Compute Bladeのレビュー: サーバーラック上のRaspberry Pi

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Compute Bladeの「存在意義」ではありませんが、GPIOを利用できます。NVMe SSDスロットのすぐ下に2 x 5ヘッダーがあり、オプションのRTCモジュール用にいくつかのピンが分岐されています。ありがたいことに、これらのピンにはI2Cも含まれているため、Stemma QTインターフェースを使用して一連のI2C対応デバイスをテストできます。 

I2CインターフェースのテストにはCircuitPythonを使うことにしました。Adafruitのおかげでインストールも簡単でした。BME688温度・湿度・空気質センサーの接続は簡単で、数分後には画面にデータが表示されました。Bladeの「前面」に移動すると、3Dプリントされた美しいプッシュ機構を備えたプッシュボタンが目に入りました。このボタンはGPIOに接続されており、お気に入りのプログラミング言語から自由にアクセスできます。Pythonを使ってテストしたところ、完璧に動作しました。あとは、ボタンを押した時に何が起こるかを考えるだけです。 

ボタンのすぐ下には、今まで見た中で一番小さなWS2812（NeoPixel）があります。この2つのピクセルは完全にアドレス指定可能で、様々なプログラミング言語からアクセスできます。私の（悪名高い）ディスコライトシーケンスを実行してみることにしましたが、ディスコテストはクリアしました。ボードには2つのUARTインターフェースがあります。「前面」インターフェースはCH341A USB-シリアル（TTL）およびI2Cアダプターを使ってテストしました。設定を少し調整するだけで、ほとんど手間をかけずにシリアルプロンプトが動作しました。

Compute Blade で何ができますか?

Compute Bladeは、典型的なCompute Moduleキャリアボードではなく、クラスタの一部として使用されることを目的としています。Compute Module 4を搭載したクラスタは高密度のコンピューティングパワーを提供し、Compute Bladeのフォームファクタは高密度クラスタの構築を可能にします。代表的なアプリケーションとしては、エッジコンピューティング、機械学習、AI、超小規模データセンターなどが挙げられます。PoE対応のサーバーラックにブレードをスロットインすることで、すっきりとしたシンプルな設置が可能です。

結論

Raspberry Pi 4を使えばRaspberry Piベースのサーバーを構築できます。Argon EONはその好例です。しかし、高密度のRaspberry Piベースのコンピューティングパワーが必要な場合は、Compute Bladeのフォームファクタに勝るものはありません。確かにGPIO、CSI、DSIインターフェースのほとんどが失われますが、Compute Bladeはサーバーラックでの使用を想定して設計されているため、デザインを優先してこれらの機能を犠牲にしても構いません。

Compute Bladeは、よく考え抜かれたキットです。万人向けではありませんが、その機能を高く評価する人にとっては、機能主導型設計の最高峰と言えるでしょう。データセンター主導のプロジェクトに必要なものはすべて、Compute Bladeに搭載されています。

レス・パウンダーは、トムズ・ハードウェアのアソシエイトエディターです。クリエイティブテクノロジストとして、7年間にわたり、老若男女を問わず、教育と啓発のためのプロジェクトを手がけてきました。Raspberry Pi Foundationと協力し、教師向けトレーニングプログラム「Picademy」の執筆・提供にも携わっています。