Zynqberry Ubuntu 18.04LTS

ZYNQで動くUbuntu 18.04LTSのイメージをリリースしました。512MBのDDR3Lを備えたZYNQ7000で軽快に動作するよう、各種のチューニングが行われています。対象となるハードウェアはZynqberryですが、ご要望があれば他のボードにも拡張していく可能性があります。

特徴

配布するイメージの特徴は、

armhf版のUbuntu 18.04LTS
PetaLinuxを使用せず、Ubuntu本家からダウンロードして構築
HDMIに1280x720の画像出力(フレームバッファ利用)
X Window systemのデスクトップ環境(LXDE)をインストール済み
XRDPをインストール済み。Windowsからリモートデスクトップでログイン可能
Jupyter notebookをインストール済み(numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn plotlyが利用可能)
無線LANが利用可能
イメージファイルは3.5GByteだが、Zynqberryを最初に起動した際に、SDカードで利用できる最大のサイズにパーティションが自動拡張される
samba、emacs、sshをインストール済み

となっています。

ダウンロードはこちら

こちらのページのzynqberry_ubuntu18_complete.img.gzをダウンロードしてください。

ユーザ名とパスワード

デフォルトで用意されているユーザはzynqで、パスワードはberryです。

rootのパスワードはrootです。

コンソール(USB COMポート経由)で接続した場合はユーザ名・パスワードを入力することなく、自動的にrootとしてログインされます。

SSHではrootではログインできませんので、特権操作が必要な場合はsudoまたはsuしてください。

パーティションの自動拡張

このイメージファイルはzynqberry_ubuntu18_complete.imgという名前で、約3.3GByteのサイズがあります。

このファイルを、Win32 Disk Imagerなどを使って新しいSDカードに書き込みます。

SDカードは2つのパーティションが切られています。最初のパーティションはWindowsからも読める300MBのFAT32、2番目のパーティションはUbuntuのrootが入っているext4となっています。

SDカードをZynqberryに挿して起動すると、初回起動時に2番目のパーティションが自動的に拡張され、

SDカードの容量いっぱいまで拡張されますが、16GBのSDカードでも、32GBのSDカードでも使い切ることができます。書き込むのは最小のサイズのイメージファイルでよく、書き込み時間が短縮できます。利用可能な最小のSDカードは4GBです。

sambaによるファイル共有と名前解決

/home/shareに共有フォルダが用意されていて、Windowsから\zynqberry でアクセスすることができます。また、zynqberryという名前でWindowsから名前解決することができます。

デスクトップ環境の利用

様々なデスクトップマネージャを試し、armhfでも安定して動作できるLXDEを採用しました。

HDMIコネクタにモニタをつなぎ、マウスとキーボードをつなげばスタンドアローンで使用することもできます。スタンドアローンでデスクトップ環境を利用するにはコンソールから

$ startx &

と入力します。

リモートデスクトップの利用

または、Windowsのリモートデスクトップから接続することも可能です。リモートデスクトップでzynqberryに接続すると、下の図のような画面が表示されるので、SessionはXorg、ユーザ名はroot、パスワードはrootを入力してください。

リモートデスクトップが使えるようになります。この環境では無線LANの設定などがグラフィカルに行えます。

無線LANの利用

無線LANを利用するには、

$ nmcli device wifi connect [SSID] password [パスワード]

を入力します。

なお、現在のデバイスの状態を見るには、

$ nmcli device status

と入力します。

利用可能なSSIDの一覧を見るには、

$ nmcli device wifi

と入力します。

なお、無線LANを切断するには、statusで確認したデバイス名を用いて、

$ nmcli device disconnect デバイス名

と入力します。

Jupyter notebookの利用

データ解析に便利なJupyter notebookがあらかじめインストールされています。numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn plotlyがあらかじめインストールされていて、人工知能の研究・開発に便利なnumpyや、綺麗なグラフを表示するseabornなどもすぐに使えます。