معرفی محصول Raspberry Pi 5 4GB

Raspberry Pi 5 4GB جدیدترین نسخه از سری محبوب Raspberry Pi است که با قدرت پردازشی بالا، حافظه 4 گیگابایت و پشتیبانی از رابط‌های مدرن طراحی شده است. این برد کوچک و قدرتمند برای توسعه‌دهندگان، مهندسان، دانشجویان و علاقه‌مندان به پروژه‌های IoT، رباتیک، هوش مصنوعی و سرورهای کوچک مناسب است.

Raspberry Pi 5 با پردازنده 64 بیتی و توانایی پردازش همزمان بالا، می‌تواند جایگزینی مناسب برای کامپیوترهای کوچک، پروتوتایپ سریع و محیط‌های آموزشی باشد.

ویژگی‌های فنی Raspberry Pi 5 4GB

1. پردازنده و حافظه

• پردازنده (CPU): 64-bit Quad-core Cortex-A76

• فرکانس پردازنده: تا 2.0 گیگاهرتز

• RAM: 4 گیگابایت LPDDR4X

• حافظه ذخیره‌سازی: microSD یا SSD از طریق USB 3.0

2. گرافیک و پردازش تصویر

• GPU: VideoCore VII

• پشتیبانی از 4K HDR

• پورت HDMI دوگانه → مناسب برای مانیتورهای دوگانه

3. اتصالات و شبکه

• Ethernet گیگابیت

• Wi-Fi 6 و Bluetooth 5.2

• پورت USB: 2 × USB 3.0، 2 × USB 2.0

• GPIO: 40 پین سازگار با Raspberry Pi قبلی

4. منبع تغذیه و مصرف

• Power: 5V/3A USB-C

• مصرف انرژی: بهینه برای پروژه‌های طولانی

5. سیستم‌عامل و برنامه‌نویسی

• پشتیبانی از Raspberry Pi OS، Ubuntu، و سایر توزیع‌های لینوکس

• برنامه‌نویسی با Python، C/C++، Node-RED و سایر زبان‌ها

• مناسب برای پروژه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و سرورهای کوچک

کاربردها

1. IoT و خانه هوشمند

   • کنترل حسگرها، روشنایی و سیستم‌های خانگی

2. رباتیک و سیستم‌های خودران

   • پردازش داده‌ها و کنترل موتورها با قدرت بالا

3. سرورهای کوچک و NAS

   • ساخت سرور خانگی یا پروتوتایپ سرور کوچک با SSD

4. آموزش و توسعه نرم‌افزار

   • مناسب کلاس‌های آموزشی و پروژه‌های دانشجویی

5. پروژه‌های هوش مصنوعی و TinyML

   • اجرای مدل‌های یادگیری ماشین روی برد 4 گیگابایت

نکات تخصصی برای مهندسان و توسعه‌دهنده‌ها

1. استفاده در پروژه‌های IoT پیچیده

   • پردازنده و RAM کافی امکان اتصال تعداد زیادی سنسور و پردازش داده را فراهم می‌کند.

2. پروژه‌های رباتیک حرفه‌ای

   • GPIO 40 پین و توان پردازشی بالا، کنترل ربات‌های پیچیده را امکان‌پذیر می‌کند.

3. سرور خانگی یا NAS کوچک

   • با USB 3.0 و حافظه SSD، اجرای سرورهای کوچک با سرعت بالا.

4. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

   • توان پردازشی مناسب برای اجرای مدل‌های TensorFlow و PyTorch.

5. توسعه نرم‌افزار و آموزش

   • مناسب کلاس‌های آموزشی و پروژه‌های دانشگاهی، پشتیبانی از اکثر زبان‌ها و ابزارها.