El ecosistema de la Raspberry Pi ha evolucionado mucho en los últimos años, especialmente con la llegada del Compute Module 5. Este módulo, diseñado para aplicaciones industriales y proyectos avanzados, ha abierto la puerta a dispositivos más potentes y flexibles que las placas tradicionales. En este contexto aparece Sentinel Core, una placa portadora en formato mini-ITX que transforma el Compute Module 5 en algo mucho más cercano a un ordenador de sobremesa.

El elemento más llamativo del diseño es la presencia de una ranura PCIe x16 de tamaño completo, una característica poco habitual en el mundo de la Raspberry Pi. Esto permite instalar tarjetas gráficas, aceleradores de inteligencia artificial, capturadoras de vídeo o tarjetas de red avanzadas, ampliando considerablemente el abanico de usos posibles.

Sentinel Core está pensada tanto para desarrolladores como para entusiastas que buscan construir servidores domésticos, estaciones de trabajo compactas o sistemas de inteligencia artificial local. Con un enfoque abierto, soporte para hardware estándar y un diseño compacto, esta placa pretende ampliar las posibilidades del ecosistema Raspberry Pi más allá de los usos tradicionales.

La Raspberry Pi entra en el formato mini-ITX

Uno de los aspectos más interesantes de Sentinel Core es su formato mini-ITX. Esto significa que la placa tiene unas dimensiones de 170 x 170 mm, compatibles con la mayoría de cajas compactas del mercado. Esta elección permite usar fuentes ATX estándar, ventiladores convencionales y tarjetas de expansión típicas del mundo PC.

El diseño está pensado específicamente para el Compute Module 5, que se instala mediante conectores dedicados. Este módulo puede configurarse con diferentes cantidades de memoria RAM y almacenamiento eMMC, lo que permite adaptar el sistema a distintos usos. En su versión más avanzada, el Compute Module 5 puede alcanzar hasta 16 GB de memoria LPDDR4X, una cifra que lo acerca a mini PCs compactos de bajo consumo.

Sentinel Core incluye dos salidas HDMI 2.0, Ethernet Gigabit, dos puertos USB 3.0 y un puerto USB-C adicional. También mantiene el encabezado GPIO de 40 pines típico de la Raspberry Pi, así como conectores MIPI para cámaras y pantallas. Esto permite seguir utilizando accesorios existentes sin perder compatibilidad.

Puedes consultar la información original en el artículo de CNX Software.

La ranura PCIe x16: el gran protagonista

Sin duda, el elemento más llamativo de Sentinel Core es la ranura PCIe x16 física. Aunque utiliza una interfaz PCIe 2.0 x1 procedente del Compute Module 5, esta conexión sigue ofreciendo una velocidad teórica cercana a los 500 MB/s por dirección, suficiente para muchos escenarios reales.

Esta característica permite instalar tarjetas gráficas compactas, aceleradores de inteligencia artificial, controladoras de almacenamiento o tarjetas de red avanzadas. Por ejemplo, una tarjeta de red 2.5GbE necesita aproximadamente 312 MB/s de ancho de banda, lo que entra dentro de los límites del enlace PCIe disponible.

En escenarios de inteligencia artificial local, el uso de aceleradores dedicados puede mejorar significativamente el rendimiento. Una GPU compacta puede ofrecer varios teraflops de potencia en cálculo FP16, frente a los pocos gigaflops que puede alcanzar la CPU ARM del Compute Module 5. Esta diferencia puede reducir el tiempo de inferencia de modelos de lenguaje local de varios segundos a menos de un segundo.

Además, Sentinel Core permite añadir tarjetas de captura de vídeo o almacenamiento NVMe mediante adaptadores. Esto convierte la Raspberry Pi en una plataforma mucho más flexible para tareas avanzadas.

Pensada para inteligencia artificial local

Uno de los objetivos principales de Sentinel Core es facilitar la ejecución de inteligencia artificial local. El proyecto incluye documentación para configurar asistentes de voz offline utilizando herramientas como Llama.cpp o Whisper, evitando así depender de servicios en la nube.

Este enfoque es especialmente interesante para usuarios que buscan privacidad o baja latencia. Al ejecutar modelos localmente, el sistema puede responder sin necesidad de conexión a Internet. Esto resulta útil para automatización doméstica, sistemas industriales o asistentes personales.

Puedes ver más detalles sobre el proyecto en la página oficial de Crowd Supply.

En términos técnicos, ejecutar modelos de lenguaje local requiere una cantidad considerable de memoria y potencia de cálculo. Por ejemplo, un modelo de 7.000 millones de parámetros puede necesitar entre 4 y 8 GB de RAM dependiendo de la cuantización utilizada. La posibilidad de añadir aceleradores mediante PCIe facilita este tipo de cargas de trabajo.

El producto principal: Sentinel Core en detalle

Sentinel Core destaca por su enfoque abierto y modular. La placa incluye soporte para alimentación ATX de 24 pines, lo que permite usar fuentes estándar de PC. Esto resulta especialmente útil cuando se utilizan tarjetas PCIe que requieren alimentación adicional.

La placa también incluye una zona de prototipado integrada, lo que facilita la conexión de sensores o circuitos adicionales. Este detalle está pensado para desarrolladores que necesitan experimentar con hardware personalizado.

Otro aspecto importante es que Sentinel Core es hardware abierto. Los archivos de diseño están disponibles públicamente en KiCad, lo que permite modificar la placa o crear versiones personalizadas. Esta característica es especialmente interesante para empresas que necesitan soluciones adaptadas.

El consumo energético depende de la configuración, pero el Compute Module 5 suele mantenerse por debajo de los 15 vatios en carga. Incluso con una tarjeta PCIe adicional, el sistema puede mantenerse por debajo de los 60 vatios en muchos casos, lo que lo convierte en una alternativa eficiente frente a sistemas x86 tradicionales.

Un paso más allá en el ecosistema Raspberry Pi

Durante años, la Raspberry Pi se ha asociado a proyectos educativos o dispositivos IoT. Sin embargo, placas como Sentinel Core muestran que el ecosistema está evolucionando hacia usos más avanzados.

La posibilidad de usar hardware estándar de PC facilita la construcción de servidores domésticos, estaciones de trabajo compactas o sistemas de inteligencia artificial local. Este tipo de soluciones también resulta interesante en entornos industriales o de edge computing.

Además, el formato mini-ITX permite integrar la placa en cajas compactas, lo que facilita su uso en entornos domésticos o profesionales. Este enfoque modular abre la puerta a configuraciones muy variadas.

Desde un punto de vista técnico, la combinación del Compute Module 5, la ranura PCIe y la alimentación ATX crea una plataforma flexible. Aunque el ancho de banda PCIe es limitado, sigue siendo suficiente para muchos usos prácticos.

Reflexiones finales

Sentinel Core representa una evolución interesante dentro del ecosistema Raspberry Pi. Su diseño mini-ITX, la ranura PCIe x16 y el enfoque en inteligencia artificial local lo convierten en una opción atractiva para proyectos avanzados.

El hardware abierto, la compatibilidad con componentes estándar y el bajo consumo energético refuerzan su atractivo. Aunque no pretende competir con sistemas de alto rendimiento, ofrece un equilibrio interesante entre potencia, flexibilidad y eficiencia.

A medida que el Compute Module 5 gane popularidad, es probable que veamos más placas de este tipo. Esto podría consolidar a la Raspberry Pi como una plataforma aún más versátil para desarrolladores y entusiastas.