Mythri - 评价方法

核心观点与关键数据

• 非结构化数据与AI/IoT应用：大多数用户数据为非结构化数据，2020年人均每秒创造至少1.7MB数据。到2025年，全球将有750亿IoT设备，传统AI/IoT应用依赖云存储导致延迟高、功耗高，用户倾向于边缘设备存储数据以解决隐私和性能问题。
• Raspberry Pi板与microSD卡性能：Raspberry Pi板自2012年推出已售出3600万台，常用于实验和开发。测试中，不同制造商的64GB microSD卡在Raspberry Pi 4板上的性能均超过目标值，顺序读取性能达11.57MB/s，顺序写入达2.62MB/s，随机读取达2378.24IO/s，随机写入达683.52IO/s。
• 启动时间与应用启动时间：microSD卡性能对启动时间影响显著，不同容量卡的启动时间差异不大，平均启动时间14.87秒。应用程序启动时间方面，IDE相关应用启动时间较短（如Thonny Python IDE为1.86秒），而Libre Office等大型应用启动时间较长（44.74秒）。

研究结论

• 存储评估参数：选择存储设备时需考虑启动时间和应用启动时间，这些参数在模拟AI/IoT应用中尤为重要。
• SD Express与NVMe方案：SD Express解决方案可根据需求调整，但NVMe设备启动成本高、功耗大，不适用于所有场景。
• USB端口性能：使用USB端口作为存储可提升Raspberry Pi板的性能。
• 启动时间差异：不同版本的Raspberry Pi板启动时间存在差异，但与microSD卡容量关系不大。