2018年末，聯(lián)想推出了一種基于TI AM5708芯片的SBC，名字叫栗子板（派）。與樹莓派一樣，栗子板也是只有信用卡一樣大，但是麻雀雖小五臟俱全。最近，機緣巧合下，本人也有幸得到了一塊栗子板。

栗子板的計算處理芯片是TI的AM5708，這是款單核ARM Cortex?A15處理器。大家都知道，雖然A15是款很多年前出的32位的老內核，但是實際上，它的浮點性能要高于近年的64位的A53內核。

當然，對于傳統(tǒng)的A15核心的處理器芯片來說，由于要跑Linux，在一些需要較高時間精度的工控場景中還是有些力不從心的；這時候就需要在應用場景中再增加一片獨立的微控制器（MCU）了。不過，對于AM5708來說，這都不是事兒！

在實時控制的應用場景中，這款AM5708芯片有一個大大的亮點，就是集成了Cortex M4內核，作為Cortex A15的協(xié)處理器，彌補了IO輸出的實時性能。這種實時性能，在做小計算量的信號處理時候也能體現(xiàn)，Cortex M4內部也是集成了浮點計算單元的。
另一方面，在需要大計算量的實時信號處理的應用場景中，這款AM5708芯片又有另一個亮點，就是集成了C66DSP核心，其浮點性能要好于Cortex-M4或Cortex-A15內部集成的浮點單元。

嘮了半天的嗑了，相信大家已經(jīng)迫不及待地想要實機玩玩啦。不管是騾子是馬，趕緊拉出來遛兒啊！我們這就把電源線和網(wǎng)線接上（其中，供電線是USB Type-C接口）。

上電以后，發(fā)現(xiàn)聯(lián)想的代碼小哥哥貼心地幫我們預裝了Linux操作系統(tǒng)（可以！這很Lenovo）；默認已開啟SSH服務，并且root密碼為空，讓我們入手測試更加便利。大家可以通過passwd命令自己設置個喜歡的密碼。

以上這步看似很簡單，但是也充分體現(xiàn)了代碼小哥哥對我們的關懷；因為SSH登錄的前提是網(wǎng)卡開機啟動并開啟DHCP，SSH服務也設置為開機啟動，防火墻關閉或打開22端口。
??
? ? 我們順便看看網(wǎng)卡的MAC和IP吧，命令是ifconfig。這個命令的前提是已經(jīng)安裝了net-tools，再次感謝一下貼心的代碼小哥！

如果net-tools沒有安裝，要查看網(wǎng)卡信息也是可以的；不過需要通過ip addr命令來實現(xiàn)。
??

? ? 通過hostname命令，我們可以查看電腦名。

Hostname的修改位置在下圖左上角的紅線所示的目錄里，你也可以把圖片靠近中部的紅線標記的字符串改成你喜歡的名字。

查看系統(tǒng)內核信息的方法，本人至少可以想到兩種，如下圖紅線標記處所示。一種是通過uname命令輸出；另一種是用cat命令把內核信息的文件打印到終端上。

查看etc目錄的設置文件時，我偶然地看到了一個有趣的文件夾，從名字意思上判斷，里面放置的是某種可視化腳本。本人比較好奇地把它點開了，但是發(fā)現(xiàn)里面的腳本都沒有執(zhí)行權限；于是我自(no)作(zuo)主(no)張(die)地給添加上了執(zhí)行權限，編號是755。我好奇地執(zhí)行了一下其中一個字面意思是輸出溫度的腳本，但是運行結束以后啥也沒有輸出。當然，板子也沒有BOOM。
? ? 于是我更加好奇地把腳本文件打開了。一看，原來是腳本里面漏寫了輸出語句。
? ? 然后，順理成章地，我把這個腳本修改了一下，如下圖所示。其中，圖片左上角紅線標記了腳本文件所在路徑，中下部的各條紅線標記了我添加的那幾個輸出語句。

執(zhí)行一下這個腳本，成功輸出溫度了。

您也許會發(fā)現(xiàn)處理器溫度的數(shù)值，看上去略微有些高。畢竟在室溫約25度的情況下，帶著散熱片，都達到了近50度。
? ? 但是大家請不要方。
? ? 畢竟，這是款汽車級處理器啊！
? ? 它具有很廣的許用溫寬（-40~125攝氏度）。值得一提的是，這個125攝氏度并不是存放溫度，而是實實在在的帶電工作的許用溫度，并且已經(jīng)考慮安全余量了。因此，50度完全在安全裕度內！
??

接下來，想必大家很想看看栗子板在跑實際項目時候的性能，比如您自編的C語言程序。我在測試各種板子時候，寫過不少有趣的代碼；雖然都只是些花拳繡腿，但是用來做評測是夠用了的。這些代碼都被共享在我的開源頁面上了。
??
? ? 栗子板已經(jīng)安裝了C語言編譯器，可以用gcc -v命令查看編譯器版本。如果你想要編譯CPP代碼，可以用G++，也已經(jīng)裝上了。

我們的第一個測試代碼是內存寫入速度測試。
? ? 測試前先用free -m命令看一下內存使用情況。別一下子來個1GB的寫入然后就給撐爆了哈！

上圖中，我們發(fā)現(xiàn)，可以使用的內存大約是685MB。那就取個整，來個100MB的寫入測試吧。，
? ? 于是，我們寫了個代碼，先測試了單線程的寫入100MB并記錄寫入消耗時間；然后使用OpenMP并行庫做了多線程協(xié)同寫入100MB數(shù)據(jù)的測試。

#include #include #include #include #include "unistd.h"#define MICRO_IN_SEC 1000000.00double microtime();int main(){ int i = 25000000; int ii = 0; int *p1,*p2; double start_time, end_time, dt, dt_err; start_time = microtime(); dt_err = microtime() - start_time; printf("baseline "); start_time = microtime(); p1 = malloc(sizeof(int)*i); for (ii = 0; ii

其中，代碼第11行的i變量定義的是數(shù)組長度。接著在第21行里，我們申請了100MB的空間。然后通過一個for循環(huán)往里寫入數(shù)據(jù)。每個32位int的長度是4字節(jié)，因此i的值是25000000。

? ? 編譯并執(zhí)行這個程序，通過打印的結果，我們可以推算出這款板子的內存寫入速度，單線程下是200MB每秒左右；并且單線程下已經(jīng)達到峰值（當然，還沒有達到內存的理論帶寬）。只是由于處理器核心性能和數(shù)量的限制，即使開啟的線程再多也不會有提速了。

作為對比，瑞芯微RK3399芯片（包含2個A72核心+4個A53核心）搭載DDR3內存的工況，我也做了測試，同樣的內存寫入算法，但是修改了寫入量（寫入1GB）。

? ? A53核心的單線程寫入速度也是200MB每秒左右（與AM5708的A15的單線程成績差不多）；
? ? A72核心的單線程寫入速度可以超過300MB每秒；
? ? 當6個核心共同并行時，內存寫入速度可以超過1GB每秒。

這里，我劇透一下，聯(lián)想即將推出一款搭載RK3399處理芯片的栗子板，規(guī)格與友善之臂的RK3399一致！到時候大家都能感受一下那驚人的內存寫入速度。
? ??
? ? 既然已經(jīng)做了內存測試，CPU浮點計算測試當然也不能少了。
? ? 下面，我將使用本人自創(chuàng)的山寨版SuperPi，它會計算圓周率并記錄計算時間。并行庫依然使用OpenMP。
? ? 程序代碼如下：

#include #include #include #include #include "unistd.h"#include #define MICRO_IN_SEC 1000000.00double microtime();int main(){ double s = 1; double pi = 0; double i = 1.0; double n = 1.0; double dt_err; double dt; double p; double start_time, end_time; long cnt = 0; start_time = microtime(); dt_err = microtime() - start_time; printf("baseline "); start_time = microtime(); for (cnt = 0; cnt<100000000; cnt++) { pi += i; n = n + 2; s = -s; i = s / n; } pi = 4 * pi; dt = microtime() - start_time - dt_err; printf("time = %lf s ", dt); s = 1; pi = 0; i = 1.0; n = 1.0; printf("2threads "); start_time = microtime();#pragma omp parallel for num_threads(2) for (cnt = 0; cnt<100000000; cnt++) { pi += i; n = n + 2; s = -s; i = s / n; } pi = 4 * pi; dt = microtime() - start_time - dt_err; printf("time = %lf s ", dt); s = 1; pi = 0; i = 1.0; n = 1.0; printf("4threads "); start_time = microtime();#pragma omp parallel for num_threads(4) for (cnt = 0; cnt<100000000; cnt++) { pi += i; n = n + 2; s = -s; i = s / n; } pi = 4 * pi; dt = microtime() - start_time - dt_err; printf("time = %lf s ", dt); return 1;}double microtime() { int tv_sec, tv_usec; double time; struct timeval tv; struct timezone tz; gettimeofday(&tv, &tz); return tv.tv_sec + tv.tv_usec / MICRO_IN_SEC;}

其中，第23行到34行，先做了一個單線程的計算，并計時。
? ? 接著，第36行到53行，是個2線程并行計算測試。
? ? 然后，第55行到72行，是個4線程并行計算測試。

? ? 編譯并運行，截圖如下：

我們可以發(fā)現(xiàn)，單線程條件下，大約3秒就可以跑完這個算法。
? ? 然后，因為處理器芯片本身的性能限制（單線程就達到滿載了），多線程工況下并不能獲得更高的速度，而且并行的線程越多，效率越低。4線程并行條件與單線程相比，計算時間從約3秒延長至約4.5秒，甚至達到了50%的“減速比”。
??
? ? 這里，我也可以貼上其他處理器芯片跑相同算法時候的成績。比如三星的S5P6818，這是個8核Cortex A53內核的處理器，測試結果如下圖所示。

我們可以發(fā)現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)象，64位的A53內核雖然是新內核，但是它的單線程浮點計算能力是要低于老的32位的A15內核低。A15只要約3秒就能算完的算例，放到A53上就需要4秒。也就是說，A15內核與A53相比約有30%的浮點性能提升。誠然，從核心數(shù)量和多線程并行角度來看，AM5708與S5P6818相比，總體上還是吃虧的。S5P6818通過8核并行，浮點性能可以達到AM5708的200%（AM5708是約3秒，S5P6818是約1.45秒）
? ? ??
? ? 對了，順便再插一嘴，我們再換個處理器。RK3399的一個A72核心單跑，浮點性能就能超越S5P6818的8個A53一起上。有圖為證。下圖中，baseline的那條1.083秒就是RK3399的A72核心以單線程跑出來的。

所以，想必各位跑分強迫癥已經(jīng)是迫不及待想玩RK3399了吧。A72核心是2016年出的高性能核心，是要替代A15和A17的。

? ??