FastLED 3.9.9版本发布:ESP32-S3实现16路并行LED驱动
2025-06-09 09:51:04作者:尤峻淳Whitney
FastLED是一个广受欢迎的LED控制库,它简化了各种LED灯带(如WS2812B、APA102等)的编程和控制过程。最新发布的3.9.9版本带来了令人振奋的新功能,特别是针对ESP32-S3芯片的重大性能提升。
ESP32-S3的16路并行驱动技术
本次更新的最大亮点是Yves开发的I2S无时钟LED驱动技术,专门为ESP32-S3芯片优化。这项技术实现了惊人的16路并行输出能力,通过I2S/LCD协议驱动LED灯带。
性能表现
- 可同时驱动多达8,000个LED
- 刷新率高达60FPS
- 需要启用PSRAM才能正常工作
- 目前需要通过平台特定的API调用,标准FastLED.add接口将在未来版本中提供
开发者可以参考Esp32S3I2SDemo示例代码来使用这一功能。需要注意的是,由于需要PSRAM支持,目前只能通过platformio或esp-idf环境进行开发。
RMT驱动改进
针对ESP32系列芯片的RMT驱动也进行了重要改进:
- 解决了RMT禁用/删除后GPIO引脚处于浮空输入状态导致的"绿灯常亮"问题
- 优化了RMT的工作模式,现在RMT在初始化后保持持续启用状态,不再在每次绘制间禁用
- 提高了WS2812灯带的驱动性能,在256像素×4路并行配置下达到6.5ms的绘制时间
对于使用ESP32-WROOM模块的用户,如果仍遇到性能问题,建议降级使用RMT4驱动或考虑升级到更高性能的芯片。
内部架构优化
3.9.9版本还包含了一些内部架构的清理工作,为即将到来的4.0大版本做准备。这些改进包括:
- 命名空间优化
- 头文件结构调整
- 代码稳定性提升
这些改动使得当前版本在API层面已经与未来的4.0版本保持兼容,为开发者提供了平滑的升级路径。
高级应用:Turbo I2S驱动
对于追求极致性能的开发者,Yves还开发了更高级的"Turbo"I2S驱动版本,通过约8倍的多路复用技术进一步提升了性能。这种驱动方式充分利用了ESP32-S3芯片的硬件特性,将并行驱动能力推向新的高度。
FastLED 3.9.9版本的发布,特别是ESP32-S3的16路并行驱动技术,为大型LED阵列项目提供了强大的支持,使得驱动数千个LED同时保持高刷新率成为可能。这为LED艺术装置、大型显示屏和其他创意项目开辟了新的可能性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
635
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
634