Orange Pi 4Bレビュー：Raspberry Piの競合製品にAIが搭載

スワイプして水平にスクロールします

4GBのデュアルチャネルLPDDR4メモリと16GBのeMMCストレージを搭載しています。これは、コンシューマー向けRaspberry Piシリーズで長らく要望されていたものの、未だ提供されていない機能です。Raspberry PiにはないOrange Pi 4Bのもう一つの機能はPCI Expressサポートで、これはオプションのブレイクアウトボードにリボンケーブルコネクタを接続することで利用できます。

Orange Pi 4Bが競合製品より際立っているのは、SoCそのものではありません。Gyrfalcon Technologiesが設計・製造したディープラーニング中心のアクセラレータ、Lightspeeur 2801Sニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）です。ボードを一目見ただけでは見落としてしまうかもしれません。USB 2.0ポートのすぐ後ろに位置する小さなBGAパッケージで、見た目には全く目立ちません。

Orange Pi 4Bには、興味深いデュアルモード電源入力があります。Raspberry Pi 4と同様に、USB Type-Cコネクタからボードに電源を供給することは可能ですが、そうするとOrange Pi 4の唯一のUSB 3.0ポートがブロックされます。より良い選択は、ボードの右下にあるバレルジャックコネクタを使用することです。このコネクタは、センターピンプラス5V 3A入力を受け入れ、USB 3.0ポートを解放しておきます（少なくともHDMIポートを妨害しない限り）。USB Type-Cポートには、2つのLCDパネルコネクタに加えて、DisplayPort 1.2接続もあり、そのうちの1つは、ボードの2番目のMIPIカメラシリアルインターフェイス（CSI）コネクタとしても機能します。

95 x 61 x 24.5mm、48gのこのボードは、Raspberry Pi 4 Model Bよりもわずかに大きく重いですが、ほぼ互角です。この重量には、デュアルバンドWi-FiとBluetooth 5.0無線用の外部アンテナが同梱されています。このアンテナは、UFLコネクタのおかげで、お好みのアンテナに簡単に交換できます。金属製の筐体に組み込む予定の方にとって、これは大きなアップグレードです。シンプルなUFLピグテールを使えば、アンテナ接続を筐体の外側に簡単に、そして安価に取り出せます。

ソフトウェア

Xunlongは以前のリリースと同様に、いくつかのユースケースをカバーするオペレーティングシステムイメージを用意しています。Orange Pi 4Bは、箱から取り出した状態ではAndroid 8.1（2018年11月のパッチレベルという残念なバージョン）がeMMCフラッシュメモリにプリロードされています。

最新のAndroid（少なくとも現行リリースから2バージョンほど最新）の優れた機能を期待している人は、残念ながら失望するでしょう。ボードのすべての機能はサポートされていますが、Xunlongが提供するAndroid Open Source Projectビルドは非常に簡素で、当然ながらGoogle Appsのサポートは含まれていません。また、CPUクラスターの誤検出も見られるようで、バンドルされているベンチマークユーティリティでは、低性能のクアッドコアクラスターでしか動作せず、高性能のデュアルコアクラスターでは動作しないという結果が出ています。

ほとんどのユーザーは、代わりに提供されている他のオペレーティング システムのいずれかを選択する可能性があります。Debian Linux 9、Ubuntu 16.04、Ubuntu 18.04 のダウンロードが提供されています。Ubuntu 18.04 はリリースから 2 年が経過しようとしていますが、Canonical によって 2023 年 4 月までサポートされます。

残念ながら、Ubuntu 18.04を選んですぐに使い始めるほど簡単ではありません。Xunlongは2つのバージョンのOSイメージを提供しています。1つ目はGyrfalcon Lightspeeur NPUを利用するために必要なソフトウェアが含まれていますが、明らかに未完成なビルドで、ルートパーティションがいっぱいになり、フラッシュしたmicroSDカードの容量に合わせてサイズ変更できないため、すぐにクラッシュしてしまいます。2つ目は「バージョン1.2」と記載されており、はるかにスムーズなユーザーエクスペリエンスを提供しますが、Lightspeeur用のソフトウェアは含まれていません。ただし、デバイスはOSに認識されるため、必要なソフトウェアと開発ツールを自分でインストールすることは可能です。

2つのUbuntuビルドにはもう一つ違いがあります。NPU版はGPUによる3Dおよび動画デコードアクセラレーションをサポートしていませんが、非NPU版は一般的なソフトウェア使用とバンドルされているGoogle Chromeブラウザの両方でサポートしています。残念ながら、パフォーマンスは最高とは言えず、それほど要求の厳しくないglmark-es2ベンチマークでは30フレーム/秒を大きく下回りました。

しかし、両ビルドに存在する安定性の問題によって、この状況は急速に影を潜めています。Chromeブラウザはテスト中に頻繁にクラッシュし、Speedometer 2.0ブラウザベンチマークの最後まで到達できませんでした。NPUデモも、実行開始から数分後にクラッシュしました。これらの問題がXunlongの今後のソフトウェアアップデートで解決されるかどうかは、まだ分かりません。

CPUベンチマーク

Orange Pi 4B の性能を徹底的にテストするために、NPU テストを除くすべてのテストで Ubuntu 18.04「バージョン 1.2」イメージを実行しているこのボードに、いくつかのベンチマーク テストを実行し、そのスコアを Raspberry Pi 4 Model B 4GB と比較しました。

合成 Linpack ベンチマークでは、Orange Pi 4B が競合製品を大きく引き離しているようです。単精度のパフォーマンスは特に顕著で、Raspberry Pi 4 の 32 ビット Raspbian ではなく 64 ビット環境で実行することでパフォーマンスが向上している可能性があります。NEON アクセラレーションを有効にすると差は縮まりますが、これは NEON タスクが RK3399 のメイン CPU クラスター外で実行されている結果である可能性があります。

より現実的なファイル圧縮ベンチマークでは、その差は縮まりました。両方のボードは同様のパフォーマンスを発揮しましたが、Raspberry Pi 4 Model B は、CPU クロック速度が低いにもかかわらず、Orange Pi 4B よりもシングルスレッドの圧縮タスクをいくらか速く完了しました。一方、Orange Pi 4B は、おそらく 2 つの CPU コアが追加されているため、マルチスレッド テストでわずかにリードしました。

GIMP 画像編集ベンチマークでも同様のわずかなパフォーマンス上の優位性が見られ、ここでも Orange Pi 4B が Raspberry Pi 4 よりもわずかに早くタスクを完了しました。ここでの利点は、Orange Pi 4B のメモリ スループットの高速化によるものと考えられます。

ストレージベンチマーク

シングルボードコンピュータは、外付けハードドライブを低コストのネットワーク接続ストレージ（NAS）に変換する手段として人気が高まっています。一方、ディープラーニングタスクに取り組む人にとって、大容量で高性能なストレージは大きなメリットとなります。ここでは、両方のボードに外付けUSB 3.0 SSDと同型のmicroSDカードを搭載し、fioユーティリティを使用して読み取り/書き込みスループットを測定しました。

USB ストレージ テストでは、Orange Pi が競合製品よりも優れており、外付け SSD への読み取りと書き込みが Raspberry Pi 4 よりも明らかに高速です。ただし、これらの結果は、USB OTG アダプターを介して単一の USB 3.0 Type-C ポートに接続されたデバイスにのみ当てはまります。SSD をフルサイズの USB 2.0 ポートに移動すると、当然ながらパフォーマンスは 30 MBps 程度にまで低下します。

しかし、microSDカードのテストでは状況は一転し、Raspberry Pi 4は競合製品の2倍以上のパフォーマンスを楽々と達成しました。ただし、ここで注目すべき小さな欠点があります。Orange Pi 4Bは、NPU中心のUbuntuイメージ「バージョン1.0」で、より洗練された「バージョン1.2」よりも高いパフォーマンスを発揮しました。これはバグを示唆しており、将来のソフトウェアアップデートでRaspberry Pi 4に近づくパフォーマンスになる可能性を示唆しています。

ボード右上のPCI Expressコネクタに互換性のあるホストバスアダプタカードを接続すると、ストレージスループットが向上するはずです。このコネクタにはPCIe 2.1接続レーンが1つあり、理論上のピークスループットは500MB/秒です。3.90ドルのブレイクアウトボードは別売りですが、残念ながらレビュー用サンプルには付属していなかったため、テストは実施できませんでした。

ネットワークベンチマーク

高速ストレージには高速ネットワークが不可欠ですが、この点において Orange Pi 4B には、有線 Ethernet ポートと、Raspberry Pi 4 で提供されているものと同じ 2.4 GHz および 5 GHz Wi-Fi 無線という 2 つのオプションがあります。

有線イーサネットポートのパフォーマンスは、Orange Pi 4BとRaspberry Pi 4でほぼ互角で、2.4GHz Wi-Fiスループットも同様です。5GHz接続に切り替えると、Orange Pi 4BはRaspberry Pi 4よりも大幅に速い接続速度を実現し、その差は歴然としています。

残念ながら、注意すべき点が1つあります。Orange Pi 4BはRaspberry Pi 4よりも5GHz帯のWi-Fiスループットは優れていますが、同梱の外部アンテナにもかかわらず、あるいはそのせいで、通信範囲がかなり限られています。Orange Pi 4Bは、同じ部屋に設置されたテスト専用のラボルーターを問題なく受信しましたが、周辺にある他の5GHz帯ネットワークは検出できませんでした。Raspberry Pi 4はネットワークスキャンでこれらのネットワークを問題なく検出していました。

電力ベンチマーク

Raspberry Pi 4は消費電力と発熱量の高さでしばしば批判されていますが、ファームウェアアップデートのリリース以降、消費電力と発熱量は大幅に改善され、どちらも管理しやすいレベルまで低下しています。Orange Pi 4Bも同じ罠に陥っているのでしょうか？

最新のRaspbianビルドを搭載したRaspberry Pi 4 Model B 4GBと比較すると、Orange Pi 4Bはアイドル時と負荷時の両方で消費電力がやや低くなっていますが、大きな差はありません。ここで最も興味深いのは、Lightspeeur NPUが消費電力にほとんど影響を与えないことです。Lightspeeurを介して画像認識ネットワークを実行した場合、消費電力は1ワットしか増加せず、チップ自体は触っても熱くありませんでした。

SoCについては同じことが言えません。CPUに負荷をかけた10分間のワークロード後の熱画像では、パッケージ外部温度のピークが74.2℃に達しました。熱出力はPCB全体に効果的に拡散しておらず、SoCの実装プロセスにおいて熱結合が考慮されていないことが示唆されています。

熱画像上のその他のホットスポットは、RK808 電源管理 IC、GL3224E カード リーダー コントローラ、および RTL8211E イーサネット コントローラ上に見られます。この画像はイーサネット ケーブルを接続せずにキャプチャされたため、後者はボードのファームウェアで電源管理が有効になっていないことを示しています。

神経処理 

ここまで見てきたように、Orange Pi 4Bは汎用シングルボードコンピュータと似ていますが、ディープラーニングタスクという非常に特殊な用途こそが、Orange Pi 4Bの設計を興味深いものにしています。ここでは、Ubuntu 18.04 NPU「バージョン1.0」イメージに切り替えてテストを行っています。このプロセスでは、システムが正常に動作するために必要なスペースを確保するために、ルートパーティションを手動で拡張する必要があります。

NPUを駆動するためのバンドルソフトウェアは、Gyrfalcon独自のソフトウェア開発キットとデモのコピーに過ぎません。これは、プログラマーが独自のソフトウェアでNPUを活用する方法を学ぶための入門書として設計されており、少数の事前学習済みニューラルネットワークを通してその機能を実証します。

NPUに画像認識と分類のタスクが与えられました。一連の画像がメモリに読み込まれ、NPUは推論ネットワークを実行して画像が何を表しているかを推測します。各推論試行には時間が計測され、確率スコア（分類が正しい可能性を示す0から1の間の値）が与えられます。

Lightspeeur NPUはテストを難なくこなし、毎秒15～25フレームの速度で画像を分類しました。これは、ボードの2つのCSIカメラポートから供給される低フレームレートのビデオストリームをライブ分類するのに十分な速度です。驚くべきことに、この処理に必要な電力はわずか1Wでした。これは、Arm Mali GPUを代わりに使用した場合よりも大幅に低く、かつ優れたパフォーマンスを実現しています。

ニューラルネットワークを実験している人にとって、Lightspeeurはまさに宝石のような存在です。しかし、それ以外の人にとっては、単なる好奇心の産物に過ぎないでしょう。Gyrfalcon自身のデモや、自分で考え出したニューラルネットワークのワークロード以外では、Lightspeeurを活用する方法はありません。Chromeの動作を高速化したり、動画再生の効率を上げたりすることはできません。GyrfalconがLightspeeurファミリーをニューラルネットワーク高速化の標準にすることに成功し、AI革命によってニューラルネットワーク技術がデスクトップに導入されれば、状況は一変するかもしれません。そうでなければ、Lightspeeurは開発者だけが興味を持つものになるでしょう。

結論

Orange Pi 4Bには素晴らしい点が数多くありますが、いくつか不満点もあります。PCI Expressレーンが1つ搭載されているのは嬉しいのですが、ブレイクアウトボードが必要で、執筆時点ではドライバもネットワークカード1枚とSATAホストバスアダプタカード1枚しか接続できないという制約があります。USB Type-Cコネクタは高速外部ストレージやGoogleのCoral Acceleratorなどの追加コプロセッサへの接続には十分ですが、HDMIコネクタと干渉する可能性があります。

ソフトウェア面にも改善の余地があります。Orange Pi 4BのGPIOヘッダーは、動作に必要なソフトウェアがまだ新しいボードに移植されていなかったため、今回のレビューではテストされていませんでした。安定性も大きな問題で、クラッシュが頻繁に発生し、テストが中断され、Speedometer 2.0ベンチマークが完了できませんでした。

これらの注意点や、Orange Pi 4Bが前モデルの2倍の価格であることを踏まえても、このボードを気に入らない人はいないでしょう。Lightspeeur NPUは、このボードの重要な要素です。非常に低い消費電力で優れたニューラルネットワークアクセラレーションを提供し、機械学習、コンピュータービジョン、人工知能の分野で働く人にとって素晴らしいリソースとなります。

ただし、画像分類、オブジェクト認識、その他のニューラル ネットワーク ワークロードを試すことに興味がない人にとっては、Orange Pi 4 の方がコストが低く、USB 3.0 接続も追加されています。一方、Raspberry Pi 4B は、より成熟したソフトウェア スタックと、驚くほど幅広いコミュニティ主導のエコシステムの恩恵を受けています。

詳細: Raspberry Piのレビュー

詳細: Raspberry Piチュートリアル

詳細: Raspberry Piプロジェクト トップ10