@lijiang

Sculpting in time

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

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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年初我打算花半年时间研究自动驾驶,以及计算机图形学,于是开始调研开发自动驾驶系统的硬件,最先考虑的是nvidia在2019年发布jetson nano平台时开放的jetbot,基本是一台玩具小车,配备3D打印车身,两个小轮子以及一块jetson nano developer kit,一个camera,官方项目地址,考虑搭建整个车子的硬件平台所需要的成本以及可玩性,我决定不考虑类似玩具方案的car robot,最后我瞄准了DJI robomaster EP,因为它开放了完整的SDK,并且整个机器人平台是用于教育比赛而设计的,可玩性非常丰富,自己也不需要过多的去考虑底层硬件的装配。这样我就可以借鉴jetbot的自动驾驶设计,将其移植到robomaster EP上,打造最原始的自动驾驶开发平台。

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