Projekt Raspberry Pi ogłosił wprowadzenie do sprzedaży nowego modułu Raspberry Pi Compute Module 5, który jest przenośną wersją modelu Raspberry Pi 5 o wymiarach zaledwie 55 × 40 mm. Cena modułu wynosi od 45 do 135 dolarów w zależności od pojemności pamięci oraz możliwości wsparcia dla Wi-Fi.
Moduł wyposażony jest w SoC BCM2712, który jest również stosowany w Raspberry Pi 5, i zawiera cztery 64-bitowe rdzenie ARMv8 Cortex-A76 pracujące z częstotliwością 2.4GHz oraz procesor graficzny VideoCore VII. Posiada dwa wyjścia wideo HDMI (4Kp60). Procesor graficzny wspiera API Vulkan 1.3 oraz OpenGL ES 3.1 i jest zdolny do dekodowania wideo H.265 (HEVC) w jakości 4Kp60. Moduł ma interfejs PCI Express 2.0, dwa czterokanałowe interfejsy MIPI DSI dla ekranu (DSI) oraz kamery (CSI-2), Gigabit Ethernet, 2 × USB 3.0, 30-pinowy GPIO, 6 × UART, 5 × I2C, 5 × UART, 4 × PWM, 5 × SPI oraz SDIO 2.0.
Moduł oferowany jest w różnych wariantach z różną pamięcią RAM (1 GB, 2 GB, 4 GB, 8 GB SDRAM) i eMMC Flash (0 GB, 16 GB, 32 GB, 64 GB), a także z wsparciem lub bez wsparcia dla komunikacji bezprzewodowej (2.4 GHz, 5.0 GHz IEEE 802.11 b/g/n/ac oraz Bluetooth 5.0, BLE). W przyszłym roku planowane jest wprowadzenie do sprzedaży wariantu z 16 GB RAM. Zakres temperatur roboczych wynosi od -20 do 85°C (poprzednia wersja modułu mogła działać w zakresie od 0°C do 80°C).
Złącze dla nowego modułu jest zgodne z poprzednim modelem Raspberry Pi Compute Module 4 i jest z nim kompatybilne, co pozwala na używanie nowego modułu z większością akcesoriów wydanych dla Compute Module 4. Różnice w pinout obejmują jedynie usunięcie dwóch dodatkowych portów USB 3.0 i dwóch podwójnych interfejsów MIPI. Nowy moduł przewyższa Raspberry Pi Compute Module 4 pod względem wydajności 2-3 razy.
Dodatkowo dostępna jest płyta rozszerzająca Compute Module 5, która umożliwia dodatkowe porty wejścia/wyjścia (Compute Module 5 IO Board), wyposażona w dwa pełnowymiarowe porty HDMI 2.0, Gigabit Ethernet z PoE+, dwa porty USB 2.0, MicroSD, PCI Express Gen 2, 40-pinowy GPIO, gniazda na kamerę i wyświetlacz, bateria dla zegara czasu rzeczywistego oraz złącze dla wentylatora.
Ponadto, projekt Raspberry Pi zaprezentował płytkę Raspberry Pi Pico 2 W, która kontynuuje rozwój miniaturowej płytki Pico 2 wyposażonej w mikrokontroler RP2350 zaprojektowany przez siebie. Modyfikacja oznaczona literą „W” różni się obsługą Bluetooth 5.2 oraz Wi-Fi (2,4 GHz 802.11n), realizowaną na bazie układu Infineon CYW43439. W pozostałych aspektach nowa płytka jest zgodna z modelami Pico 2. Koszt Pico 2 W wynosi 7 USD, co jest o 2 USD droższe od wersji bez Wi-Fi. Seria Raspberry Pi Pico jest przede wszystkim skierowana do wspólnego użycia z komputerami Raspberry Pi, rozwoju systemów wbudowanych oraz zarządzania różnymi urządzeniami.
Mikrokontroler RP2350 zawiera dwurdzeniowy procesor ARM Cortex-M33 z DSP i blok do obliczeń zmiennoprzecinkowych, pracujący z częstotliwością 150 MHz, a także dwa opcjonalne rdzenie Hazard3 z architekturą zestawu instrukcji RISC-V, na które można przełączyć podczas uruchamiania, aby używać ich zamiast rdzeni ARM Cortex-M33. Układ wyposażony jest w 520 KB wbudowanej pamięci RAM, umożliwia podłączenie zewnętrznych modułów pamięci QSPI PSRAM i zapewnia rozszerzone możliwości w zakresie bezpieczeństwa. Płytka dostarczana jest z 4 MB QSPI Flash i jest w pełni zgodna z poprzednimi modelami Pico 1 na poziomie interfejsów sprzętowych oraz oprogramowania wykorzystywanego do opracowywania aplikacji.
Mikrokontroler jest wyposażony w wbudowane środki ochrony przed atakami poprzez wprowadzanie usterek (Fault Injection) i obsługuje technologię Arm TrustZone, która może być używana do weryfikacji rozruchu poprzez cyfrowy podpis, dostarcza instrukcje przyspieszające obliczenia hashy SHA-256 oraz niezawodną generację liczb losowych (TRNG, True Random Number Generator). Dodatkowo udostępniono 8 KB jednokrotnie programowanej pamięci, co daje możliwość zapisania danych, które następnie nie mogą być zmieniane ani usuwane.
Do tworzenia aplikacji dla Raspberry Pi Pico 2 można używać języków C, C++, MicroPython lub CircuitPython. Rozwój w C/C++ może być prowadzony w edytorze Visual Studio Code, do którego dostępna jest specjalna wtyczka. Możliwości chipu są wystarczające do realizacji aplikacji do zadań uczenia maszynowego, do których dostępny jest port frameworka TensorFlow Lite. Do dostępu sieciowego proponuje się użycie stosu lwIP, który jest częścią Pico SDK do opracowywania aplikacji w języku C, a także w oprogramowaniu MicroPython.
Źródło: opennet.ru
