Sowohl Russland als auch China verwenden ARM gerne abseits des Zweikampfs aus Mikrocontroller und Handy – sowohl vom Server als auch vom Laptop gibt es Neuigkeiten. Mit dem LattePanda 3 Delta steht ein auf x86-CPUs basierender Einplatinencomputer am Start, während GigaDevice und Seeed den GD32E103 als Ersatz für dedizierte CAN-Transciever heranziehen.
BitBlaze: Baikal-basierter Laptop
In Russland steht mit dem Baikal seit einiger Zeit eine ARM-CPU zur Verfügung, die acht mit bis zu 1.5GHz arbeitende Cortex-A57-Kerne mitbringt. Mit dem BitBlaze gibt es nun ein 15.6”-Notebook auf Basis der CPU.
(Bildquelle: BitBlaze.ru)
Sonst handelt es sich dabei im Allgemeinen um eine eher “fußgeherisch” konfigurierte Maschine. Der Arbeitsspeicher liegt in Form zweier SO-DIMM-Module vor und umfasst von Haus aus 16GB. Das auf IPS-Technologie basierende Display ist ein Touchscreen (lies: wahrscheinlich spiegelnd) und hat eine Auflösung von 1920x1080.
Wer eine Vorbestellung vornehmen möchte, kann dies unter https://bitblaze.ru/bitblaze-titan/ tun – die Webseite steht zum Zeitpunkt der Drucklegung leider nur in russischer Sprache zur Verfügung.
Huawei TaiShan-Server und CPU im Test
Huawei arbeitet mit dem TaiShan seit einiger Zeit an einem hauseigenen Server-Chip, der die Abhängigkeit von Intel und AMD reduzieren soll. Der US-amerikanische Nachrichtendienst Serve the Home bekam nun einen solchen Server in die Hände, und bietet unter https://www.servethehome.com/the-forbidden-arm-server-that-is-banned-in-the-us/ eine siebenseitige und sehr umfangreiche Bilderstrecke zur Hardware an. Das Fazit zum Server als Ganzes fällt dabei eher verhalten aus:
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Huawei ist so aufgestellt, dass die Gewinnspannen eher mit denen von Cisco vergleichbar sind. Wir hatten erwartet, dass die Qualität ähnlich wie bei Cisco sein würde. Stattdessen haben die Inspur-Server von den von uns untersuchten chinesischen Serveranbietern die bessere Qualität. Lenovo-Server sind wahrscheinlich eine Stufe über Huawei. Dann wäre dieser Huawei-Server der dritte. Der TaiShan 200 verfügt über viele sehr gute mechanische Designelemente, aber bei der Arbeit am Server gibt es ziemlich deutliche Unterschiede. |
Zum eigentlichen Hauptprozessor gibt es unter https://www.servethehome.com/a-quick-look-huawei-hisilicon-kunpeng-920-arm-server-cpu/ dann eine weitere Benchmarkreihe. Die an sich im Jahre 2019 angekündigte CPU bekommt dabei brauchbare Bewertungen – die Tester bemerken allerdings, dass das System auf Huawei-interne Workloads optimiert ist:
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Mit der neuen CPU haben wir daran gearbeitet, sie für die Prime-Time bereit zu machen, aber das ist eine Herausforderung. Die Firmware scheint besser für Huawei-Arbeitslasten geeignet zu sein als für vieles, was wir versuchen, auszuführen. |
GigaDevice / Seeed Studio: GD32E103 als Ersatz für MCP2551 / MCP2515
GigaDevice setzt den vor einiger Zeit begonnen Trend fort, die hauseigenen Mikrocontroller mehr und mehr als Ersatz für Fixed Function-ICs zu offerieren. Im Zusammenspiel mit dem Modulanbieter Seeed Studio gibt es nun ein neues Grove-CAN-Modul, das das bekannte Zweigespann aus MCP2551 und MCP2515 durch einen GD32E103 ersetzt.
(Bildquelle: Seeed, via Instagram: tam.hanna)
Das neue Modul enthält dabei eine Firmware, die die CAN FD – to – Serial-Funktionalität in Software nachbildet. Auf der unter https://www.seeedstudio.com/Grove-CAN-BUS-Module-based-on-GD32E103-p-5456.html bereitstehenden Webseite kann das Produkt um 5USD bezogen werden – das auf den beiden Klassikern basierende Modul kostet stattdessen 20.
LattePanda 3 Delta: Celeron mit Hardwarezugriff
Intels Entscheidung, die “als Mikrocontrollerersatz” vorgesehenen Mini-X86er abzukündigen, führte zu diversen Lustigkeiten. Seither versuchen Unternehmen wie LattePanda immer wieder, mit Notebookprozessoren Einplatinencomputer zu realisieren.
(Bildquelle: LattePanda)
Das neueste Produkt ist der 3 Delta, der auf einem Intel N5105 basiert. Auf der Platine finden sich ausserdem 8GB RAM und eine 64GB große eMMC-Karte; die UHD-GPU dürfte für Videodecoding und Co mehr als ausreichen. Für den GPIO-Zugriff verspricht LattePanda dabei eine Python-API, die auf folgendes GPIO-Komplement zurückgreifen darf:
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12x Analog Inputs |
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Up to 23x Digital Input/Output (7 PWM) |
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1x UART |
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1x I2C |
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1x SPI |
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1x Audio Connector |
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1x 4-Pin RS232 Header |
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1x Fan Port (4 Pin 1.25mm PWM 5V) |
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1x 4-Pin Header (Power and Switch) |
Die bisher nur per Crowdfunding-Plattform erhältliche Platine soll bald bei verschiedenen Distributoren erhältlich sein. Weitere Informationen finden sich unter https://www.lattepanda.com/lattepanda-3-delta. Technische Daten gibt es auch in der unter http://docs.lattepanda.com/ bereitstehenden Dokumentation.
(Bildquelle: LattePanda, via http://docs.lattepanda.com/content/3rd_delta_edition/io_playability/)
Topologievergleich für IoT – oder – ohne Master geht es energiesparender
Über die Frage, wie man ein System des Internets der Dinge am effizientesten aufbaut, lässt sich hervorragend streiten. Im Paper “An energy-aware application module for the fog-based internet of military things” verglich ein pakistanisches Forscherteam eine sequentielle und eine Master-Slave-Architektur zur Verarbeitung von Sensordaten: das sequenzielle System erwies sich sowohl in Sachen Energieverbrauch als auch in Sachen Bandbreitenkonsumation als effizienter. Wer einen detaillierteren Blick auf die Ergebnisse werfen möchte, kann dies unter https://link.springer.com/article/10.1007/s43926-022-00024-z tun.