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上周，树莓派发布了用户期待已久的 64 位 Raspberry Pi OS，从理论上来说 64 位的操作系统能够更好地利用 64 位处理器所带来的优势（较新版本的树莓派已采用 64 位处理器）、可以支持 4GB 以上的内存（树莓派 4B 最高配备 8GB 内存），以及在处理多媒体内容时能够有更佳的表现。

虽然理论上是这么说，那么 32 位和 64 位在实际测试中表现如何呢？近日外媒 Phoronix 对两者进行了详细测试，让我们一起看看从 Raspberry Pi OS 32 位转换到 64 位后的测试数据和性能表现。

为了测试公平起见，消除因处理器或内存不同引起的结果差异，本次测试使用的是 Raspberry Pi 400，该设备的硬件配置如下：

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

• 内存：4GB LPDDR4-3200

• 存储：SanDisk 16GB

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

本次测试使用的 Linux 内核版本为 5.10，测试中使用的软件包版本均相同，测试唯一的区别只是从最新的 Raspberry Pi OS 32 位切换到 64 位。

在首先进行的 WebP 图像编码测试中（分数越低越好，这是对 Google 的 libwebp 的测试，使用 cwebp 图像编码实用程序），无论是在默认编码设置下，还是在质量为 100 的编码设置下，64 位系统的编码速度比 32 位快 4.5% — 7% 左右，两者仅有较小的差距。

在接下来的 GraphicsMagick 测试中（分数越高越高，对 GraphicsMagick 及其 OpenMP 实现的测试），32 位和 64 位的测试成绩就有了比较明显的差别，其中在进行 HWB 色彩空间测试时两者差距最大，64 位相比 32 位快了约 47%，而在进行 Swirl 操作时也有约 32% 的性能差距。除此之外，在进行旋转、锐化和高斯噪声处理时，也有 17% — 28% 左右的性能差距。

在 FLAC 音频编码测试中（分数越低越好，计算示例 WAV 文件编码为 FLAC 格式所需的时间），64 位比 32 位也提升了约 17%；LAME MP3 编码测试中（分数越低越好，计算将 WAV 文件编码为 MP3 格式所需的时间），64 位提升了约 43%。

在前面的测试中也能看出，64 位相比 32 位在某些测试场景下有了 40% 以上的性能提升，而在 Stress-NG 测试中（分数越高越好，Stress-NG 是 Linux 压力测试工具，可以对 CPU、Memory、IO、磁盘进行测试），两者的性能差距更是进一步被放大，其中在 Vector Math 中 64 位的性能提升幅度达到了约 232%；在 Glibc C String Functions 测试中，也提升了约 196%。

除了多媒体编码和系统的压力测试以外，也专门对 Python 和 PHP 的性能进行了测试。其中在 PyBench 测试中（分数越低越好，PyBench 报告了不同函数的平均测试时间，提供了对 Python 在系统上的平均性能的估计），64 位相比 32 位提升了约 13%；而在 PHPBench 测试中（分数越高越好，PHPBench 执行大量测试，以便对 PHP 解释器的各个方面进行评估），64 位性能则是提升了约 54%。

虽然上述的测试结果已经表明在同等测试环境下，64 位操作系统的性能相比 32 位有了大幅提升，但这还不是所有测试环节中性能差距的最大体现。

在 Sysbench 测试中（分数越高越好，Sysbench 是一个基于 LuaJIT 的多线程基准测试工具，专门测试 CPU 和内存），64 位处理器 + 64 位操作系统的优势被最大化，64 位的性能提升幅度达到了惊人的 1380%。

我们在这里仅仅是从几十种不同的负载测试中挑出了一些具有代表性的测试，但纵观全部测试结果，将 Raspberry Pi OS 切换至 64 位版本后，其平均性能提高了约 48%。想要查看所有测试数据的用户可以访问 Phoronix 官网。

相比其他的 Linux 发行版，Raspberry Pi OS 直到现在才推出 64 位系统，确实是姗姗来迟。但从测试结果来看，64 位系统这么大的提升幅度让用户也没有白等。看到这里你应该找不到什么理由拒绝升级到 64 位系统了吧。

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Raspberry Pi Imager 是树莓派官方推出的磁盘镜像工具，这个工具大大降低了用户使用 microSD 卡来制作系统安装盘的难度，该工具还同时支持 Windows、macOS 和 Linux。这对于刚入手树莓派的新人来说，免去了寻找最新系统镜像以及如何将系统写入 micro SD 卡的烦恼（也同样方便了老用户）。

无论怎么方便用户，目前用户都需要使用另一台设备来安装运行 Raspberry Pi Imager（或其他磁盘工具），以便在拿到新的树莓派时将操作系统写入 micro SD 卡。对于树莓派这种用途广泛、功能丰富的 “小电脑” 而言，这个方法就显得没那么 “高级” 了。

毕竟也不是人人都有另一台备用电脑（相对低廉的价格让树莓派在经济落后的地区十分畅销），而且有时也会遇到临时没有其他电脑可使用的情况发生，那么在这样的情况下用户如何才能把操作系统写入 micro SD 卡并安装呢？

(这样的情况再也不会发生了)

树莓派近日发布公告，他们推出了一个尚处于测试阶段的引导程序，借助新版引导程序，用户可以在没有系统的树莓派上通过网络下载并安装操作系统，无需再借助第二台电脑了。

新的网络安装功能可以让连接了网络（仅支持有线网络），但还没有系统的树莓派先通过网络下载 Raspberry Pi Imager 应用程序，然后在树莓派的内存中直接运行 Raspberry Pi Imager，之后就像往常一样将操作系统写入到空白的 micro SD 卡上，再进行安装了。

注：对于已经售出的树莓派，需要用户手动更新引导程序，一旦测试期结束，未来出厂的树莓派将默认带有新版引导程序；

因此整个过程分为以下几个步骤：

• 在具备新版引导程序的树莓派首次开机时，引导程序仍然会先查找连接的 micro SD 卡/ U 盘是否具备系统。如果没有查找到系统，就会在屏幕上弹出一个全新的网络安装界面；

  

• 按照界面提示操作后（长按 Shift 键并接入有线网络），树莓派将会自动开始下载 Raspberry Pi Imager；

• 完成后，Raspberry Pi Imager 将会在树莓派的内存上运行，并把用户选择的系统写入空白的 micro SD 卡/ U 盘；

• 使用制作好的系统安装盘，完成系统安装。

这个新的引导程序仅支持 Raspberry Pi 4 和 Raspberry Pi 400 这两个型号，Raspberry Pi 3 及更早版本无缘这个功能，当然由于新版引导程序还处于测试阶段，因此目前最好不要在生产环境中使用它。

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明敏发自凹非寺

量子位公众号 QbitAI

没想到，有一天树莓派还能用在给鸟护食上！

看这只松鼠抱着粮吃的正香……

突然！就来了一股水流把它喷走了：

再来一次？还是没能幸免，继续被水喷中：

此时松鼠内心 OS：谁这么闲每天没事喷劳资？？？

原来，这是一位小哥用树莓派做出的喂鸟器保护器。

因为自己后院鸟儿喂食器的粮被松鼠频频偷走，这位小哥赌上自己机器学习爱好者的尊严，开发了这个新装置。

它能够让摄像头每 30 秒拍下一张照片，然后由 CV 算法来检测喂鸟器上是否有松鼠。如果有的话，信号就会发送给花园里的电控水龙头，让它朝着喂鸟器喷水赶走松鼠。

而做出这个设备，小哥用到的 AI 模型只需 13 行代码就能搞定，训练甚至只花了 45 分钟。

效果也是立竿见影的，用了几个星期后，松鼠造访的频率直线下降。

嗯，此刻可能更多要心疼小哥家附近的松鼠了。

“13 行代码+树莓派”赶走松鼠

效果这么好的设备，做起来难吗？

非常 easy，一共只需 3 步：

第一，让摄像头每 30 秒拍下一张照片；

第二，将照片发送到 AWS Lambda 端点，在端点上使用训练好的 AI 模型检测照片；

第三，如果检测到照片中有松鼠，设备就会将信号发送给电控水龙头的开关，这时花园中的喷头就会持续喷出几秒钟水流赶走松鼠。

大概效果就是这样：

判断画面中是否有松鼠，靠的则是小哥自己用 fast.ai 训练的一个模型。

他首先自己收集了一个数据集——连续几个星期让相机每 30 秒就拍一次照片，然后手动将照片分类为“有松鼠”和“没有松鼠”两类。

之后用这个数据集来训练模型，小哥是在 Google Colab 上搞定的。

一共只有 13 行代码，训练全程花了大约 45 分钟。

硬件端，这套设备运行的核心是一个带有摄像头的树莓派，在亚马逊商店能直接买到。

由于在试验过程中弄出了短路、不小心烧坏了自己的 Pi 4，所有小哥不得不用 Pi 2+AWS Lambda 的方式来完成整个推理过程。

在实际使用过程中，如果模型判断照片中有松鼠的置信度超过 70%，就会启动装置。同时它还会拍下视频和照片，这样小哥就能从历史记录中看到模型是否判断正确了。

小哥表示，这套装置的准确率为 86.6%，赶走大部分来访的松鼠没什么问题，但也有失误的时候。

从总共记录的 321 次防御中可以看到，其中有 43 次判断失误。

有时画面中是鸽子在吃东西、有时画面中什么都没有，有时则是小哥本人路过了那一区域，设备也喷出了水流。

针对鸽子的情况，小哥猜测可能是自己做数据集那段时间，很少有鸽子光顾他的喂食器，所以导致模型判断有误。

其中有一天设备则一直在喷水，无论喂食器上站的是鸟还是松鼠，或者什么都没有。

后来小哥发现，这是因为有树枝刚好挡在了松鼠平常会出现的位置上。

整体来看，这套设备一共花费了大约 50 美元，也就是人民币 300 多块。主要用来购买硬件设备，AWS Lambda 则是小哥白嫖的（doge）。

小哥本职是位记者

最后来介绍一下这套设备的主人 Jeremy B. Merrill，他是华盛顿邮报的一位记者，平常会用机器学习、数据分析来写一些调查新闻。

他的杰作也吸引了不少网友的关注，Reddit 上热度 300+。

不少人受到他的启发，想通过类似的方法搞定后院里乱窜的松鼠、野猫。

是时候做出一个猫屎爆破神器阻止野猫来我的花园便便了！

也有人脑洞大开，认为长此以往松鼠会觉得这是个不错的水源地，总之就还是要经常造访了。

看来，各种突然造访的动物们的确有够让歪果人头痛的。

此前 YouTube 上有一位博主在后院做了一套非常复杂的设备，就是为了来恶搞突然来捣乱的松鼠。

相比之下，用 AI 识别然后精准“打击”的方法似乎实用性更强。

由于最近已经入冬，小哥暂时停用了这套设备，松鼠也鲜少造访了，他表示之后天气转暖还会继续用下去。

不知重新启动后的效果会是如何呢？蹲个后续~

参考链接：

[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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树莓派方面宣布以折扣价批量出售其 RP2040 芯片，数量为 500 或 3400 个/批。基于 ARM 的 RP2040 是树莓派推出的首个微控制器，具有两个 133MHz 的 ARM Cortex-M0+ 核心，可以运行 FreeRTOS 和 MicroPython 等软件。除了这两个嵌入式核心外，还有 264KB 的内存和所有常见 I/O 接口的支持。

2021 年 1 月份，树莓派基金会（Raspberry Pi Foundation）宣布推出搭载 RP2040 的 Raspberry Pi Pico 微控制器用于进行嵌入式开发，售价仅需 4 美元。截至目前，其已成功售出了近 150 万个 Picos。

同年 6 月，树莓派基金会决定将 RP2040 芯片单独出售，通过经销商可以以 1 美元的价格购买到；供那些想用这种树莓派芯片构建自己的电子产品的极客或企业使用。一直以来，这就大众获得该芯片的最佳途径。

但是，树莓派方面表示，随着 RP2040 产品开始规模化，以及全球半导体短缺已导致大多数其他微控制器变得无法获得；他们已经开始看到有人要求一次性购买数万个芯片。为了满足需求，其推出了 Raspberry Pi Direct —— 一个在线店面，目前仅销售两种产品：

• 500 个 RP2040 芯片的套餐；单价为 0.80 美元，总价 400 美元

• 3400 个 RP2040 芯片的套餐，单价为 0.70 美元，总价 2380 美元

用户只需创建一个账户，将产品添加到购物车，然后进行线上付款。官方将与购买者进行联系，安排通过银行转账付款（Raspberry Pi Direct 不支持信用卡或借记卡付款），一旦资金结清就会安排发货。

Raspberry Pi 首席执行官兼联合创始人 Eben Upton 称，“RP2040 建立在比大多数其他微控制器更现代的半导体工艺（TSMC 40LP）上。因此，它极其有效地利用了稀缺的硅晶圆供应：每个芯片只占 2 毫米，每个 300 毫米的晶圆大约可以生产 21000 个芯片。我们手头有足够的晶圆库存，可以生产 2000 万个芯片，且还有更多的芯片正在生产中。”

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