Ein Labyrinth aus Adaptern und Software-Patches sorgt dafür, dass eine dedizierte GPU auf einem Raspberry Pi funktioniert

Ein Labyrinth aus Adaptern und Software-Patches sorgt dafür, dass eine dedizierte GPU auf einem Raspberry Pi funktioniert

Damit die GPU tatsächlich funktioniert, musste der Linux-Kernel so gepatcht werden, dass er den Open-Source-AMDGPU-Treiber enthält inklusive Armstütze und bietet ordentliche Unterstützung für die RX 460 (Geerling sagt, dass die Karte und ihre Polaris-Architektur ausgewählt wurden, weil sie neu genug waren, um praktisch nützlich zu sein und vom AMDGPU-Treiber unterstützt zu werden, alt genug, dass die Treiberunterstützung ziemlich ausgereift ist, und weil die Karte ist günstig und nutzt PCIe 3.0). Nvidias GPUs sind für Projekte wie dieses im Allgemeinen keine wirkliche Option, da die Open-Source-Treiber weit hinter denen für Radeon-GPUs zurückbleiben.

Nachdem verschiedene Kernel-Patches angewendet und der Kernel neu kompiliert wurden, funktionierte die Installation der Grafik-Firmware von AMD sowohl bei der Grafikausgabe als auch bei der 3D-Beschleunigung mehr oder weniger normal.

Trotz ihres Alters und der relativen grafischen Einfachheit laufen sie Untergang 3 oder Tux Racer auf der GPU des Pi 5 ist selbst bei 1080p eine große Herausforderung. Die RX 460 konnte beides in 4K ausführen, allerdings mit einigen reduzierten Einstellungen; Geerling sagte auch, dass die Karte die Benutzeroberfläche des Pi-Betriebssystems in 4K flüssig wiedergibt (die integrierte GPU des Pi unterstützt zwar die 4K-Ausgabe, aber unserer Erfahrung nach wird es schnell unruhig, insbesondere wenn mehrere Monitore verwendet werden).

Auch wenn es sich um einen qualifizierten Erfolg handelt, wird dieser Hacker wahrscheinlich zumindest Erfolg haben manche Softwareprobleme; Geerling stellte fest, dass die Grafikbeschleunigung im Chromium-Browser und die GPU-beschleunigte Videokodierungs- und -dekodierungsunterstützung nicht richtig funktionierten.

Die meisten Pi-Besitzer werden dieses Setup nicht selbst neu erstellen wollen, aber es ist interessant, Fortschritte bei der Verwendung dedizierter GPUs mit ARM-CPUs zu sehen. Bisher waren Arm-Chips in allen wichtigen Software-Ökosystemen – einschließlich Windows, macOS und Android – größtenteils auf die Verwendung ihrer eigenen integrierten GPUs beschränkt. Aber wenn ARM-Prozessoren wirklich in jedem PC-Marktsegment mit denen von Intel und AMD konkurrieren wollen, müssen wir irgendwann eine bessere Unterstützung für externe Grafikchips sehen.

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