Raspberry Pi ahora es compatible con GPU externas

Durante los últimos dos años, un equipo que incluye a YouTuber y al jefe supremo de Raspberry Pi, Jeff Geerling, ha estado trabajando para lograr que las GPU AMD externas funcionen con un módulo de cómputo 4. Ayer, en una publicación de blog en su sitio web, Jeff reveló que el proyecto ha tenido éxito. – principalmente.

No usarás Doom Eternal en una Pi en el corto plazo, pero como explica Jeff en su video, eso tiene más que ver con la dependencia de Steam y Proton de la arquitectura x86 que con cualquier otra cosa. Además, este proyecto se limita a las tarjetas gráficas AMD con sus controladores de código abierto, a diferencia de la política de puertas cerradas de Nvidia. Lo que se ha logrado sigue siendo increíble, dado el terrible estado del soporte de PCI Express en ARM System on Chips (SoC) y el caso relativamente específico de agregar soporte para tarjetas gráficas externas más antiguas al kernel ARM de Linux.

El equipo de personas detrás de este proyecto incluye ingenieros de AMD, desarrolladores de ARM y un montón de personas simplemente dispuestas a ensuciarse las manos y aprender realmente lo que el SoC BCM2711 puede y no puede hacer. Resulta que puede iniciarse en una computadora de escritorio y puede hacer algunos puntos de referencia, pero estos son los primeros días. Días tempranos y con fallas. Dirígete al blog de Jeff Geerling para leer los detalles completos del proyecto y, si deseas contribuir, puedes bifurcar el proyecto desde su página de GitHub.

¿Por qué conectar una GPU a un Pi?

Este proyecto es, sin duda, una colaboración increíble, profundizando en lo que es y no es posible con el hardware proporcionado por Raspberry Pi. Dicho esto, todavía surge la pregunta: ¿Por qué?

Bueno, más allá del simple hecho de que es increíble lograr algo como esto, en realidad puede haber algunos usos prácticos. Las computadoras de placa única Nvidia Jetson Nano y Jetson Xavier usan tecnología GPU para crear potentes dispositivos Edge AI. Si bien Raspberry Pi definitivamente se puede usar para Machine Learning, LINK tiene poca potencia sin periféricos EdgeAI especializados. El soporte completo para GPU externas puede abrir el Pi para usar compilaciones específicas de GPU de varias bibliotecas como TensorFlow, Pytorch y otras. Del mismo modo, las plataformas de edición de video como Adobe Premiere son compatibles con las tarjetas gráficas AMD, ¡y esto podría convertir a Raspberry Pi en una bestia de edición!

Todo está muy lejos, pero podemos soñar.

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