Kartını Seç Tarafını Belli Et |
Elektronik Kart Savaşları 2. Bölüm

Bir çok özellik sahibi devre kartları ile sorun mu yaşıyorsunuz? Aradığım özellikler hangi devre kartında diyorsanız, buyrun yazımıza.

A- A+

25.05.2014 tarihli yazı 10070 kez okunmuştur.

Raspberry Pi Raspberry Pi Model A Raspberry Pi Model B Arduino Arduino Yun Intel Intel Galileo Galileo Beaglebone Black Board Devre Kartı

Devre kartı karşılaştırma rehberimizin 2. Bölümüne hoş geldiniz. Detaylı karşılaştırma için sunacağımız grafikler ve açıklamalar ile siz de kendinize uygun kartı seçebilirsiniz.

►Performans Karşılaştırması

► İlginizi Çekebilir : Karşınızda Black Beaglebone

Sonuçlara bakacak olursak, Beaglebone Black en güçlü hafıza ve tamsayı performansına sahip. Beaglebone Black sahip olduğu kayan nokta performansıyla Raspberry Pi’nin biraz altında kalıyor. Bu gerilik Beaglebone Black üzerinde bulunan ARM Cortex-A8 işlemcinin sahip olduğu VFPLite kayan nokta ünitesinin varlığından kaynaklanıyor çünkü ünite diğer ARM FPU’lar kadar hızlı değil. Eğer aradığınız şey sadece performans ise ve fazla iş yükünüz yoksa Beaglebone Black sizin için en ideal ürün.

Diğer karşılaştırmamız Arduino Yun ve Intel Galileo arasında. İki devre kartıda 400mhz hız ile çalışıyor. Fakat bunun yanında Yun’un MIPS yapısı Galileo’nun yapısından daha fazla performansa sahip. Yun’un kayan nokta performansı çok düşük çünkü kayan nokta donanımına ait bir ünitesi mevcut değil. Bu yüzden bu işlemler yazılım ile yapılıyor.

Son olarak Raspberry Pi Model A ve Model B arasındaki farklara bakalım. İki cihaz arasında performans ve işlemci bakımından bir fark yok. Sadece model B daha fazla hafıza ve çevre birimine sahip.

►Enerji Kullanımı

► İlginizi Çekebilir : Raspberry Pi Nedir ? Arduino ile Farkları Nelerdir ?

Sonuçları inceleyerek şunları söyleyebiliriz ki, Raspberry Pi model A, 150 mA akım çekme sınırı ile en düşük enerji tüketimine sahip. En yüksek değer ise cihaz boştayken bile 500 mA harcayan Galileo’ya ait. Cihazlar arasındaki büyük farkların sebeplerine değinecek olursak, grafikteki sonuçlar farklı çevre birimleri ve her kartın bulundurduğu destek çiplerinden kaynaklanıyor. Galileo bir çok çevre birimine ve çipe sahip. Örneğin I/O genişletici, ethernet adaptörü, dijital dönüştürücü anolog gibi enerji tüketen bir çok ünite barındırıyor. Model A ise sadece Broadcom işlemci ve diğer elemenlardan çok azını barındırıyor.

Beaglebone Black ve Raspyberry Pi Model B hemen hemen aynı tüketime sahip fakat cihaz boş durumdayken Beaglebone Black farkedilir derecede daha az enerji harcıyor. Performans kriterini de göz önüne aldığımızda Beaglebone Black enerji tüketiminde Raspberry Pi Model B’den bir adım önde.

Ve geldik Arduino Yun ve WiFi etkisine. Yun kendi WiFi bağlantısına sahip. Yine de diğer kartlarla karşılaştırıldığını düşük bir enerji tüketimine sahip. WiFi etkisini diğer kartlar üzerinde görmek için hızlıca bir test gerçekleştirildi. Raspberry Pi Model A için küçük bir WiFi adaptör USB kullanılarak cihazın internet bağlantısı sağlandı. WiFi bağlantısı ağ aktivitesine bağlı olarak 30-150 mA kadar güç değişimine sebep oldu. Bu değişimle Raspberry Pi Model A, normal bir Arduino Yun kadar enerji tüketti. Buradan varacağımız sonuç şu ki, WiFi kullanımı dramatik sonuçlar doğurmuyor, makul miktarlarda enerji tüketiyor.

►Sıcaklık

► İlginizi Çekebilir : Arduino'nuz Yazıcıdan Olsun | PAPERduino

Elde edilen verilere göre Intel Galileo’nun biraz sıcak çalıştığını görebiliriz. Yaklaşık 60°C /140°F sınırına kadar çıkabiliyor. Galileo'nun işlemcisi soğutucuya veya yüksek sıcaklığı düşürecek bir alana sahip değil. Intel datalarına göre Galileo işlemcisi 70°C ye kadar çıkabiliyor. Genel olacak söyleyeceğim şey şudur, Galileo çalışırken dokunmamanız sizin yararınıza olur.

Diğer bir karşılaştırmamız ise Beaglebone Black ve Raspberry Pi model B arasında. Beaglebone Black daha iyi bir performans ve enerji tüketimine sahip olmasına rağmen yüksek sıcaklıkla karşımıza çıkıyor. Bir çok devre kartı yaklaşık 40°C sınırında çalışıyor ki ortam sıcaklığından pek yüksek değil bu sıcaklık.

Kaynak :

► learn.adafruit.com