目录
大家好,我是 Hello 阿尔法,有幸接到 CSDN 的邀请参与 Orange Pi Kunpeng Pro 开发板的测评活动,本文简单记录测评过程及一点使用体验。
Orange Pi Kunpeng Pro 开发板是香橙派联合华为精心打造的高性能开发板,搭载了华为鲲鹏处理器,具备 8TOPS INT8 的算力,支持 8GB 和 16GB 两种内存版本,能够满足不同层次的计算需求。同时支持 FPGA + ARM,从体系结构、数字逻辑设计、操作系统和编译,再到嵌入式开发,可以基于同一套体系结构和一套开发板实现贯穿打通。
官方详情页面直达链接:OrangePi Kunpeng Pro
开箱体验
拿到手共有三样,一款盒装开发板、一条双头 Type-C 的数据线、一个华为 65W 快充充电器作为开发板供电电源,来张全家福:

这款开发板已经安装好散热风扇,虽然整体尺寸不大,但布局紧凑,满满的科技感!


资源简介
这款开发板资源丰富,板载 LPDDR4,有 8GB/16GB 版本可选,其余资源详情如图所示:
- 正面资源分布:

开发板正面主要是接口资源:板载 1 个千兆以太网接口;板载 2 个 USB 接口和 1个 Type-C 接口,均支持 USB3.0;板载 2 个 HDMI 接口和 1 个 3.5mm 耳机插孔;板载 3 个 MIPI 接口,其中 2 个 DSI,1 个 CSI;板载 40Pin 扩展接口,兼容树莓派接口。

除此之外,这款开发板还配备了板载 Wi-Fi + 蓝牙、LED 灯、按键、调试串口、电池接口、风扇接口等。
- 背面资源分布:

开发板背面主要是存储资源,板载 32MB 的 SPI Flash;一个 TF 卡插槽;一个 eMMC 插座,支持高达 256GB;一个 M.2 M-Key 接口,支持 PCIe x4;满足大容量存储的需求。
系统启动
系统支持从 TF 卡、eMMC、SSD 启动,需要通过开发板背面的拨码开关 BOOT1、BOOT2 来配置启动模式。
BOOT1 | BOOT2 | 启动模式 |
---|---|---|
R | L | 从 SSD 启动 |
L | R | 从 eMMC 启动 |
R | R | 从 TF 卡启动 |
开发板自带的 TF 卡中已经预装有系统镜像,接通电源即可开机使用。使用 TF 启动需要将 BOOT1 和 BOOT2 都拨到右边:

连接网络
- 若使用有线网络,将网线一端插入开发板,另一段插入路由器或交换机,系统启动后会通过 DHCP 自动获取 IP:

- 若使用无线网络,桌面版系统下可直接在 WiFi 设置中连接网络,或在终端中使用 nmcli 命令连接网络:
sh
nmcli dev wifi # 扫描 WiFi
sudo nmcli dev wifi connect WiFi名 password WiFi密码
登录系统
Orange Pi Kunpeng Pro 搭载了 openEuler 操作系统,支持桌面登录、串口登录、SSH 登录、使用 VNC 登录等。默认账户为 openEuler,登陆密码为 openEuler。
通过桌面登录
系统镜像支持桌面登录,使用一根 HDMI 线,一端连接开发板 HDMI0 接口,另一端连接显示器:

将开发板上电,等待一段时间后,即出现系统登录界面,输入密码即可登录系统:

通过串口登录
- 插入 Micro USB 线,连接电脑:

- 查看端口号:

- 打开 SecureCRT,选择 Serial,选择对应端口号,设置波特率为 115200:

- 开发板上电,待系统启动后,输入账户、密码即可登录:

通过 SSH 登录
SSH 登录需要连接网络并获取开发板 IP,串口终端下使用 ifconfig 命令查看 IP:

- 使用 Powershell:
sh
ssh openEuler@192.168.100.10
- 登录成功:

- 使用 SecureCRT,选择 SSH2,输入 IP 地址和用户名:

- 登录成功:

配置散热风扇
系统默认风扇转速控制为自动模式,但在正常使用过程中发现 Orange Pi Kunpeng Pro 开发板仍发热严重,故考虑将其改为手动模式,并设置风扇为合适转速。
- 查看风扇模式:
sh
sudo npu-smi info -t pwm-mode
- 查询当前转速:
sh
sudo npu-smi info -t pwm-duty-ratio
- 设置为手动模式:
sh
sudo npu-smi set -t pwm-mode -d 0
- 设置转速为 40%:
sh
sudo npu-smi set -t pwm-duty-ratio -d 40
- 配置过程:

算力测试
TinyMaix 是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库,即 TinyML 推理库,可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型~ 开源地址:https://github.com/sipeed/TinyMaix
虽然对于 Orange Pi Kunpeng Pro 来说运行一个单片机级别的推理库有点大材小用了,但是也能一定程度上反映它的计算性能。
- 系统中已经预装好了 git、cmake、make 工具:


- 不过在系统中克隆仓库时失败了,目前暂不深究:

- 将仓库源码克隆到本地,再使用 FileZilla 传输至开发板:

- 传输成功,查看仓库内容:

MNIST示例
MNIST 示例是手写数字识别任务。
- 切换到 examples/mnist 目录,创建 build 文件夹:

- 使用 cmake 命令生成构建系统:

- 使用 make 命令构建系统,生成可执行文件:

- 运行可执行文件,执行效果如下:

- MNIST 示例默认未使用任何指令加速,运行了一张 28×28 的手写数字模拟图像,共消耗了 0.055 毫秒:

MBNET示例
mbnet 是适用于移动设备的简单图像分类模型。
- 切换到 /examples/mbnet 目录:

- 修改 main.c 文件:


- 创建 build 文件夹并切换:

- 使用 cmake 命令生成构建系统:

- 使用 make 命令构建系统,生成可执行文件:

- 运行可执行文件,执行效果如下:

- MBNET 示例运行输入了一张 96×96×3 的 RGB 图像,输出 1000 分类,共消耗了 6.615 毫秒:


体验总结
Orange Pi Kunpeng Pro 搭载了 4 核 64 位 Arm 处理器,算力强悍,流畅运行 openEuler 操作系统,支持多种系统登录方式,并且提供完善的软件生态和开发工具。硬件资源丰富,支持 UART、I2C、SPI 等多种通信协议,方便进行各种原型设计和开发,配备了 USB、HDMI、MIPI、M.2 M-Key 等接口,为用户提供了广泛的扩展可能性。
这一段时间对 Orange Pi Kunpeng Pro 开发板的一些基础使用和测试,让我对它有了初步的了解。总体来说,Orange Pi Kunpeng Pro 是一款高性能、强算力、可扩展、易开发的开发板。无论是作为教学工具、开发平台还是用于项目原型设计,都能够提供强大的平台支持,无疑值得拥有。