本帖最后由 robe.zhang 于 2021-3-14 02:00 编辑
EdgeBoard边缘AI计算盒的颜值很高,上一篇文章写过了:
这篇文章的关注点还是EdgeBoard边缘AI计算盒的外壳,这次看看金属外壳的散热性能 测试视频: https://v.youku.com/v_show/id_XNTExNzI4NTEyOA==.html
计算盒的的顶盖和两个侧面是一体的,全金属铝合金材质,通过导热硅脂和电路板上的芯片接触,充当计算盒的无风扇被动散热器
被动散热器散热效果怎么样,笔者设计了一个温度压力实验,让芯片满负载运行情况下,记录芯片的温度数据,通过温度变化曲线来看被动散热效果和被动散热的特点
实验设计
温度压力测试程序,没有使用现成的各种工具,是自己写的一个小程序,使用 python3 多进程编程,模拟平时使用的情景,开启 6 个压力测试进程并行运行,其中一个 AI 预测进程,用于让 PL/FPGA 满负载运行,其他5个编译程序的进程,用于让 PS/ ARM cortex A53 四核CPU满负载运行,这 6 个压力测试进程不间断循环运行模拟高压力使用情景。
温度压力测试程序,使用一个单独的 log 进程收集测试过程时间、PS 负载情况、PS 温度、PL温度,并记录到log 文件中。 (PL负载情况看不到,记录不到,PL也不支持多进程,用了一个AI推理分类进程循环运行,认为PL满负载运行了)
测试过程: 1, 计算盒关机放置一天恢复到原本的温度 2, 给计算盒上电开机,开机后立即运行温度压力测试程序,同时记录室内温度数据。 3, 温度压力测试程序,不开启压力测试进程,仅仅保存数据,记录开机后 30 分钟无负载情况下温度数据 4, 开启 6 个压力测试进程,并行运行持续 60 分钟,记录满负载情况下温度数据 5, 关闭压力测试进程,仅仅保存数据,记录压力测试后无负载情况下30分钟的温度数据 6, 程序自己请理运行过程中产生的中间文件,安全退出
测试数据: 室温:19.2摄氏度
时间,CPU 使用率,PS PL 温度数据
画温度变化曲线图:
测试数据解读:
开机时:芯片温度和室温(19.2度)近似,PS温度 20 摄氏度,开机后空负载 CPU 占用2-3%的情况下,温度不断上升,半个小时后温度达到 34度,温升变慢,但是从变化趋势看,温度仍然没有稳定,还在继续上升
压力测试中:温度快速上升到40度后,变化不明显了,持续压力测试一小时,温度稳定在42.2度,温度瞬时值在40-44度之间波动。
压力测试后:空负载半小时,温度下降到 39 度。
整个测试过程PS温度比PL温度高 2-2.5 度。本文说的所有温度,都是 PS 温度
整个压力测试过程 681 条数据中 15 条最大值数据如下,即使温度波动峰值上限也仅仅 44.17 度。因为温度数据来自于芯片内的监测模块,对核心发热很敏感,响应非常迅速,数据波动大,此数据仅做参考,实际温度看均值就行。
本文测试程序源码,测试数据,温度曲线图片,全开源: 全部推送在 github,大家都可以测试评估 https://github.com/robe-zhang/edgeboard_fz5c_stress_test
测试结论: 温度压力测试下,芯片核心温度42.2 度,比环境温度19.2 度高23度 以此温差类推,夏天即使环境高温40度情况下,计算盒满负载运行,温度只有 63 度 按照芯片工作温度极限 100度推算,计算盒可在75度高温环境中满负载运行。 散热性能体现出了产品工业级的定位
本文总结:
AI计算盒不仅仅是颜值,散热性能无与伦比
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