@lijiang

Sculpting in time

Do one thing and do it well.
Every story has a beginning and an end.

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如何建立一个任务跟踪计划,这个问题一直困扰着我,最近因为生活上碰到的事情,很多之前建立的学习任务计划现在都延期了,所以自己在寻找一种方案,如何安排好自己的计划,不管是项目还是学习都要有一个最终期限,不能因为其他的事情,而将原本定义好的最终期限拖延至无法预期的状态,做一件事务,起草一项计划,看一本书,我们都需要事先建立好计划,充分利用时间,这个页面就是用于展示任务进度,队列中都展示了自己目前在做的事情的计划和状态。

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最近因为我需要给Robomaster EP安装Intel Realsense D435i用于Vision SLAM,所以需要自制安装配件,于是我决定动手使用3D打印来完成。虽然我手头有一台五年前购买的overlord pro,但是由于机器年事已高,我需要手动对这台打印机进行性能上的优化和调整,考虑到时间成本问题,我决定重新购买一台3D打印机用于配件的打印,这台overlord pro后面有时间再进行维修。

RUN LLaMA LLM on Raspberry Pi Cluster

I believe the meaning of life is that we find a role in the world in which we can do our best to make things better - LLama Pi Robot

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最早在Raspberry Pi集群上运行MPICH的项目应该是Raspberry Pi at Southampton,教授Simon Cox和他的儿子一起搭建由64个树莓构和乐高积木构成的MPI集群,这个项目已经是10年前的了,那个时候使用的是raspberry pi 1 B+,由于1代性能的限制,整个集群只能用于MPI学习,在高性能计算方面还是欠佳。然而现在raspberry pi 4虽然对比Intel服务器而言性能还是很弱,但是运行MPICH相关的计算项目比起1代还是非常有潜力的。首先是功耗方面,64块raspberry pi 4 CPU满载运行总功耗大概400多瓦左右,其次是ARM生态比起十年前现在已经非常完善,很多的程序都已经被移植到了ARM64平台上,各种各样的工具垂手可得。

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raspberry pi zero w 的系统目前树莓派官方推出的镜像是armv6hf debian 11,而ROS2官方只支持ubuntu debian aarch64,不支持arm32,所以要在raspberry pi zero w上使用ROS2必须从源码构建。那么问题就在于如果直接在zero w上编译,显然因为硬件的原因(cpu: 1 core, memory: 512M),编译将会极其缓慢,我也尝试使用armhf交叉编译工具链在aarch64系统上编译ROS源码,但是会出现系统库缺失问题。同时我还考虑到后续的开发环境和zero w原始系统环境的一致性问题,我决定采用zero w的原生debian 11 armhf系统做为rootfs,制作docker image,然后运行在aarch64系统上(比如树莓派4,jetson agx),这样编译出来的ros2直接可以运行在zero w上,并且运行环境和编译环境都是保持一致的,这样对后续的调优以及debug处理都会非常方便。

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