作者：陸向陽
圖1 Thundercomm公司的RUBIK Pi單板電腦（圖片來源：Thundercomm官網）
此前8月份Particle公司推出一片名為Tachyon單板電腦，採用Qualcomm為其主控晶片，該單板具有12TOPS的AI推論效能，而10月又有一款單板電腦使用Qualcomm晶片，即Thundercomm公司的RUBIK Pi，使用的是Qualcomm QCS6490。
RUBIK Pi從名稱上很明顯有與Raspberry Pi一別苗頭的意味，或有「蹭」的意味，類似過去常見的Raspberry Pi Alternative，但這次不一樣的是，推出該板的Thundercomm公司其實是Qualcomm與ThunderSoft兩業者於2016年所合資成立的。
RUBIK Pi單板硬體規格
RUBIK Pi單板上的Qualcomm QCS6490晶片其實是先行以模組化構裝後才與單板結合，主要是因為Thundercomm公司本身也有單獨在賣晶片模組，便於其他板卡商運用。Qualcomm QCS6490內的CPU為Qualcomm Kryo 670，GPU則是Qualcomm Adreno 643L，並且有AI加速處理器Qualcomm Hexagon 770。
更具體說，Kyro 670類同於4個Arm Cortex-A78與4個Cortex-A55，不過在這裡只有一個Coretx-A78跑到最高速的2.8GHz，其餘相對低頻；GPU Adreno 643L速度則為821MHz；至於Hexagon 700才是本次的主要重點，它能帶來12TOPS（官網寫12.5TOPS，差異不大）的AI推論效能，使RUBIK Pi單板能實現AI、ML、CV（電腦視覺）等應用的推論運算。
圖2 Qualcomm QCS6490晶片內的主要功能（圖片來源：Qualcomm官網）
至於記憶體則為8GB的LPDDR 4x，儲存則是直接在板子上焊有128GB快閃記憶體。另外RUBIK Pi的許多設計都可以看到RPi的影子，例如與RPi 5一樣也是有即時鐘（Real-Time Clock, RTC）外接電池的連接器，也是與各款RPi一樣具有兩排的GPIO接腳等，官方網站網頁上直接表明RUBIK Pi相容各種現有RPi的週邊硬體板卡。
硬體設計相關比較
進一步的，RUBIK Pi若與最前頭提到的Tachyon單板電腦相比，兩者比較大的差異是RUBIK Pi沒有5G通訊功能，其他方面差異不大，包含都具備Wi-Fi、BLE，AI推論效能也都在12TOPS左右，與RPi加搭上AI Kit後的推論效能相去不遠，AI Kit約13TOPS。
也由於12～13TOPS不是很強大的推論效能（AI PC最低要求是40TOPS），所以官網也附帶提及「可佈署1.8B參數」的大語言模型（LLM），言下之意如果模型的參數大於18億個，有可能推論時間過久，會讓人不耐，失去實用性。
至於RUBIK Pi與真正的RPi相比也還是有一些差異，RUBIK Pi有提供DP（DisplayPort）的視訊輸出介面，這是RPi缺乏的，且RUBIK Pi依然使用標準HDMI視訊輸出介面，然而近期的RPi已改用Micro HDMI介面，導致多數狀況下要額外準備轉接器，RUBIK Pi能省去轉接器是其優點。此外，近期的RPi已廢除3.5mm音訊輸出（耳機孔），這點在RUBIK Pi卻依然保留。
由此可知，RUBIK Pi在人機介面連接器規格選定上仍是比較貼近今日普遍常見的，較為實務，而非如RPi般的大膽前衛，RPi為了短小輕薄而改變大宗運用的連接器或廢除連接器，這點與Apple產品有些相似。
當然！RPi 5開始為了避免週邊電路的運作傳輸成為整體單板電腦的效能瓶頸，額外引入了RP1的週邊晶片，這是目前Qualcomm方面尚未採行的作法，不過若基準測試（benchmark）或實務使用上感受不到瓶頸，也不一定要採行額外專屬週邊晶片的設計，仍可保持原有的系統單晶片（SoC）設計。
軟體支援
Thundercomm公司既然是由ThunderSoft與Qualcomm所合資成立，所以Thundercomm的各種模組、板卡一律使用Qualcomm的晶片，軟體方面則盡可能支援呼應ThunderSoft的技術，如作業系統、產業自動化與智慧化應用程式等。更簡單地說，Thundercomm的主務便是在設計、製造、銷售硬體開發套件，透過套件來協助推展Qualcomm的晶片、ThunderSoft的軟體。
不過，RUBIK Pi還是有更廣泛性的軟體支援，不僅支援ThunderSoft自家開發的作業系統，也支援Windows、Android、Linux等，同時也包含Qualcomm自己官方推行的Qualcomm Linux，Qualcomm Linux高度著重於IoT應用，且對核心程式提供長期性的支援服務（Long-Term Support, LTS），長期性支援服務是產業實務應用上非常注重的。
圖3 Qualcomm Linux軟體架構圖（圖片來源：Qualcomm官網）
結語
最後，看來近期新推行的單板電腦都必須標榜點AI硬體加速能力，都開始強調其TOPS數推論效能，好因應可能的Edge AI應用需要，且不一定是用於電腦視覺（CV）的AI應用，甚至可用於大語言模型（屬自然語言處理NLP領域）應用，但必須是參數量大幅縮減版的大語言模型。
單板電腦很大的潛在應用設想是IoT閘道器，只是閘道器是單純暫存、轉傳感測器遞送來的資料，還是立即作資料分析（屬資料科學DS領域），或者是進行AI推論等。
歸結而言，近期的單板電腦找到新的規格經濟方向與路線，值得創客們持續關注，並將其用來發創、實現各種專案。
（責任編輯：謝嘉洵。）
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