★ FEATURED ARTICLE 拿到一块嵌入式开发板我一般会先确认系统能否正常启动和使用再考虑跑分。芯片参数很好查但装上 Debian 以后软件包是否齐全、编译是不是够快、eMMC 读写会不会拖后腿以及 GPU 和 NPU 能否真正运行程序这些问题往往要到实际使用时才会碰到。这次使用的是飞凌 OK3576-C搭载瑞芯微 RK3576内存和 eMMC 分别为 4GB、32GB系统为 Debian 13。前后跑了几组测试从 CPU、内存、存储到 OpenSSL、GCC 和 gzip再补上 OpenGL ES 与 RKNN 的实际性能。下面尽量少谈纸面规格多用终端截图和测试数据看看这块板子到底能做什么。一、先看板子和系统4GB 32GBDebian 13 已经跑起来了先看实物。OK3576-C 采用核心板与底板组合的形式正面中央是覆盖散热片的核心板区域外围能看到网口、USB 和多组扩展连接器背面则能看到底板走线和部分器件布局。照片能帮助确认手上评测的硬件形态不过本文不展开接口功能重点还是系统采用Debian 13.7trixie用户空间和Linux 6.1.118厂商适配内核CPU 为四个 Cortex-A72 加四个 Cortex-A53共八核。存储容量也值得提前确认。系统显示内存总量约3,896.7 MiB没有配置 Swap标称 32GB 的 eMMC 在系统中显示为28.9 GiB。根分区约 26.5 GiB实测时剩余21.30 GiB另有约 2 GiB 的/userdata分区。对于要在板端安装工具链、源码和依赖的场景可用空间比标称容量更有参考意义。项目本机实际情况开发板飞凌 OK3576-CRK35764GB RAM 32GB eMMCCPU4× Cortex-A72 4× Cortex-A53共 8 核系统Debian GNU/Linux 13.7trixieaarch64Linux 内核6.1.118厂商适配内核内存 / Swap3,896.7 MiB / 0eMMC/dev/mmcblk0系统显示 28.9 GiB根分区/dev/mmcblk0p8约 26.5 GiB剩余 21.30 GiB数据分区/dev/mmcblk0p7约 2 GiB剩余约 1.7 GiB二、CPU 和内存八线程有明显提升但不能简单按核心数乘八CPU 使用sysbench 1.0.20的质数计算测试固定参数--cpu-max-prime20000分别运行 1、4、8 线程每组持续20 秒并重复 3 次结果取三轮吞吐均值。相比只放一个多核总分这样测更容易看出大小核处理器在不同并行程度下的变化也方便与日常多进程任务对应起来。sysbench CPU1 线程4 线程8 线程平均吞吐events/s830.183,300.834,849.97相对单线程1.00×3.98×5.84×三轮标准差events/s0.021.271.95从数据看四线程基本获得接近四倍的吞吐八线程为4,849.97 events/s比四线程再增加约47%但相对单线程的提升是 5.84 倍并非八倍。这并不意外RK3576 采用不同性能核心组成的大小核架构线程调度和负载类型都会影响扩展效率。至少在这组整数计算中八核并行确实能带来可观收益。sysbench memory1 线程8 线程读取吞吐MiB/s7,732.6526,677.49写入吞吐MiB/s9,786.5715,675.28三、eMMC 存储顺序读取 336 MB/s小文件性能也不差板上装系统、下载依赖、编译和解压文件都会受到存储速度影响。这次用fio 3.39在/userdata的ext4 文件系统中创建 512MiB 临时文件不直接写整块磁盘。四个测试项目分别运行20 秒使用direct1顺序读写采用 1MiB 块、QD4随机读写采用 4KiB 块、QD16。测试完成后清理临时文件。测试项目参数实测成绩顺序读取1MiBQD4336.18 MB/s顺序写入1MiBQD4216.37 MB/s4K 随机读取4KiBQD1628,979.70 IOPS4K 随机写入4KiBQD1623,024.87 IOPS随机读取 P95 完成延迟4KiBQD160.897 ms随机写入 P95 完成延迟4KiBQD160.897 ms对这块板子来说336.18 MB/s 的顺序读取、216.37 MB/s 的顺序写入已经能为常见文件操作提供比较明确的性能参考。更有意义的是随机读写4K 读取接近 2.90 万 IOPS写入约 2.30 万 IOPS说明这次存储测试不只是测了一次大文件拷贝。实际安装大量小包、扫描目录时随机 I/O 往往更值得关注。## 四、GPU 和 NPUMali-G52 跑出 1137 分MobileNetV1 平均 4.44msGPU 先看驱动。clinfo识别出 ARM OpenCL 平台与Mali-G52 r1p0eglinfo也找到了 ARM OpenGL ES 后端。随后运行glmark2-es2-drm --off-screen终端显示渲染器为Mali-G52、OpenGL ES3.2离屏分辨率1024×600最终得分1137。这次不只是能识别硬件而是确实完成了图形场景测试。加速项目工具与条件本机实测结果GPU 图形跑分glmark2 2023.01OpenGL ES 3.21024×600 离屏1137 分GPU 渲染器GL_VENDORARMGL_RENDERERMali-G52Mali-G52NPU 模型RKNN MobileNetV1INT8 输入Batch1成功运行NPU 单次推理预热后 10 次平均耗时4.44 msNPU 推理速率上述单次耗时对应的 FPS225.20 FPSNPU 运行环境RKNN Runtime / Driver2.5.0 / 0.9.8这组 NPU 数据的边界也很清楚它衡量的是MobileNetV1 模型推理而不是包含图片读取、预处理、后处理和业务逻辑的整套应用帧率。同样地它只能证明这一个模型在当前 RKNN 环境下的运行速度不能直接外推到任意大模型。对准备做边缘 AI 的开发者来说至少现在有了一条从模型加载到实际推理的完整实测记录。五、OpenSSL 性能SHA-256 约 1.03 GB/sAES-GCM 约 1.43 GB/s除了常见的 CPU 跑分我还想看看更贴近日常软件的计算任务。这里使用OpenSSL 3.5.7的openssl speed分别测试 SHA-256、AES-256-GCM 和 RSA-2048。哈希与对称加密从 16B 一直测到 16KiB 数据块RSA 则分别统计签名与验签次数整个测试采用单进程运行不把多进程累加值混进同一张表。结果很有代表性16KiB 数据块下SHA-256 约1,028.62 MB/sAES-256-GCM 达到1,426.41 MB/s换成只有 16B 的小数据块吞吐则分别降为28.23 MB/s和24.34 MB/s。所以讨论密码学性能不能只摘最高成绩。大量短消息和连续处理大块数据瓶颈位置可能完全不同。算法测试条件本机实测结果SHA-25616KiB 数据块单进程1,028.62 MB/sAES-256-GCM16KiB 数据块单进程1,426.41 MB/sRSA-2048 签名单进程238.60 次/sRSA-2048 验签单进程8,889.80 次/sRSA 的签名、验签差距更大前者约239 次/秒后者接近8,890 次/秒。它反映的是 RSA 私钥和公钥操作的不同计算开销不是测试波动。对需要做哈希校验、加密存储或者证书验证的软件来说这些数据可以作为板端能力的初步参考但它们是算法基准不等同于加上网络和应用处理后的服务吞吐。六、日常开发体验GCC 编译加速明显gzip 也有实测数字最后回到真正用开发板写程序的场景。测试脚本生成48 个 C 源文件使用gcc 14.2.0 -O2分别执行make -j1和make -j4。单作业耗时39.04 秒四作业降到9.47 秒时间比约为4.12 倍。这组结果很容易理解在可并行的编译任务中多核确实能明显缩短等待时间。gzip 测试使用生成的64MiB 文本数据压缩级别固定为-6。本轮压缩耗时约0.75 秒折算89.48 MB/s解压约0.35 秒吞吐191.74 MB/s。作为常见文件工具的基准这组数字比单纯讨论 CPU 型号更直观。实际速度当然还与文件内容有关纯文本、源码和不可压缩的二进制文件不会完全相同。应用负载本次测试方法成绩GCC 单作业编译48 个 C 文件gcc -O2make -j139.04 秒GCC 四作业编译同一套文件make -j49.47 秒编译耗时比39.04 ÷ 9.474.12×gzip 压缩64MiB 固定文本gzip -689.48 MB/sgzip 解压对同一压缩文件解压191.74 MB/s需要说明的是GCC 测的是脚本生成的合成源码并非完整 Linux 内核或大型真实项目。因此9.47 秒能说明这组编译任务的执行速度却不能直接换算成任意项目的构建时间。同理gzip 也是针对固定文本样本的结果。这些数据的价值在于把工具、输入和条件说清楚让别人有机会用相同方法复现。最后说说我的评价完成这轮测试我对 OK3576-C 的印象是它能把一套常见 Linux 开发工具真正跑起来。Debian 13.7 的软件环境已经可用八核 CPU 在多线程负载下有明显吞吐提升eMMC 和编译测试也给出了可复核的数字。更关键的是OpenGL ES 的1137 分和 RKNN MobileNetV1 的4.44ms都来自实际运行而不是停留在设备识别或纸面算力。综合来看我更愿意把它用于 ARM64 Linux 开发、轻量服务和基于 RKNN 的视觉模型验证。它的优势有实测支撑但单个基准也不能代替具体项目中的应用性能。
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