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グラフィックデザインにおける印象的な経験。

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

Sep 04, 2023

明確に特定の使用例を念頭に置いて設計された、優れたフォームファクターの堅牢なハードウェア。

小型フォームファクタ

SSDスロット

PoE

USB C

パッシブ冷却

限られた GPIO

Tom's Hardware を信頼できる理由 当社の専門レビュー担当者は、お客様が最適なものを選択できるよう、何時間もかけて製品とサービスをテストおよび比較します。 テスト方法について詳しくは、こちらをご覧ください。

Raspberry Pi について考えるとき、おそらく興味深いプロジェクトに使用するシングルボード コンピューターを想像するでしょう。 しかし、多くの人が計算クラスターで Raspberry Pi を使用しています。 では、Pi を搭載したサーバーをデータセンターに設置できないのはなぜでしょうか? データセンター コンピューティングに最適なフォーム ファクターは、ラック上の他のブレード サーバーの隣に簡単に収まるコンパクトなシャーシであるブレード サーバーです。 Compute Blade は、Raspberry Pi Compute モジュールを見つけて搭載できれば、その目的を見事に満たします。

私は興味をそそられたため、2021 年 6 月から Ivan Kuleshov の Compute Blade プロジェクトに注目してきました。 確かに、私はさまざまな Compute Module 4 キャリア ボードを使用してきました。 公式ボードである Seeed のデュアル ギガビット イーサネット キャリア ボードから、Cytron の Maker ボードまで。 どれも満たすべき独自のニッチ分野を持っていますが、Kuleshov の Compute Blade は 2 年間の構想期間にもかかわらず、依然として私の興味を引きつけました。

Kickstarter はすでに 100 万ドルをはるかに超えて終了しており、熱心な支援者の元に間もなくユニットが届くことになります。 幸運にも、最終製品とほぼ一致するリリース候補を実際に手に入れることができました。 Kickstarter にとって、110 ドルの DEV Compute Blade は、この製品群の中でも特に最高のバージョンであり、サーバーに特化した機能をスリムなフォーム ファクターに多数詰め込んでいます。 このレビューはリリース候補に基づいており、小売店に発売されると変更される可能性があります。

初めに言っておきますが、これは単なる IO キャリア ボードではありません。 Compute Blade はラックマウントでの使用向けに設計されており、Raspberry Pi CM4 ボードの高密度クラスターに電力とネットワークを提供する PoE を備えています。 長くて細いブレードのデザインはこれに美しく適しており、賢明なコンポーネントの配置により、機能が満載の高密度のボードが得られます。

おしゃれな赤い陽極酸化ヒートシンク (4 本の Torx 8 ネジで固定されている) の下には、Raspberry Pi Compute Module 4 用のコネクタがあります。このコネクタは、どの Compute Module 4 バリアントでも使用できます。 私たちのテストマシンは、4GB 32GB の eMMC と内蔵 Wi-Fi を備えた CM4 でした。 私たちは、非常に優れたドキュメントに従い、eMMC ドライブをマウントする特別なツールを使用して Raspberry Pi OS をフラッシュしました。

このツール rpiboot は、eMMC フラッシュ ストレージを USB ドライブとしてマウントする Raspberry Pi の公式手段です。 これは、最初から Compute Module で使用されており (最初の Compute Module でその使用方法を学んだことを覚えています)、Raspberry Pi Imager と併用すると、すぐに OS をフラッシュできます。

Compute Module Lite を使用する場合は、オンボードのマイクロ SD カード スロットを使用して OS を起動できます。 オンボード USB A ポートは起動時にアクセスできませんが、それは Compute Blade のせいではありません。 この問題は、コンピューティング モジュール自体の根底にあります。 簡単な設定変更で解決できないことはありません。すぐに再起動すると、USB A 2.0 ポートが動作するようになりました。

NVMe ドライブ (2230 から 22110) の追加は、ブレードの「後部」近くの専用領域のおかげで簡単です。 Compute Blade の電源をオフにした状態で、ネジを外し、テスト ドライブを差し込み、所定の位置に固定するだけで済みました。 Linux ターミナルから、起動時にドライブをマウントするように設定するなど、ドライブを使用する準備をすることができました。 Compute Blade を画面に接続する必要がある場合、オンボード HDMI ポートは、赤色の陽極酸化アルミニウム ヒートシンクとブレードの「前面」にあるギガビット イーサネット ポートの間にあります。

このイーサネット ポートは PoE (パワー オーバー イーサネット) も提供しており、PoE 対応スイッチである Netgear GS308P を使用すると、電力供給とホーム ネットワークへの接続をすべて 1 本のケーブルで行うことができました。 追加の構成は必要なく、プラグアンドプレイするだけです。 鋭い観察力のある方は、HDMI とイーサネットの間に DIP スイッチがあることに気づいたでしょう。 これらのスイッチは、書き込み保護、Wi-Fi、Bluetooth を制御します。 これらのスイッチを切り替えると、これらの機能が有効または無効になり、一定レベルのセキュリティが提供されます。

Raspberry Pi コンピューティング モジュールが現在事実上入手不可能であることは皆さんもご存知のはずですが、コンピューティング ブレードをクローン ボードで使用できるでしょうか? 簡単に言うと「はい」ですが、最良のサポートは Raspberry Pi Compute Module 4 から得られます。私はこれを個人的にテストすることができませんでした。 私の唯一の CM4 代替手段は Rock 3 Compute Module ですが、これは CM4 ピン配列と電気的に互換性がありません。

YouTuber の Jeff Geerling は、Compute Blade を使用していくつかの CM4 互換ボードをテストし、Plebian Linux を搭載した Pine64 SOQuartz が最も優れたサポートを備えているようですが、Raspberry Pi と比較すると、それさえも著しく不十分です。 現時点では、在庫があれば CM4 を使い続けるのが最善です。

Compute Blade の「存在理由」ではありませんが、使用できる GPIO があります。 NVMe SSD スロットのすぐ下には 2 x 5 ヘッダーがあり、特にオプションの RTC モジュールで使用するための、選択されたいくつかのピンを取り出しています。 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 インターフェイスを使用して一連の I2C 対応デバイスをテストできます。

Adafruit のおかげで簡単にインストールできる CircuitPython を使用して I2C インターフェイスをテストすることにしました。 BME688 温度 / 湿度および空気質センサーの接続は簡単で、数分以内に画面全体にデータがストリーミングされました。 Blade の「前面」に移動すると、3D プリントされた精巧なプッシュ機構を備えたプッシュ ボタンが見つかりました。 このボタンは GPIO に接続されており、好みのプログラミング言語を介して完全にアクセスできます。 Python を使用してテストを実行したところ、完全に動作することが報告できました。 あとはボタンを押したときに何をするかを考えるだけです。

ボタンのすぐ下には、これまで見た中で最小の WS2812 (NeoPixel) が配置されています。 これら 2 つのピクセルは完全にアドレス指定可能であり、多くのプログラミング言語を介してアクセスできます。 私は、(悪名高い) ディスコ ライト シーケンスを実行することを選択し、ディスコ テストに合格しました。 ボードには 2 つの UART インターフェイスがあります。 CH341A USB - シリアル (TTL) および I2C アダプターを使用して「フロント」インターフェイスをテストしました。 いくつかの設定調整を行うと、ほとんど手間をかけずにシリアル プロンプトを実行できるようになりました。

Compute Blade は典型的な Compute Module キャリア ボードではなく、クラスタの一部となることを目的としています。 Compute Module 4 を搭載したクラスターは高密度のコンピューティング能力を提供し、Compute Blade のフォーム ファクターは高密度クラスターを構築できることを意味します。 典型的なアプリケーションは、エッジ コンピューティング、機械学習、AI、超小規模データ センターです。 PoE を備えたサーバー ラックにブレードをスロットに挿入すると、クリーンかつ簡単にインストールできます。

Raspberry Pi 4 を使用して Raspberry Pi ベースのサーバーを構築できます。Argon EON はこれを完璧に例示しています。 しかし、高密度の Raspberry Pi ベースのコンピューティング能力が必要な場合、Compute Blade のフォーム ファクターに勝るものはありません。 確かに GPIO、CSI、DSI インターフェイスの大部分は失われますが、Compute Blade はサーバー ラックで使用するように設計されているため、設計の名の下にこれらの機能を失うことは許容されます。

Compute Blade はよく考えられたキットです。 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、機能主導の設計の頂点です。 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 に含まれています。

Les Pounder は、Tom's Hardware の副編集者です。 彼はクリエイティブ テクノロジストであり、7 年間にわたり、老若男女の心を教育し、インスピレーションを与えるプロジェクトを立ち上げてきました。 彼は Raspberry Pi Foundation と協力して、教師向けトレーニング プログラム「Picademy」を作成し、提供してきました。

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