开源硬件初识——Orange Pi AIpro（8T）_orange pi aipro捎写linux

开源硬件初识——Orange Pi AIpro（8T）

大抵是因为缘，妙不可言地就有了这么一块儿新一代AI开发板，乐于接触新鲜玩意儿的小火苗噌一下就燃了起来。

还没等拿到硬件，就已经开始在Orange Pi AIpro 官网上查阅起资料，急切的等待着。

官方已经把配套的硬件准备妥当，所以需要提前准备的东西不多。根据之前玩其他开源硬件的经验，这系统被弄坏是经常发生的事情，所以就准备了

1. TF读卡器；
2. 一块2014年的M.2 SATA SSD；

这块SSD 是2242 64G的规格，从旧笔记本上卸下来之后组成移动硬盘也一直在使用，正好可以取代TF卡，作为Orange Pi AIpro的系统盘。

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开发板全貌

整体看上去中规中矩，蓝色的板子看上去自带科技感，元器件layout也比较规矩。基本需要用长线连接的设备接口都在一侧，这一点非常赞，不然开发者的桌面估计杂乱等级又要进阶。

开发板已经盖上了大片散热器，想一想配的是65W PD适配器，满功耗跑的状态肯定非常刺激，上电时候100%转速的风扇还属实吓了一跳。

板载8G内存，32G TF卡，预留eMMC接口，预留M.2 SSD硬盘接口。

但是这里预留的是2280规格的SSD，我之前是2242的规格，所以就淘了一块儿延长板，用于固定2242的SSD在2280的接口，效果如下：

接口非常丰富，有双HDMI，极为先进的3.5mm耳机孔，多种USB，千兆网口，2.4/5G天线，40Pin扩展接口等等；

除此之外，还预留2个MIPI CSI 2 Lane接口，1个MIPI DSI 2 Lane接口；理论上说这种芯片上的MIPI应该最高支持每Lane 1.5 Gbps，2 Lane 的Data Rate为3 Gbps；以1920x1080@60Hz来算，总带宽为1920x1080x60x3x8 ≈ 2.98 Gbps；如果内部不含有DSC压缩，MIPI DSI输出的分辨率也就局限在FHD 60Hz了；

开始整活

官方文档中确认HDMI0连接显示器，先连接有线键鼠，开机进入用户登录画面，键入密码，随即显示Orangi Pi AIpro的桌面，这个桌面就很香橙感。

后续通过GUI连接WIFI，连接蓝牙鼠标，笔者的蓝牙键盘没有连接上去。显示器和鼠标还要进行物理切换，所以还是进行SSH或VNC开发了。

果不其然，在重新设置开启VNC的时候，还是把系统搞坏了，桌面无法显示，只能重新刷入官方镜像。

后面的内容包含基础设置，镜像烧录TF、SSD，性能测试等；

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基础设置

SSH连接

我比较常用的连接方式有SSH和VNC viewer两种，SSH默认系统已经开启，知道Orange Pi AIpro的IP地址，我这里使用的是FinalShell，输入IP，端口号，用户名，密码，即可完成SSH登录，效果如下：

VNC连接

还有就是通过VNC连接可以看到桌面，处理视频，图像处理的案例非常有用。

官方镜像通过VNC viewer，是专用默认端口IP:1会进入root账户，尝试直接在用户HwHiAiUser的home开vncserver，在端口IP:2连接后会显示灰色，需要在.vnc配置中进行修改配置。

后面就该为x11vnc + LigthDM的方式了；

1. 安装x11vnc和LightDM，并设置LightDM为默认显示管理器：

   sudo apt update
   sudo apt install x11vnc lightdm
   
   sudo dpkg-reconfigure lightdm
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2. 设置x11vnc密码，用于VNC连接的认证：

   x11vnc -storepasswd
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   按照提示输入和确认密码，会在当前用户的主目录下 创建一个.vnc/passwd文件。

3. 创建x11vnc服务文件：

   sudo nano /etc/systemd/system/x11vnc.service
   1

4. 添加一下内容到服务文件：

   [Unit]
   Description=Start x11vnc at startup
   After=multi-user.target
   
   [Service]
   Type=simple
   ExecStart=/usr/bin/x11vnc -auth /var/run/lightdm/root/:0 -forever -loop -noxdamage -repeat -rfbauth /home/HwHiAiUser/.vnc/passwd -rfbport 5900 -shared
   
   [Install]
   WantedBy=multi-user.target
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   将 /home/HwHiAiUser/.vnc/passwd 为实际存储 x11vnc 密码文件的位置。

5. 重新加载systemd守护进程，启用x11vnc服务，启动x11vnc服务：

   sudo systemctl daemon-reload
   sudo systemctl enable x11vnc.service
   sudo systemctl start x11vnc.service
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6. 验证x11vnc服务：

   sudo systemctl status x11vnc.service
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   这时候可以看到服务状态为active（running）；

7. 在VNC客户端中，连接IP:5900，IP为Orange Pi AIpro的IP地址，5900是x11vnc默认监听的VNC端口。

8. 确保x11vnc在重启后仍然自动启动：

   sudo systemctl enable x11vnc.service
   1

通过上述方式，已经可以用HwHiAiUser用户，密码在VNC viewer上登录了。

设置自动连接 wifi

通过使用 NetworkManager 来管理网络连接：

1. 编辑wifi连接配置：

   sudo vim /etc/NetworkManager/system-connections/surprise
   1

   这里路径上的surpise是我的wifi名字；

2. 设置自动连接，在配置文件中，确保以下属性为true:

   [connection]
   autoconnect=true
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   如果[conneciton]下面已经有内容了可以添加在它们后面；

3. 保存并退出，然后重启 NetworkManager：

   sudo systemctl restart NetworkManager
   1

注意，在进行wifi自动配置之后，每次开机，就可以先连接到wifi，这样才能分配到局域网下的IP地址，从而才能使用SSH或VNC进行连接。

至此，基本设置检查都没有问题了，就想把这一份系统做个镜像，留着备份。

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镜像烧录

TF卡的烧录

流程按照官方手册进行，官方镜像还提供了MD5值，用于比对在文件传输过程中是否损坏。在不同系统下我们可以通过系统命令来进行MD5的运算。

Linux 下计算 MD5:

md5sum filename.img
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Windows 下使用PowerShell 计算 MD5:

Get-FileHash filename.img -Algorithm MD5
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确认计算结果没问题，就开始烧录啦。Windows往TF卡里写，使用balenaEtcher工具，老是在最后一步verify之后，提示失败。

确认过md5没问题之后，就直接插到Orange Pi AIpro上进行尝试，果然系统是能进去的，也不知道什么原因。

镜像备份

这里是将基础配置之后的系统使用 Win32 Disk Imager 进行备份，步骤如下：

1. 下载并安装 Win32 Disk Imager。
2. 插入 TF 卡并打开 Win32 Disk Imager。
3. 选择备份路径和文件名，选择 TF 卡的盘符。
4. 点击 “Read” 按钮开始备份。

因为TF卡的容量是32G，所以备份的系统有29.4G之多，在Windows上压缩为.xz的格式保留。

后面也从备份的镜像中恢复过系统，再使用balenaEthcer工具的时候，就能出现镜像写入成功的提示了。

SSD镜像烧录

参考官方手册中，2.7. 烧写Linux镜像到SATA SSD中的方法，固定SSD到Orange Pi AIpro上之后，使用TF卡启动开发板进入Linux系统。

需要将刚才备份的镜像文件img.xz，通过filezilla软件，上传到TF卡系统的对应目录。这时候32G的TF，去掉20G的系统，5个G的img.xz，就只剩下不到7G的容量了。

识别SSD

首先要更新SATA对应的dt.img文件：

1. 首先进入/opt/opi_test/sata 文件夹:

   cd /opt/opi_test/sata
   1

2. 然后运行下update.sh 脚本来更新SATA 对应的dt.img:

   sudo ./update.sh
   1

3. 运行完update.sh 脚本后会自动重启Linux 系统让配置生效；

4. 重新进入TF 卡的Linux 系统后就能识别到SATA SSD 了：

   sudo fdisk -l | grep "/dev/sd"
   Disk /dev/sda: 238.47 GiB, 256060514304 bytes, 500118192 sectors
   ......
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识别到SSD之后，后面的就按照使用balenaEtcher烧录镜像的流程进行就可以了。

镜像写入

本以为万事大吉，可是烧录过程中，工具竟然自动退出。

查看资源，原来内存在写入的过程中会爆掉。那就开swap，直接把TF卡开了4G给到swap，参考官方手册流程如下：

1. 创建一个swap文件，大小为4G：

   sudo fallocate -l 4G /swapfile
   1

2. 修改文件权限，确保只有root可读写，然后把这个文件设置成swap空间，然后启用swap：

   sudo chmod 600 /swapfile
   sudo mkswap /swapfile
   sudo swapon /swapfile
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3. 完成上述步骤，通过气功命令查看swap内存是否已经添加成功：

   free -h
   	total used free shared buff/cache available
   Mem: 7.4Gi 1.1Gi 5.5Gi 27Mi 835Mi 6.1Gi
   Swap: 4Gi 0B 4Gi
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很显然，加入swap之后，也没能逃脱内存爆满的情况。

从FinalShell截图可以看出内存会一直上升，直到系统卡死，过一段时间之后再恢复，而且balenaEtcher软件提示烧录失败。这么一来感觉是烧写软件的问题，果断换成dd工具进行烧录。

这里遇到的问题是，dd把压缩文件直接写进去了，显然是不对的。

那就需要解压之后再写入到SSD，思路是可以行的，但是显然不能先解压在写，因为TF卡没有容量用于解压了。

所以使用pipe将.xz文件解压到输出直接传输给dd，这样就不需要要给额外的存储空间保存解压后的镜像文件了。

通过使用 xz 的 -c 选项将解压后的数据直接输出到 stdout，然后通过管道传递给 dd。

xz -dc ~/Downloads/image.img.xz | sudo dd of=/dev/sda bs=4M status=progress
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解释：

• xz -dc ~/Downloads/image.img.xz：将 .xz 文件解压，并将输出传递到标准输出 (stdout)。
• |：管道符号，用于将前一个命令的输出传递给后一个命令。
• sudo dd of=/dev/sda bs=4M status=progress：将通过管道接收到的数据写入到目标磁盘 /dev/sda。

这样，镜像文件就烧录到SSD里面了，烧录完成之后，还需要将SATA版本的dt.img烧录到SATA SSD中，因为提供的镜像默认打开的都是PCIe的配置，具体命令如下：

sudo dd if=/opt/opi_test/dt_img/dt_drm_sata.img of=/dev/sda count=4096 seek=114688 bs=512
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注意，上面的命令中，“of=”参数后面的/dev/sda为SSD对应的设备节点名，要根据实际情况修改。

后面关闭系统，调整拨码到SSD启动的位置，重新插入Type-C电源，就可以启动SSD中的Linux系统了。

因为烧录的是备份镜像，wifi什么的都已经配置好了，所以可以直接从VNC viewer登录。

挂载分区

SSD的容量为64G，系统盘用掉了32G，将剩余的32G挂载到了HwHiAiUser用户的主目录下：

1. 创建挂载点：

   mkdir ~/myssd
   1

2. 更新/etc/fstab，将挂载点更改为用户主目录下的路径：

   sudo vim /etc/fstab
   1

   添加如下内容：

   /dev/sda4  /home/HwHiAiUser/myssd  ext4  defaults  0  2
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3. 重新挂载分区，检查挂载：

   sudo mount -a
   df -h
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这样就能在文件管理器中看到并访问新挂载的分区了。对了，当前分区的权限还需要改为当前用户的，不然可能还是在root的权限里，从而无法对目录进行写入：

递归更改所有者：

sudo chown -R HwHiAiUser:HwHiAiUser ~/myssd
1

递归添加写权限给用户HwHiAiUser：

sudo setfacl -R -m u:HwHiAiUser:rwx ~/myssd
sudo setfacl -R -d -m u:HwHiAiUser:rwx ~/myssd
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几个测试

接下来，简单跑几个测试。

播放视频

从demo中找到一个MP4的视频文件，使用ffplay打开看一看：

ffplay input.mp4
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嗯，这个打开速度还可以，能正常观看。使用ffprobe看了一下视频的信息：

ffprobe -v error -show_format -show_streams input.mp4
......
[STREAM]
index=0
codec_name=h264
codec_long_name=H.264 / AVC / MPEG-4 AVC / MPEG-4 part 10
profile=Main
codec_type=video
codec_tag_string=avc1
codec_tag=0x31637661
width=1920
height=1080
coded_width=1920
coded_height=1080
closed_captions=0
has_b_frames=1
sample_aspect_ratio=1:1
display_aspect_ratio=16:9
pix_fmt=yuv420p
level=40
color_range=tv
color_space=bt709
color_transfer=bt709
color_primaries=bt709 ......
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正好有一个4096x2160@25FPS的视频，也传进来看一下效果，哈哈哈有点PPT的感觉。

CPU性能测试

官方镜像值开启了3个control CPU，1个AI CPU。如果需要测试4核，需要开启4个 control CPU，操作如下：

sudo npu-smi set -t cpu-num-cfg -i 0 -c 0 -v 0:4:0

	Status : OK
	Message : The cpu-num-cfg of the chip is set successfully. Reset system for the 	configuration to take effect.
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可以通过指令查询当先CPU的配置：

npu-smi info -t cpu-num-cfg -i 0 -c 0

Current AI CPU number : 0
Current control CPU number : 4
Current data CPU number : 0
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sysbench 是一个多功能的性能测试工具，可以用于测试 CPU、内存、磁盘 I/O 等，这里用来做CPU的性能测试，分别测试单核，2，3，4核，启用默认prime number为10000，运行脚本如下：

#!/bin/bash

# 等待时间设置为20秒
WAIT_TIME=20

# 函数：执行sysbench测试并保存结果
run_sysbench() {
  local threads=$1
  echo "Running sysbench with ${threads} thread(s)..."
  sysbench --test=cpu --num-threads=${threads} --cpu-max-prime=10000 run > "sysbench_${threads}_threads.log"
  echo "Sleeping for ${WAIT_TIME} seconds to allow CPU to cool down..."
  sleep ${WAIT_TIME}
}

# 执行单线程、2线程、3线程和4线程的测试
run_sysbench 1
run_sysbench 2
run_sysbench 3
run_sysbench 4

# 提取并格式化结果
extract_results() {
  local threads=$1
  local logfile="sysbench_${threads}_threads.log"
  local events=$(grep "total number of events" ${logfile} | awk '{print $5}')
  local speed=$(grep "events per second" ${logfile} | awk '{print $4}')
  echo "| ${threads}        | ${events}  | ${speed}  |"
}

# 生成结果表格
echo "Generating results table..."
echo "## Sysbench CPU Benchmark Results" > sysbench_results.md
echo "| Threads | Total Events | Events Per Second |" >> sysbench_results.md
echo "|---------|--------------|-------------------|" >> sysbench_results.md
extract_results 1 >> sysbench_results.md
extract_results 2 >> sysbench_results.md
extract_results 3 >> sysbench_results.md
extract_results 4 >> sysbench_results.md

echo "Results recorded in sysbench_results.md"
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脚本运行结果如下：

柱状图描述如下，整体还是给Threads非常成线性的：

视频编解码测试

FFmpeg本身并没有专门的基准测试工具，但可以通过实际编码和解码操作来评估系统的性能。需要先下载一个标准的测试视频进行FFmpeg的编解码性能测试。

wget https://download.blender.org/peach/bigbuckbunny_movies/BigBuckBunny_640x360.m4v -O input.mp4
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可以通过测试指令：

ffmpeg -y -i input.mp4 -vf "scale=trunc(iw/2)*2:trunc(ih/2)*2" -c:v libx264 -preset veryslow -b:v 500k -c:a aac -b:a 128k output.mp4
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这条命令从输入文件 input.mp4 中读取视频和音频流，调整视频分辨率以确保宽高为偶数，使用 libx264 编码视频（以 500 kbps 的比特率和 veryslow 的预设），使用 aac 编码音频（以 128 kbps的比特率），并将结果保存到输出文件 output.mp4。

因为视频源文件不同，所以这里的参数没有太强的参考意义，整体来看跑起来的流程还是可以接受的。

压缩与解压缩性能测试

7zr 是 7-Zip 的轻量级版本，我们可以用与对CPU进行压缩与解压缩的基准测试。

指令说明：

• 7zr b：运行 7-Zip 的多线程基准测试，使用系统上所有可用的 CPU 核心。
• 7zr b -mmt1：运行 7-Zip 的单线程基准测试，仅使用一个 CPU 核心。

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写在后面

真的机缘巧合，已经有几年没有玩过开源硬件了，上一个还是树莓派 3B。但有机会接触到Orange Pi AIpro，感觉还是很兴奋，对于软硬件开发的热情丝毫不减当年。

这种开源硬件，虽然在性能上比不上PC机，但是也有非常大的优势，适用于各种非办公场景的开发。麻雀虽小，五脏俱全，更何况现在CPU性能提升那么多，还有AI CPU的加持，更是如虎添翼。这样无论是商业应用，还是个人开发者使用，可玩性可太强了。

工作岗位不太匹配AI，所以不能在短时间内评测出来Orange Pi AIpro的AI性能。但也跑了官方手册里的几个例程，可以看到它在目标检测，图像处理方向上的推理能力。在这个LLM横流的年代，能有MindScope和Asecnd的软硬件加持，各行各业的开发者都在积极开发属于自己的AI工具，这何尝不是一种百花齐放春满园的景象。后续的开发也应该会围绕AI应用进行，希望激情不会褪去，开发状态常在。

感谢CSDN和DevPress社区，参加此次活动非常有意思。

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