0%  99%   0%   0%   0%  67.2°C
14:09:35: 1800/ 600MHz  6.15 100%   0%  99%   0%   0%   0%  68.9°C
14:09:59:  408/ 600MHz  6.15 100%   0%  99%   0%   0%   0%  70.0°C
14:10:22: 1800/1416MHz  6.11 100%   0%  99%   0%   0%   0%  70.0°C

Ускорение GPU и аппаратное декодирование VPU

FriendlyCore поставляется с набором предустановленных программ, включая те, которые позволяют нам проверить, работают ли ускорение 3D-графики и аппаратное декодирование видео.

glmark2-es2 предустановлен и работает нормально…

Но, показатель glmark2 находится на низком уровне — 54. Насколько мы понимаем, vsync включен, поэтому максимальный показатель составляет 60 кадров в секунду:

pi@NanoPi-M4v2:~$ glmark2-es2 
=======================================================
    glmark2 2014.03+git20150611.fa71af2d
=======================================================
    OpenGL Information
    GL_VENDOR:     ARM
    GL_RENDERER:   Mali-T860
    GL_VERSION:    OpenGL ES 3.2 v1.r14p0-01rel0-git(966ed26).f44c85cb3d2ceb87e8be88e7592755c3
=======================================================
[build] use-vbo=false: FPS: 50 FrameTime: 20.000 ms
[build] use-vbo=true: FPS: 47 FrameTime: 21.277 ms
[texture] texture-filter=nearest: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[texture] texture-filter=linear: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[texture] texture-filter=mipmap: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[shading] shading=gouraud: FPS: 59 FrameTime: 16.949 ms
[shading] shading=blinn-phong-inf: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[shading] shading=phong: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[shading] shading=cel: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[bump] bump-render=high-poly: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[bump] bump-render=normals: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[bump] bump-render=height: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[effect2d] kernel=0,1,0;1,-4,1;0,1,0;: FPS: 59 FrameTime: 16.949 ms
[effect2d] kernel=1,1,1,1,1;1,1,1,1,1;1,1,1,1,1;: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[pulsar] light=false:quads=5:texture=false: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[desktop] blur-radius=5:effect=blur:passes=1:separable=true:windows=4: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[desktop] effect=shadow:windows=4: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[buffer] columns=200:interleave=false:update-dispersion=0.9:update-fraction=0.5:update-method=map: FPS: 30 FrameTime: 33.333 ms
[buffer] columns=200:interleave=false:update-dispersion=0.9:update-fraction=0.5:update-method=subdata: FPS: 30 FrameTime: 33.333 ms
[buffer] columns=200:interleave=true:update-dispersion=0.9:update-fraction=0.5:update-method=map: FPS: 30 FrameTime: 33.333 ms
[ideas] speed=duration: FPS: 59 FrameTime: 16.949 ms
[jellyfish] <default>: FPS: 59 FrameTime: 16.949 ms
[terrain] <default>: FPS: 27 FrameTime: 37.037 ms
[shadow] <default>: FPS: 57 FrameTime: 17.544 ms
[refract] <default>: FPS: 32 FrameTime: 31.250 ms
[conditionals] fragment-steps=0:vertex-steps=0: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[conditionals] fragment-steps=5:vertex-steps=0: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[conditionals] fragment-steps=0:vertex-steps=5: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[function] fragment-complexity=low:fragment-steps=5: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[function] fragment-complexity=medium:fragment-steps=5: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[loop] fragment-loop=false:fragment-steps=5:vertex-steps=5: FPS: 59 FrameTime: 16.949 ms
[loop] fragment-steps=5:fragment-uniform=false:vertex-steps=5: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
[loop] fragment-steps=5:fragment-uniform=true:vertex-steps=5: FPS: 60 FrameTime: 16.667 ms
=======================================================
                                  glmark2 Score: 54 
=======================================================

Мы протестировали воспроизведение видео 4K в FriendlyELEC Player. Видео H.265, H.264 и VP9 воспроизводится с аппаратным декодированием видео.

Однако файлы .ts не будут воспроизводиться вообще, и поэтому мы не смогли воспроизвести ни 10-битные H.264, ни 10-битные H.265 4K-видео, так как все наши образцы основаны на формате TS. Нам также не удалось изменить разрешение экрана с 1920 × 1080 до 4K, например, 3840 × 2160 или 4196 × 2160, поскольку они просто не были обнаружены, несмотря на подключение к телевизору 4K.

Разработка и демонстрации Qt

Мы не могли не заметить демонстрации Qt на рабочем столе. Была также демонстрация OpenCV, но для этого требуется камера USB или MIPI, и мы не смогли найти свою веб-камеру USB.

Демонстрации Qt5 QML включают в себя браузер изображений и умный пользовательский интерфейс. Если вы хотите легко приступить к разработке Qt UI на Arm, FriendlyELEC имеет раздел «Разработка приложений Qt» в своей вики, поэтому NanoPI M4/M4V2 может быть хорошей отправной точкой. У них также есть несколько репозиториев Qt с демонстрациями в их аккаунте GitHub.

Заключительные слова

Комплект из металлического корпуса NanoPi M4V2 позволяет в большинстве случаев поддерживать плату Rockchip RK3399 достаточно прохладной. Но, вы должны знать, что вентилятор действительно шумит, когда он запускается, и мы не тестировали комплект с твердотельным накопителем NVMe, который может дополнительно генерировать тепло.

Если вы планируете использовать Android, вам необходимо приобрести дополнительный флэш-модуль eMMC, для тестирования FriendlyCore Desktop, как представлено выше, подойдет и карта MicroSD. Мы использовали карту памяти MicroSD класса А1 емкостью 32 ГБ и производительность была удовлетворительной. Программное обеспечение выглядит довольно надежным и должно стать хорошей основой для разработки продукта. Для повышения производительности могут потребоваться дополнительные настройки, поскольку мы обнаружили, что пропускная способность памяти составляет около половины от то, которая отмечена у плат с памятью DDR3.

Если вы хотите приобрести оборудование, используемое для этого обзора, вы можете сделать это за 98 долларов плюс доставка. Обязательно выберите также «Металлический корпус с охлаждающим вентилятором (включая адаптер NVMe SSD) (+ 28,00 долларов)».

Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.

Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.