“Raspberry Pi 4 Model B” を購入しました。

Raspberry Pi 4 Model Bの基板を正面上方から撮影した写真。 — “Raspberry Pi 4 Model B” の基板の写真。

品物が自宅に届いたのは2023年3月19日。”Raspberry Pi 4 Model B 4GB” はこんなに小さな基板にPCとして必要充分な機能が詰まっています。
品物が自宅に届いたのは2023年3月19日。
ディスプレイとキーボードなどを接続してUbuntu 22.04 LTS OSをインストールして使用しています。
ウェブサイト閲覧程度ならばPCとして充分快適に利用出来ます。

黒色のアルミニウム製ケースに収めたRaspberry Pi 4 Model Bを撮影した写真。上蓋が外され隣に置かれて基板が見えている。 — “Raspberry Pi 4 Model B” とアルミニウム製のケースの写真。

ファンレス運用の為にしっかりと冷却が出来、耐久性に優れたアルミニウム製のファンレスケース(Geekworm / Raspberry Pi 4 Case)を購入しました。

黒色のアルミニウム製のケースに収められたRaspberry Pi 4 Model BとmicroSDメモリーカードを正面上方から撮影した写真。ケースの上蓋が外されて上方に置かれて基板が見えている。右隣りにmicroSDメモリーカードが置かれている。 — “Raspberry Pi 4 Model B” とアルミニウム製ケースとmicroSDメモリーカードの写真。

OSは “Ubuntu 22.04 LTS” をmicroSDメモリーカードに書き込んであります。

黒色のアルミニウム製ケースに収めたRaspberry Pi 4 Model Bを撮影した写真。上蓋が外され基板が見えている。 CPUパッケージには銅板が乗せられその上には熱伝導グリスが盛られている。他のチップのパッケージの上には薄紫色の熱伝導シートが載せられている。近くには熱伝導グリスの小さなシリンダーが置かれている。 — ケースに収めた “Raspberry Pi 4 Model B” の写真。

CPUのパッケージに熱伝導グリスを盛り、その上にケースに付属していた四角い銅板を乗せ、更に熱伝導グリスを盛ります。
その他のパッケージには付属の薄紫色の熱伝導パッドを貼ります。
上蓋を閉めると上蓋の裏側にある柱が発熱するチップ上に接して熱をケースに伝導して逃してくれます。
CPU温度は通常時で30℃台から負荷を掛けた状態で40℃台でした。

Raspberry Pi 4 Model Bを収めた黒色のアルミニウム製ケースを撮影した写真。 — “Raspberry Pi 4 Model B” を収めたアルミニウム製ケースの写真。

ケースの蓋を閉めて裏側から4か所を黒色の六角穴付きボルトで締めます。

黒色のアルミニウム製ケースに収められたRaspberry Pi 4 Model Bと小型ディスプレイを撮影した写真。画面は電源が切られて黒い。 Raspberry Pi 4 Model B本体とディスプレイにはケーブル類が幾本も繋がっている。 — アルミニウム製ケースに収められた “Raspberry Pi 4 Model B” と小型ディスプレイの写真。

7インチのタッチパネルディスプレイ(SunFounder / 7” Capacitive IPS LCD Touchscreen for Raspberry Pi with Bracket)を接続しました。

以下、2023年4月19日現在までの経緯を書きます。

私は機械学習系AIで画像識別機を作ろうと思い、昨年2022年5月中旬にオンライン通販ウェブサイトでエッジAI処理ボードの “NVIDIA Jetson Nano 2GB Development Kit“を在庫有りだったので税抜き価格6,752円で注文しました。
しかしこの商品が同月内に届く予定だった筈が、ケースや部品類だけが届いた後、待てど暮せど本体が届かず通販会社に度々問い合わせるも「手配が遅れている」とか「航空便が使えず船便で来るから遅れる」だとか、「船が港に入港出来ない」だとか言って結局同年内に届かず、そのまま商品ページが削除されてしまいました。

NVIDIA社は日本時間2022年9月21日に “Jetson Orin Nano” という後継機種を発表し、これの本体のみの予定価格が199USドルでしたので、私はこれの発売を待っていました。

しかし2023年4月19日現在、Jetson Orin Nanoは別の販売ウェブサイトで未だ在庫が無い上、開発者キットは価格が何と8万円前後という高額になっており、とてもではないですが試しに気軽に買ってみる事は出来ません。

そこでAI処理性能は前述の製品より大幅に低くなりますが、2019年発売のシングルボードコンピューターである “Raspberry Pi 4 Model B” を前述のものとは異なるオンライン通販ウェブサイトで税込価格18,000円で購入しました。

このRaspberry Pi 4 Model Bも発売当初の価格は6,000円弱でしたので3倍もの価格高騰です。
エッジAI処理端末は世界的に需要が増大している反面、供給は圧倒的に不足しており、需給バランスが崩壊して全面的な価格高騰に見舞われている状況のようです。

届いたRaspberry Pi 4 Model Bをアルミニウム製のファンレスケース(Geekworm / Raspberry Pi 4 Case)に入れ、Full HD USBカメラ(ELECOM / USBウェブカメラ / UCAM-C820ABBK)や7インチタッチパネルディスプレイ(SunFounder / 7” Capacitive IPS LCD Touchscreen for Raspberry Pi with Bracket)、USB有線キーボード(SANWA SUPPLY / スリムキーボードブラック / SKB-SL32BK)を接続し、Ubuntu 22.04 LTS OSをインストールし、PyTorch2.0及びOpenCVで画像識別AIの機械学習に取り組んでおります。

しかしやはり処理能力が低く、ネットワークのパラメーター数を極度に削減しても中々リアルタイムでの処理(推論)が実現出来ていません。
試行錯誤中です。

[2023年05月06日追記]
{
その後の試行錯誤であらゆるパラメーター数削減、演算回数削減のテクニックを駆使し、処理方法、トレーニング方法も工夫に工夫を重ねた結果、当初予想以上に素晴らしい機械学習AIによる画像識別システムが完成いたしました。
恐らくこの筋に詳しい人を唸らせる程の優れたシステムです。
}