Eric Brown 发布的文章

Google 发布了一个 45 美元的 “AIY Vision Kit”,它是运行在树莓派 Zero W 上的基于 TensorFlow 的视觉识别开发套件,它使用了一个带 Movidius 芯片的 “VisionBonnet” 板。

为加速该设备上的神经网络,Google 的 AIY 视频套件继承了早期树莓派上运行的 AIY 项目 的语音/AI 套件,这个型号的树莓派随五月份的 MagPi 杂志一起赠送。与语音套件和老的 Google 硬纸板 VR 查看器一样,这个新的 AIY 视觉套件也使用一个硬纸板包装。这个套件和 Cloud Vision API 是不一样的,它使用了一个在 2015 年演示过的基于树莓派的 GoPiGo 机器人,它完全在本地的处理能力上运行,而不需要使用一个云端连接。这个 AIY 视觉套件现在可以 45 美元的价格去预订,将在 12 月份发货。

AIY 视觉套件,完整包装(左)和树莓派 Zero W

这个套件的主要处理部分除了所需要的 树莓派 Zero W 单片机之外 —— 一个基于 ARM11 的 1 GHz 的 Broadcom BCM2836 片上系统,另外的就是 Google 最新的 VisionBonnet RPi 附件板。这个 VisionBonnet pHAT 附件板使用了一个 Movidius MA2450,它是 Movidius Myriad 2 VPU 版的处理器。在 VisionBonnet 上,处理器为神经网络运行了 Google 的开源机器学习库 TensorFlow。因为这个芯片,使得视觉处理的速度最高达每秒 30 帧。

这个 AIY 视觉套件要求用户提供一个树莓派 Zero W、一个 树莓派摄像机 v2、以及一个 16GB 的 micro SD 卡,它用来下载基于 Linux 的 OS 镜像。这个套件包含了 VisionBonnet、一个 RGB 街机风格的按钮、一个压电扬声器、一个广角镜头套件、以及一个包裹它们的硬纸板。还有一些就是线缆、支架、安装螺母,以及连接部件。

AIY 视觉套件组件(左)和 VisonBonnet 附件板

有三个可用的神经网络模型。一个是通用的模型,它可以识别常见的 1000 个东西,一个是面部检测模型,它可以对 “快乐程度” 进行评分,从 “悲伤” 到 “大笑”,还有一个模型可以用来辨别图像内容是狗、猫、还是人。这个 1000 个图片模型源自 Google 的开源 MobileNets,它是基于 TensorFlow 家族的计算机视觉模型,它设计用于资源受限的移动或者嵌入式设备。

MobileNet 模型是低延时、低功耗,和参数化的,以满足资源受限的不同使用情景。Google 说,这个模型可以用于构建分类、检测、嵌入、以及分隔。在本月的早些时候,Google 发布了一个开发者预览版,它是一个对 Android 和 iOS 移动设备友好的 TensorFlow Lite 库,它与 MobileNets 和 Android 神经网络 API 是兼容的。

AIY 视觉套件包装图

除了提供这三个模型之外,AIY 视觉套件还提供了基本的 TensorFlow 代码和一个编译器,因此用户可以去开发自己的模型。另外,Python 开发者可以写一些新软件去定制 RGB 按钮颜色、压电元素声音、以及在 VisionBonnet 上的 4x GPIO 针脚,它可以添加另外的指示灯、按钮、或者伺服机构。Potential 模型包括识别食物、基于可视化输入来打开一个狗门、当你的汽车偏离车道时发出文本信息、或者根据识别到的人的面部表情来播放特定的音乐。

Myriad 2 VPU 结构图(左)和参考板

Movidius Myriad 2 处理器在一个标称 1W 的功耗下提供每秒万亿次浮点运算的性能。在被 Intel 收购之前,这个芯片最早出现在 Tango 项目的参考平台上,并内置在 2016 年 5 月由 Movidius 首次亮相的、Ubuntu 驱动的 USB 的 Fathom 神经网络处理棒中。根据 Movidius 的说法,Myriad 2 目前已经在 “市场上数百万的设备上使用”。

更多信息

AIY 视觉套件可以在 Micro Center 上预订,价格为 $44.99,预计在(2017 年) 12 月初发货。更多信息请参考 AIY 视觉套件的 公告Google 博客、以及 Micro Center 购物页面


via: http://linuxgizmos.com/google-launches-tensorflow-based-vision-recognition-kit-for-rpi-zero-w/

作者:Eric Brown 译者:qhwdw 校对:wxy

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Whiskey Lake U 系列和 Amber Lake Y 系列的酷睿芯片将会在今年秋季开始出现在超过 70 款笔记本以及 2 合 1 机型中。

根据最近的台北国际电脑展 (Computex 2018) 以及最近其它的消息,处理器成为科技新闻圈中最前沿的话题。Intel 发布了一些公告涉及从新的酷睿处理器到延长电池续航的尖端技术。与此同时,AMD 亮相了第二代 32 核心的高端游戏处理器线程撕裂者(Threadripper)以及一些适合嵌入式的新型号锐龙 Ryzen 处理器。

以上是对 Intel 和 AMD 主要公布产品的快速浏览,针对那些对嵌入式 Linux 开发者最感兴趣的处理器。

Intel 最新的第八代 CPU 家族

在四月份,Intel 已经宣布量产 10nm 制程的 Cannon Lake 系列酷睿处理器将会延期到 2019 年,这件事引起了人们对摩尔定律最终走上正轨的议论。然而,在 Intel 的 Computex 展区 中有着众多让人欣慰的消息。Intel 展示了两款节能的第八代 14nm 酷睿家族产品,同时也是 Intel 首款 5GHz 的设计。

Whiskey Lake U 系列和 Amber Lake Y 系列的酷睿芯片将会在今年秋季开始出现在超过 70 款笔记本以及 2 合 1 机型中。Intel 表示,这些芯片相较于第七代的 Kaby Lake 酷睿系列处理器会带来两倍的性能提升。新的产品家族将会相比于目前出现的搭载 Coffee Lake 芯片的产品更加节能 。

Whiskey Lake 和 Amber Lake 两者将会配备 Intel 高性能千兆 WiFi (Intel 9560 AC),该网卡同样出现在 Gemini Lake 架构的奔腾银牌和赛扬处理器,随之出现在 Apollo Lake 一代。千兆 WiFi 本质上就是 Intel 将 2×2 MU-MIMO 和 160MHz 信道技术与 802.11ac 结合。

Intel 的 Whiskey Lake 将作为第七代和第八代 Skylake U 系列处理器的继任者,它们现在已经流行于嵌入式设备。Intel 透漏了少量细节,但是 Whiskey Lake 想必将会提供同样的,相对较低的 15W TDP。这与 Coffee Lake U 系列芯片 也很像,它将会被用于四核以及 Kaby Lake 和 Skylake U 系列的双核芯片。

PC World 报导称,Amber Lake Y 系列芯片主要目标定位是 2 合 1 机型。就像双核的 Kaby Lake Y 系列 芯片,Amber Lake 将会支持 4.5W TDP。

为了庆祝 Intel 即将到来的 50 周年庆典, 同样也是作为世界上第一款 8086 处理器的 40 周年庆典,Intel 将启动一个限量版,带有一个时钟频率 4GHz 的第八代 酷睿 i7-8086K CPU。 这款 64 位限量版产品将会是第一块拥有 5GHz, 单核睿频加速,并且是首款带有集成显卡的 6 核,12 线程处理器。Intel 将会于 6 月 7 日开始 赠送 8086 块超频酷睿 i7-8086K 芯片。

Intel 也展示了计划于今年年底启动新的高端 Core X 系列拥有高核心和线程数。AnandTech 预测 可能会使用类似于 Xeon 的 Cascade Lake 架构。今年晚些时候,Intel 将会公布新的酷睿 S系列型号,AnandTech 预测它可能会是八核心的 Coffee Lake 芯片。

Intel 也表示第一款疾速傲腾 SSD —— 一个 M.2 接口产品被称作 905P —— 终于可用了。今年来迟的是 Intel XMM 800 系列调制解调器,它支持 Sprint 的 5G 蜂窝技术。Intel 表示 可用于 PC 的 5G 将会在 2019 年出现。

Intel 承诺笔记本全天候的电池寿命

另一则消息,Intel 表示将会尽快启动一项 Intel 低功耗显示技术,它将会为笔记本设备提供一整天的电池续航。合作开发伙伴 Sharp 和 Innolux 正在使用这项技术在 2018 年晚期开始生产 1W 显示面板,这能节省 LCD 一半的电量消耗。

AMD 继续翻身

在展会中,AMD 亮相了第二代拥有 32 核 64 线程的线程撕裂者(Threadripper) CPU。为了走在 Intel 尚未命名的 28 核怪兽之前,这款高端游戏处理器将会在第三季度推出。根据 Engadget 的消息,新的线程撕裂者同样采用了被用在锐龙 Ryzen 芯片的 12nm Zen+ 架构。

WCCFTech 报导,AMD 也表示它选自 7nm Vega Instinct GPU(为拥有 32GB 昂贵的 HBM2 显存而不是 GDDR5X 或 GDDR6 的显卡而设计)。这款 Vega Instinct 将提供相比现今 14nm Vega GPU 高出 35% 的性能和两倍的功效效率。新的渲染能力将会帮助它同 Nvidia 启用 CUDA 技术的 GPU 在光线追踪中竞争。

一些新的 Ryzen 2000 系列处理器近期出现在一个 ASRock CPU 聊天室,它将拥有比主流的 Ryzen 芯片更低的功耗。AnandTech 详细介绍了,2.8GHz,8 核心,16 线程的 Ryzen 7 2700E 和 3.4GHz/3.9GHz,六核,12 线程 Ryzen 5 2600E 都将拥有 45W TDP。这比 12-54W TDP 的 Ryzen Embedded V1000 处理器更高,但低于 65W 甚至更高的主流 Ryzen 芯片。新的 Ryzen-E 型号是针对 SFF (外形小巧,small form factor) 和无风扇系统。

开源峰会 + 欧洲嵌入式 Linux 会议 加入我们,关于 Linux,云,容器,AI,社区等 100 多场会议,爱丁堡,英国,2018 年 10 月 22-24 日。


via: https://www.linux.com/blog/2018/6/intel-amd-and-arm-reveal-new-processor-designs

作者:Eric Brown 选题:lujun9972 译者:softpaopao 校对:wxy

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Thecorpora 的发布的 “Q.bo One” 机器人基于 RPi 3 和 Arduino,并提供立体相机、麦克风、扬声器,以及视觉和语言识别。

2010 年,作为一个开源概念验证和用于探索 AI 在多传感器、交互式机器人的能力的研究项目,机器人开发商 Francisco Paz 及它在巴塞罗那的 Thecorpora 公司推出了首款 Qbo “Cue-be-oh” 机器人。在今年 2 月移动世界大会上的预览之后,Thecorpora 把它放到了 Indiegogo 上,与 Arrow 合作推出了第一个批量生产的社交机器人版本。

Q.bo One 的左侧

Q.bo One 的顶部

像原来一样,新的 Q.bo One 有一个带眼睛的球形头(双立体相机)、耳朵(3 个麦克风)和嘴(扬声器),并由 WiFi 和蓝牙控制。 Q.bo One 也同样采用开源 Linux 软件和开放规格硬件。然而,它不是使用基于 Intel Atom 的 Mini-ITX 板,而是在与 Arduino 兼容的主板相连的 Raspberry Pi 3 上运行 Raspbian。

Q.bo One 侧视图*

Q.bo One 于 7 月中旬在 Indiegogo 上架,起价为 369 美元(早期买家)或 399 美元,有包括内置的树莓派 3 和基于 Arduino 的 “Qboard” 控制器板。它还有售价 $499 的完整套装。目前,Indiegogo 上的众筹目标是 $100,000,现在大概达成了 15%,并且它 12 月出货。

更专业的机器人工程师和嵌入式开发人员可能会想要使用价值 $99 的只有树莓派和 Qboard PCB 和软件的版本,或者提供没有电路板的机器人套件的 $249 版本。使用此版本,你可以用自己的 Arduino 控制器替换 Qboard,并将树莓派 3 替换为另一个 Linux SBC。该公司列出了 Banana Pi、BeagleBone、Tinker Board 以及即将退市的 Intel Edison,作为兼容替代品的示例。

Q.bo One 套件

与 2010 年的 Qbo 不同,Q.bo One 除了球面头部之外无法移动,它可以在双重伺服系统的帮助下在底座上旋转,以便跟踪声音和动作。Robotis Dynamixel 舵机同样开源,树莓派基于 TurtleBot 3 机器人工具包,除了左右之外,还可以上下移动。

Q.bo One 细节

Qboard 细节

Q.bo One 类似于基于 Linux 的 Jibo “社交机器人”,它于 2014 年在 Indiegogo 众筹,最后达到 360 万美元。然而,Jibo 还没有出货,最近的推迟迫使它在今年的某个时候发布一个版本。

Q.bo One

我们大胆预测 Q.bo One 将会在 2017 年接近 12 月出货。核心技术和 AI 软件已被证明,而树莓派和 Arduino 技术也是如此。Qboard 主板已经由 Arrow 制造和认证。

开源设计表明,即使是移动版本也不会有问题。这使它更像是滚动的人形生物 Pepper,这是一个来自 Softbank 和 Aldeberan 类似的人工智能对话机器人。

Q.bo One 自原始版以来添加了一些技巧,例如由 20 个 LED 组成的“嘴巴”, 它以不同的、可编程的方式在语音中模仿嘴唇开合。如果你想点击机器人获得关注,那么它的头上还有三个触摸传感器。但是,你其实只需要说话就行,而 Q.bo One 会像一个可卡犬一样转身并凝视着你。

接口和你在树莓派 3 上的一样,它在我们的 2017 黑客电路板调查中消灭了其他对手。为树莓派 3 的 WiFi 和蓝牙安装了天线。

Q.bo One 软件架构

Q.bo One 及 Scratch 编程

Qboard(也称为 Q.board)在 Atmel ATSAMD21 MCU 上运行 Arduino 代码,并有三个麦克风、扬声器、触摸传感器、Dynamixel 控制器和用于嘴巴的 LED 矩阵。其他功能包括 GPIO、I2C接口和可连接到台式机的 micro-USB 口。

Q.bo One 可以识别脸部和追踪移动,机器人甚至可以在镜子中识别自己。在云连接的帮助下,机器人可以识别并与其他 Q.bo One 机器人交谈。机器人可以在自然语言处理的帮助下回答问题,并通过文字转语音朗读。

可以使用 Scratch 编程,它是机器人的主要功能,可以教孩子关于机器人和编程。机器人也是为教育者和制造者设计的,可以作为老年人的伴侣。

基于 Raspbian 的软件使用 OpenCV 进行视觉处理,并可以使用各种语言(包括 C++)进行编程。该软件还提供了 IBM Bluemix、NodeRED 和 ROS 的钩子。大概你也可以整合 AlexaGoogle Assistant语音代理,虽然 Thecorpora 没有提及这一点。

更多信息

Q.bo One 在 7 月中旬在 Indiegogo 上架,起价为完整套件 $369 和完整组合 $499 。出货预计在 2017 年 12 月。更多信息请参见 Q.bo One 的 Indiegogo 页面Thecorpora 网站


via: http://linuxgizmos.com/open-source-social-robot-kit-runs-on-raspberry-pi-and-arduino/

作者:Eric Brown 译者:geekpi 校对:wxy

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开源项目 EdgeX Foundry 旨在开发一个标准化的互操作物联网边缘计算框架。

4 月份时, Linux 基金组织启动了一个开源项目 EdgeX Foundry ,用于为物联网边缘计算开发一个标准化互操作框架。 就在最近, EdgeX Foundry 又宣布新增了 8 个成员,其总成员达到 58 位。

这些新成员是 Absolute、IoT Impact LABS、inwinStack、Parallel Machines、Queen's University Belfast、RIOT、Toshiba Digital Solutions Corporation 和 Tulip Interfaces。 其原有成员包括 AMD、Analog Devices、Canonical/Ubuntu、Cloud Foundry、Dell、Linaro、Mocana、NetFoundry、 Opto 22、RFMicron 和 VMWare 等其他公司或组织。

EdgeX Foundry 项目构建于戴尔早期的基于 Apache2.0 协议的 FUSE 物联网中间件框架之上,其中包括十几个微服务和超过 12.5 万行代码。在 FUSE 合并了类同项目 AllJoyn-compliant IoTX 之后,Linux 基金会协同 Dell 创立了 EdgeX Foundry ,后者是由 EdgeX Foundry 现有成员 Two Bulls 和 Beechwood 发起的项目。

EdgeX Foundry 将创造一个互操作性的、即插即用组件的物联网边缘计算的生态系统。开源的 EdgeX 栈将协调各种传感器网络协议与多种云平台及分析平台。该框架旨在充分挖掘横跨边缘计算、安全、系统管理和服务等模块间的互操作性代码。

对于项目成员及其客户来说,其关键的好处是在于能将各种预先认证的软件集成到许多 IoT 网关和智能边缘设备上。 在 Linux.com 的一次采访中,IoT Impact LABS 的首席工程师 Dan Mahoney 说:“现实中,EdgeX Foundry 降低了我们在部署多供应商解决方案时所面对的挑战。”

在 Linux 基金会仍然将其 AllSeen Alliance 项目下的 AllJoyn 规范合并到 IoTivity 标准的情况下,为什么会发起了另外一个物联网标准化项目(EdgeX Foundry) 呢? 原因之一,EdgeX Foundry 不同于 IoTivity,IoTivity 主要解决工业物联网问题,而 EdgeX Foundry 旨在解决消费级和工业级物联网全部的问题。 更具体来说, EdgeX Foundry 旨在成为网关和智能终端的通用中间件。 EdgeX Foundry 与 IoTivity 的另一个不同在于,前者希望借助预认证的终端塑造一种新产品,后者更多解决现存产品之间的互操作性。

Linux 基金会 IoT 高级总监 Philip DesAutels 说:“IoTivity 提供实现设备之间无缝连接的协议, 而 EdgeX Foundry 提供了一个边缘计算框架。EdgeX Foundry 能够兼容如 IoTivity、 BacNet、 EtherCat 等任何协议设备,从而实现集成多协议通信系统的通用边缘计算框架,该项目的目标是为构建互操作组件的生态系统的过程中,降低不确定性,缩短市场化时间,更好地产生规模效应。”

上个月, 由 Open Connectivity Foundation (OCF)和 Linux 基金组织共同发起的 IoTivity 项目发布了 IoTivity 1.3,该版本增加了与其曾经的对手 AllJoyn spec 的纽带,也增加了对于 OCF 的 UPnP 设备发现标准的接口。 预计在 IoTivity 2.0 中, IoTivity 和 AllJoyn 将会更进一步深入集成。

DesAutels 告诉 linux.com,IoTivity 和 EdgeX 是“高度互补的”,其“原因是 EdgeX Foundry 项目的几个成员也是 IoTivity 或 OCF 的成员,如此更强化了 IoTivity 和 EdgeX 的合作关系。”

尽管 IoTivity 和 EdgeX 都宣称是跨平台的,包括在 CPU 架构和 OS 方面,但是二者还是存在一定区别。 IoTivity 最初是基于 Linux 平台设计,兼容 Ubuntu、Tizen 和 Android 等 Linux 系列 OS,后来逐步扩展到 Windows 和 iOS 操作系统。与之对应的 EdgeX 设计之初就是基于跨平台的理念,其完美兼容于各种 CPU 架构,支持 Linux, Windows 和 Mac OS 等操作系统, 未来还将兼容于实时操作系统(RTOS)。”

EdgeX 的新成员 RIOT 提供了一个开源的面向物联网的项目 RIOT RTOS。RIOT 的主要维护者 Thomas Eichinger 在一次表彰讲话中说:“由于 RIOT 初衷就是致力于解决 linux 不太适应的问题, 故对于 RIOT 社区来说,参加和支持类似于 EdgeX Foundry 等边缘计算的开源组织的积极性是自然而然的。”

传感器集成的简化

IoT Impact LABS (即 Impact LABS 或直接称为 LABS)是另一个 EdgeX 新成员。 该公司推出了一个独特的业务模式,旨在帮助中小企业度过物联网解决方案的试用阶段。该公司的大部分客户,其中包括几个 EdgeX Foundry 的项目成员,是致力于建设智慧城市、基础设施再利用、提高食品安全,以及解决社会面临的自然资源缺乏的挑战。

Dan Mahoney 说:“在 LABS 我们花费了很多时间来调和试点客户的解决方案之间的差异性。 EdgeX Foundry 可以最小化部署边缘软件系统的工作量,从而使我们能够更快更好地部署高质量的解决方案。”

该框架在涉及多个供应商、多种类型传感器的场景尤其凸显优势。“Edgex Foundry 将为我们提供快速构建可以控制所有部署的传感器的网关的能力。” Mahoney 补充说到。传感器制造商将借助 EdgeX SDK 烧写应用层协议驱动到边缘设备,该协议能够兼容多供应商和解决方案。

边缘分析能力的构建

当我们问到, Mahoney 的公司希望见到 EdgeX Foundry 怎样的发展时,他说:“我们喜见乐闻的一个目标是有更多有效的工业协议成为设备服务,这是一个更清晰的边缘计算实现之路。”

在工业物联网和消费级物联网中边缘计算都呈现增长趋势。 在后者,我们已经看到如 Alexa 的智能声控以及录像分析等几个智能家居系统集成了边缘计算分析技术。 这减轻了云服务平台的计算负荷,但同时也带来了安全、隐私,以及由于供应商中断或延迟问题引起的服务中断问题。

对于工业物联网网关,延迟问题成为首要的问题。因此,在物联网网关方面出现了一些类似于云服务功能的扩展。 其中一个解决方案是,为了安全将一些云服务上的安全保障应用借助容器如 RIOS 与 Ubuntu 内核快照机制等方式集成到嵌入式设备。 另一种方案是,开发 IoT 生态系统,迁移云功能到边缘计算上。上个月,Amazon 为基于 linux 的网关发布了实现 AWS Greengrass 物联网协议栈的 AWS lambda。 该软件能够使 AWS 计算、消息路由、数据缓存和同步能力在诸如物联网网关等联网设备上完成。

分析能力是 EdgeX Foundry 发展路线上的一个关键功能要点。 发起成员之一 Cloud Foundry 其旨在集成其主要的工业应用平台到边缘设备。 另一个新成员 Parallel Machines 则计划利用 EdgeX 将 AI 带到边缘设备。

EdgeX Foundry 仍然在项目早期, 软件仍然在 α 阶段,其成员在上个月(六月份)才刚刚进行了第一次全体成员大会。同时该项目已经为新开发者准备了一些初始训练课程,另外从这里也能获取更多的信息。


via: https://www.linux.com/blog/2017/7/iot-framework-edge-computing-gains-ground

作者: ERIC BROWN 译者:penghuster 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

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实时 Linux 在过去十年中已经走了很长的路。Linutronix 的 Jan Altenberg 提供了对该主题做了概述,并在 ELC Europe 的视频中提供了新的 RTL 性能基准。

实时 Linux(RTL)是一种启用 PREEMPT\_RT 的主线 Linux,在过去十年中已经走了很长的路。大约 80% 的确定性的 PREEMPT\_RT 补丁现在可用于主线内核本身。然而,Linux 上单内核 RTL 的最强大的替代品——双内核 Xenomai——继续声称在减少延迟上有巨大的优势。在去年 10 月的 欧洲嵌入式 Linux 会议的演讲中,Jan Altenberg 反驳了这些声明,同时对实时主题做了论述。

德国嵌入式开发公司 Linutronix 的 Altenberg 并不否认 Xenomai 和 RTAI 等双核方法提供较低的延迟。然而,他揭示了新的 Linutronix 基准,旨在表明差异不如所声称的那样大,特别是在实际使用中。争议较少的是,他认为 RTL 更易于开发和维护。

在我们深入永恒的 Xenomai 与 RTL 的辩论之前,请注意,2015 年 10 月,开源自动化开发实验室(OSADL)将 RTL 项目的控制权转移给了管理 Linux.com 的 Linux 基金会。此外,Linutronix 是 RTL 项目的主要贡献者,并承担了 x86 的维护者。

RTL 的进步是过去十年中 Linux 从实时操作系统(RTOS)中获得市场占有率的几个原因之一。实时操作系统在微控制器上比应用处理器上更频繁出现,并且在缺乏高级用户级操作系统(如 Linux)的单用途设备上实现实时很简单。

Altenberg 通过清除关于实时确定性的内核方案的一些常见的误解开始他的演讲。Altenberg 告诉他的 ELCE 观众:“实时不是快速执行,这基本上是决定论和定时保证。实时为你提供保证某些内容将在给定的时间内执行。你不想要尽可能快,但是要尽快指定。”

在给定的执行时间内的迟缓的反应会导致严重后果,特别是当它可能导致人们受到伤害时,开发人员往往会使用实时的方式。这就是为什么实时性仍然在很大程度上受到工厂自动化行业的推动,并且越来越多地出现在汽车、火车和飞机上。然而,并不总是生死攸关的情况 - 金融服务公司使用 RTL 进行高频交易。

Altenberg 说:“实时需求包括确定性的定时行为、抢占、优先级继承和优先级上限。最重要的要求是高优先级任务总是需要能够抢占低优先级的任务。”

Altenberg 强烈建议不要使用术语“软实时”来描述轻量级实时解决方案。“你可以是确定性的或者不是,但两者之间什么也没有。”

双内核实时

像 Xenomai 和 RTAI 这样的双内核方案部署了一个与单独的 Linux 内核并行运行的微内核,而像 RTL 这样的单内核方案使得 Linux 本身能够实时运行。Altenberg 说:“使用双内核,当优先级实时程序不在微内核上运行时,Linux 可以获得一些运行时间。 “问题是人们需要维护微内核并在新的硬件上支持它。这需要巨大的努力,并且它的开发社区不是很大。另外,由于 Linux 不直接在硬件上运行,所以你需要一个硬件抽象层(HAL)。有两件事要维护,你通常会落后主流内核一步。”

Altenberg说:“RTL 的挑战以及花了这么久才出现的原因是,要使 Linux 实时,你基本要修改每个内核文件。” 然而,大部分工作已经完成并合并到主线,开发人员并不需要维护一个微内核或 HAL。

Altenberg 继续解释了 RTAI 和 Xenomai 之间的差异。“使用 RTAI,你将编写一个由微内核调度的内核模块。这就像内核开发 - 真的很难深入,很难调试。”

RTAI 的开发可能会更加复杂,因为工业用户通常希望包括封闭的源代码以及 GPL 内核代码。 Altenberg 说:“你必须决定哪些部分可以进入用户态,哪些部分可以通过实时的方式进入内核。”

RTAI 与 RTL 想必支持更少的硬件平台,特别是 x86 之外。双内核 Xenomai 将 RTAI 作为主要的双内核方式,比 RTAI 具有更大的操作系统支持。更重要的是,Altenberg 说:“它提供了“在用户空间中进行实时的合适解决方案。要做到这一点,他们实现了皮肤的概念 - 一个用于不同 RTOS 的 API 的仿真层,比如 POSIX。这使你可以重用一些 RTOS 中的现有代码的子集。”

然而,使用 Xenomai,你仍然需要维护一个单独的微内核和 HAL。有限的开发工具是另一个问题。Altenberg说:“与 RTAI 一样,你不能使用标准的 C 库。你需要专门的工具和库。即使对于 POSIX 来说,你也必须链接到 POSIX 层,这更复杂。” 他补充说,任何一个平台,很难将超过 8 到 16 个 CPU 的微内核扩展到金融服务中使用的大型服务器集群。

睡眠自旋锁

主要的单内核解决方案是基于 PREEMPT.RT 的 RTL,它主要由 Thomas Gleixner 和 IngoMolnár 在十多年前开发。PREEMPT.RT 重新生成内核的 “spinlock” 锁定原语,以最大化 Linux 内核中的可抢占部分。(PREEMPT.RT 最初称为睡眠自旋锁补丁)

PREEMPT.RT 不是在硬中断环境中运行中断处理程序,而是在内核线程中运行它们。Altenberg 说:“当一个中断到达时,你不会运行中断处理程序代码。你只是唤醒相应的内核线程,它运行处理程序。这有两个优点:内核线程可以中断,并且它会显示在进程列表中,有自己的 PID。所以你可以把低优先级的放在不重要的中断上,高优先级的放在重要的用户态任务上。”

由于大约 80% 的 PREEMPT.RT 已经在主线上,任何 Linux 开发人员都可以使用面向 PREEMPT.RT 的内核组件,如定时器、中断处理程序、跟踪基础架构和优先级继承。Altenberg说:“当他们制作实时 Linux 时,一切都变得可以抢占,所以我们发现了很多竞争条件和锁定问题。我们修复了这些,并把它们推送到主线,以提高 Linux 的稳定性。”

因为 RTL 主要在 Linux 主线上,Altenberg 说:“PREEMPT.RT 被广泛接受,拥有庞大的社区。如果你编写一个实时应用程序,你不需要知道很多关于 PREEMPT.RT 的知识。你不需要任何特殊的库或 API,只需要标准的 C 库、Linux 驱动程序和 POSIX 程序。”

你仍然需要运行一个补丁来使用 PREEMPT.RT,它每隔两个 Linux 版本更新一次。然而,在两年内,剩下的 20% 的 PREEMPT.RT 应该会进入 Linux,所以你就“不再需要补丁”了。

最后,Altenberg 透露了他的 Xenomai 对 RTL 延迟测试的结果。Altenberg说:“有很多论文声称 Xenomai 和 RTAI 的延迟比 PREEMPT.RT 更小。但是我认为大部分时候是 PREEMPT.RT 配置不好的问题。所以我们带来了一个 Xenomai 专家和一个 PREEMPT.RT 专家,让他们配置自己的平台。”

Altenberg 称,虽然 Xenomai 在大多数测试中表现更好,并且有更少的性能抖动,但是差异不如一些 Xenomai 拥护者声称的高达 300% 至 400% 的延迟优势。当用户空间任务执行测试时,Altenberg 说这是最现实的、最重要的是测试,最糟糕的情况下 Xenomai和 RTL/PREEMPT.RT 都是 90 到 95 微秒的反应时间。

当他们在双 Cortex-A9 系统中隔离单个 CPU 来处理中断时,Altenberg 表示这相当普遍,PREEMPT.RT 执行得更好,大约80微秒。(有关详细信息,请查看大约第 33 分钟的视频。)

Altenberg 承认与 OSADL 的两到三年测试相比,他的 12 小时测试是最低标准,而且它不是一个“数学证明”。无论如何,考虑到 RTL 更简单的开发流程,它都值得一试。他总结说:“在我看来,将完整功能的 Linux 系统与微内核进行比较是不公平的。”


via: https://www.linux.com/news/event/open-source-summit-na/2017/2/inside-real-time-linux

作者:ERIC BROWN 译者:geekpi 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

在这个最后的物联网系列文章中,Canonical 和 Resin.io 向以 Linux 容器技术作为解决方案向物联网安全性和互操作性发起挑战。

尽管受到日益增长的安全威胁,但对物联网(IoT)的炒作没有显示减弱的迹象。为了刷存在感,公司们正忙于重新规划它们的物联网方面的路线图。物联网大潮迅猛异常,比移动互联网革命渗透的更加深入和广泛。IoT 像黑洞一样,吞噬一切,包括智能手机,它通常是我们通向物联网世界的窗口,有时也作为我们的汇聚点或终端。

新的针对物联网的处理器和嵌入式主板继续重塑其技术版图。自从 9 月份推出 面向物联网的 Linux 和开源硬件 系列文章之后,我们看到了面向物联网网关的 “Apollo Lake]” SoC 芯片 Intel Atom E3900 以及三星 新的 Artik 模块,包括用于网关并由 Linux 驱动的 64 位 Artik 7 COM 及自带 RTOS 的 Cortex-M4 Artik。 ARM 为具有 ARMv8-M 和 TrustZone 安全性的 IoT 终端发布了 Cortex-M23 和 Cortex-M33 芯片。

Artik 7

讲道理,安全是这些产品的卖点。最近攻击 Dyn 服务并在一天内摧毁了美国大部分互联网的 Mirai 僵尸网络将基于 Linux 的物联网推到台前 - 当然这种方式似乎不太体面。就像 IoT 设备可以成为 DDoS 的帮凶一样,设备及其所有者同样可能直接遭受恶意攻击。

Cortex-M33 和 -M23

Dyn 攻击事件更加证明了这种观点,即物联网将更加蓬勃地在受控制和受保护的工业环境发展,而不是家用环境中。这不是因为没有消费级物联网安全技术,但除非产品设计之初就以安全为目标,否则如我们的智能家居集线器系列中的许多解决方案一样,后期再考虑安全就会增加成本和复杂性。

在物联网系列的最后这个未来展望的部分,我们将探讨两种基于 Linux 的面向 Docker 的容器技术,这些技术被提出作为物联网安全解决方案。容器还可以帮助解决我们在物联网框架中探讨的开发复杂性和互操作性障碍的问题。

我们与 Canonical 的 Ubuntu 客户平台工程副总裁 Oliver Ries 讨论了 Ubuntu Core 和适用于 Docker 的容器式 Snaps 包管理技术。我们还就新的基于 Docker 的物联网方案 ResinOS 采访了 Resin.io 首席执行官和联合创始人 Alexandros Marinos。

Ubuntu Core Snaps

Canonical 面向物联网的 Snappy Ubuntu Core 版本的 Ubuntu 是围绕一个类似容器的快照包管理机制而构建的,并提供应用商店支持。 snaps 技术最近自行发布了用于其他 Linux 发行版的版本。去年 11 月 3 日,Canonical 发布了 Ubuntu Core 16,该版本改进了白标应用商店和更新控制服务。

传统 Ubuntu(左)架构 与 Ubuntu Core 16

快照机制提供自动更新,并有助于阻止未经授权的更新。 使用事务系统管理,快照可确保更新按预期部署或根本不部署。 在 Ubuntu Core 中,使用 AppArmor 进一步加强了安全性,并且所有应用程序文件都是只读的且保存在隔离的孤岛中。

LimeSDR

Ubuntu Core 是我们最近展开的开源物联网操作系统调查的一部分,现在运行于 Gumstix 主板、Erle 机器人无人机、Dell Edge 网关、Nextcloud Box、LimeSDR、Mycroft 家庭集线器、英特尔的 Joule 和符合 Linaro 的 96Boards 规范的 SBC(单板计算机) 上。 Canonical 公司还与 Linaro 物联网和嵌入式(LITE)部门集团在其 96Boards 物联网版(IE) 上达成合作。最初,96Boards IE 专注于 Zephyr 驱动的 Cortex-M4 板卡,如 Seeed 的 BLE Carbon,不过它将扩展到可以运行 Ubuntu Core 的网关板卡上。

“Ubuntu Core 和 snaps 具有从边缘到网关到云的相关性,”Canonical 的 Ries 说。 “能够在任何主要发行版(包括 Ubuntu Server 和 Ubuntu for Cloud)上运行快照包,使我们能够提供一致的体验。 snaps 可以使用事务更新以免故障方式升级,可用于安全性更新、错误修复或新功能的持续更新,这在物联网环境中非常重要。”

Nextcloud盒子

安全性和可靠性是关注的重点,Ries 说。 “snaps 应用可以完全独立于彼此和操作系统而运行,使得两个应用程序可以安全地在单个网关上运行,”他说。 “snaps 是只读的和经过认证的,可以保证代码的完整性。

Ries 还说这种技术减少开发时间。 “snap 软件包允许开发人员向支持它的任何平台提供相同的二进制包,从而降低开发和测试成本,减少部署时间和提高更新速度。 “使用 snap 软件包,开发人员完可以全控制开发生命周期,并可以立即更新。 snap 包提供了所有必需的依赖项,因此开发人员可以选择定制他们使用的组件。”

ResinOS: 为 IoT 而生的 Docker

Resin.io 公司,与其商用的 IoT 框架同名,最近剥离了该框架的基于 Yocto Linux 的 ResinOS 2.0,ResinOS 2.0 将作为一个独立的开源项目运营。 Ubuntu Core 在 snap 包中运行 Docker 容器引擎,ResinOS 在主机上运行 Docker。 极致简约的 ResinOS 抽离了使用 Yocto 代码的复杂性,使开发人员能够快速部署 Docker 容器。

ResinOS 2.0 架构

与基于 Linux 的 CoreOS 一样,ResinOS 集成了 systemd 控制服务和网络协议栈,可通过异构网络安全地部署更新的应用程序。 但是,它是为在资源受限的设备(如 ARM 黑客板)上运行而设计的,与之相反,CoreOS 和其他基于 Docker 的操作系统(例如基于 Red Hat 的 Project Atomic)目前仅能运行在 x86 上,并且更喜欢资源丰富的服务器平台。 ResinOS 可以在 20 中 Linux 设备上运行,并不断增长,包括 Raspberry Pi,BeagleBone 和Odroid-C1 等。

“我们认为 Linux 容器对嵌入式系统比对于云更重要,”Resin.io 的 Marinos 说。 “在云中,容器代表了对之前的进程的优化,但在嵌入式中,它们代表了姗姗来迟的通用虚拟化“

BeagleBone Black

当应用于物联网时,完整的企业级虚拟机有直接访问硬件的限制的性能缺陷,Marinos 说。像 OSGi 和 Android 的Dalvik 这样的移动设备虚拟机可以用于 IoT,但是它们依赖 Java 并有其他限制。

对于企业开发人员来说,使用 Docker 似乎很自然,但是你如何说服嵌入式黑客转向全新的范式呢? “Marinos 解释说,”ResinOS 不是把云技术的实践经验照单全收,而是针对嵌入式进行了优化。”此外,他说,容器比典型的物联网技术更好地包容故障。 “如果有软件缺陷,主机操作系统可以继续正常工作,甚至保持连接。要恢复,您可以重新启动容器或推送更新。更新设备而不重新启动它的能力进一步消除了故障引发问题的机率。”

据 Marinos 所说,其他好处源自与云技术的一致性,例如拥有更广泛的开发人员。容器提供了“跨数据中心和边缘的统一范式,以及一种方便地将技术、工作流、基础设施,甚至应用程序转移到边缘(终端)的方式。”

Marinos 说,容器中的固有安全性优势正在被其他技术增强。 “随着 Docker 社区推动实现镜像签名和鉴证,这些自然会转移并应用到 ResinOS,”他说。 “当 Linux 内核被强化以提高容器安全性时,或者获得更好地管理容器所消耗的资源的能力时,会产生类似的好处。

容器也适合开源 IoT 框架,Marinos 说。 “Linux 容器很容易与几乎各种协议、应用程序、语言和库结合使用,”Marinos 说。 “Resin.io 参加了 AllSeen 联盟,我们与使用 IoTivity 和 Thread的 伙伴一起合作。”

IoT的未来:智能网关与智能终端

Marinos 和 Canonical 的 Ries 对未来物联网的几个发展趋势具有一致的看法。 首先,物联网的最初概念(其中基于 MCU 的端点直接与云进行通信以进行处理)正在迅速被雾化计算架构所取代。 这需要更智能的网关,也需要比仅仅在 ZigBee 和 WiFi 之间聚合和转换数据更多的功能。

其次,网关和智能边缘设备越来越多地运行多个应用程序。 第三,许多这些设备将提供板载分析,这些在最新的智能家居集线器上都有体现。 最后,富媒体将很快成为物联网组合的一部分。

最新设备网关: Eurotech 的 ReliaGate 20-26

最新设备网关: Advantech 的 UBC-221

“智能网关正在接管最初为云服务设计的许多处理和控制功能,”Marinos 说。 “因此,我们看到对容器化的推动力在增加,可以在 IoT 设备中使用类似云工作流程来部署与功能和安全相关的优化。去中心化是由移动数据紧缩、不断发展的法律框架和各种物理限制等因素驱动的。”

Ubuntu Core 等平台正在使“可用于网关的软件爆炸式增长”,Canonical 的 Ries 说。 “在单个设备上运行多个应用程序的能力吸引了众多单一功能设备的用户,以及现在可以产生持续的软件收入的设备所有者。”

两种 IoT 网关: MyOmega MYNXG IC2 Controller

两种 IoT 网关: TechNexion 的 LS1021A-IoT Gateway

不仅是网关 - 终端也变得更聪明。 “阅读大量的物联网新闻报道,你得到的印象是所有终端都运行在微控制器上,”Marinos 说。 “但是我们对大量的 Linux 终端,如数字标牌,无人机和工业机械等直接执行任务,而不是作为操作中介(数据转发)感到惊讶。我们称之为影子 IoT。”

Canonical 的 Ries 同意,对简约技术的专注使他们忽视了新兴物联网领域。 “轻量化的概念在一个发展速度与物联网一样快的行业中初现端倪,”Ries 说。 “今天的高级消费硬件可以持续为终端供电数月。”

虽然大多数物联网设备将保持轻量和“无头”(一种配置方式,比如物联网设备缺少显示器,键盘等),它们装备有如加速度计和温度传感器这样的传感器并通过低速率的数据流通信,但是许多较新的物联网应用已经使用富媒体。 “媒体输入/输出只是另一种类型的外设,”Marinos 说。 “总是存在多个容器竞争有限资源的问题,但它与传感器或蓝牙竞争天线资源没有太大区别。”

Ries 看到了工业和家庭网关中“提高边缘智能”的趋势。 “我们看到人工智能、机器学习、计算机视觉和上下文意识的大幅上升,”Ries 说。 “为什么要在云中运行面部检测软件,如果相同的软件可以在边缘设备运行而又没有网络延迟和带宽及计算成本呢?“

当我们在这个物联网系列的开篇故事中探索时,我们发现存在与安全相关的物联网问题,例如隐私丧失和生活在监视文化中的权衡。还有一些问题如把个人决策交给可能由他人操控的 AI 裁定。这些不会被容器,快照或任何其他技术完全解决。

如果 AWS Alexa 可以处理生活琐事,而我们专注在要事上,也许我们会更快乐。或许有一个方法来平衡隐私和效用,现在,我们仍在探索,如此甚好。


via: http://hackerboards.com/can-linux-containers-save-iot-from-a-security-meltdown/

作者:Eric Brown 译者:firstadream 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出