标签: iMX8QM

B y Toradex 胡珊逢 A palis iMX 8 计算机模块采用了 NXP 的 i.MX 8 QuadMax 处理器。该处理器具有两个 Vivante GC7000/XSVX 单元，能够支持 OpenCL 、 Open VX 、 OpenGL ES 。本文将介绍如何使用 NXP 提供的 imx-gpu-sdk 编译能够在 A palis iMX 8 运行的 OpenCL 和 OpenCV 应用。 Toradex 的计算机模块所安装的 L inux BSP 采用 Yocto Project 编译 。为了编译和运行 OpenCL 和 OpenCV 应用，首先需要重新编译 BSP 和 SDK ，以添加相关库文件、头文件等。在 Yo cto Project 的编译目录中修改 build/conf/local.conf 文件，添加如下内容： ------------------------------------ IMAGE_INSTALL_append = " imx-gpu-viv imx-gpu-sdk fmt python3 python3-pip \ opencv" PACKAGECONFIG_append_mx8qm = " opencl" TOOLCHAIN_TARGET_TASK_append = " imx-gpu-viv imx-gpu-sdk stb fmt opencv" ------------------------------------ 然后运行下面两个命令，分别生成安装镜像和 SDK 工具。 ------------------------------------ bitbake tdx-reference-multimedia-image bitbake tdx-reference-multimedia-image -c populate_sdk ------------------------------------ 使用 Toradex Easy Installer 安装生成的镜像。复制生成的 SDK 安装文件 tdx-xwayland-glibc-x86_64-Reference-Multimedia-Image-aarch64-apalis-imx8-toolchain-5.7.0.sh 到 L inux 电脑，如 Ubuntu 20.04 。这里安装到 /opt/SDK/ 路径，当然也可以换成其他合适的目录。由于 SDK 中缺少了 stb 库相关的头文件，因此，需要将 Yocto Project 编译路的 build/tmp/sysroots-components/aarch64/stb/usr/ inc lude / 里面所有 .h 头文件复制到 SDK 的安装路径 sysroots/aarch64-tdx-linux/usr/include/stb / 下面。同时，在 environment-setup-aarch64-tdx-linux 文件里添加 CPATH 变量。 ------------------------------------ export ARCH=arm64 export CROSS_COMPILE=aarch64-tdx-linux- export CPATH=/opt/SDK/sysroots/aarch64-tdx-linux/usr/include/stb ------------------------------------ 接下来下载 OpenCL 和 OpenCV 应用代码。 ------------------------------------ git clone -b master https://github.com/nxpmicro/gtec-demo-framework.git ------------------------------------ 安装编译代码所需的其他工具， py thon 版本需要 3.6 以及以上。 ------------------------------------ apt install build-essential ninja-build c make ------------------------------------ 编译 OpenCL 应用。其中 ROOTFS 的路径需要结合 SDK 的实际安装位置而修改，这里为 /opt/SDK/sysroots/aarch64-tdx-linux 。 ------------------------------------ source /opt/SDK/environment-setup-aarch64-tdx-linux cd /opt/SDK/gtec-demo-framework export FSL_PLATFORM_NAME=Yocto export ROOTFS=/opt/SDK/sysroots/aarch64-tdx-linux source prepare.sh c d DemoApps/OpenCL/FastFourierTransform FslBuild.py ------------------------------------ 编译 OpenC V 应用。由于 Apalis iMX8 的图形框架采用 wayland ，因此在编译时添加 --Variants 参数。 ------------------------------------ source /opt/SDK/environment-setup-aarch64-tdx-linux cd /opt/SDK/gtec-demo-framework export FSL_PLATFORM_NAME=Yocto export ROOTFS=/opt/SDK/sysroots/aarch64-tdx-linux source prepare.sh c d DemoApps/OpenCV/OpenCV101 FslBuild.py --Variants ------------------------------------ 编译完成后在 gtec-demo-framework 文件夹的 build 目录生成了对应的项目文件。 ------------------------------------ root@3b368d78738f:/opt/SDK/gtec-demo-framework/build/Yocto/Ninja/release/DemoApps# tree -L 3 . |-- OpenCL | `-- FastFourierTransform | |-- CMakeFiles | |-- Content | |-- OpenCL.FastFourierTransform | |-- OpenCL.FastFourierTransformConfigVersion.cmake | |-- cmake_install.cmake | `-- content_deps.txt `-- OpenCV `-- OpenCV101 |-- CMakeFiles |-- Content |-- OpenCV.OpenCV101 |-- OpenCV.OpenCV101ConfigVersion.cmake |-- cmake_install.cmake `-- content_deps.txt ------------------------------------ 将 gtec-demo-framework/build/Yocto/Ninja/release/DemoApps 下的两个文件夹复制到 Apalis iMX8 上即可运行。 ------------------------------------ root@apalis-imx8:~/DemoApps/OpenCV/OpenCV101# ./OpenCV.OpenCV101 Simple Linear Blender ----------------------- libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profile ------------------------------------ O penCV 应用在显示器上可以看到如下内容。 Open CL FastFourierTransform 显示在 GPU 上运行状况。 ------------------------------------ root@apalis-imx8-06852111:~/DemoApps/OpenCL/FastFourierTransform# ./OpenCL.FastFourierTransform Block size: 16 Length: 16 Print result: yes Initializing device(s)... Get the Device info and select Device... # of Devices Available = 1 # of Compute Units = 2 # compute units = 2 Getting device id... …… Kernel execution time on GPU (kernel 0): 0.000146 seconds Kernel execution time on GPU (kernel 1): 7.70000e-05 seconds Kernel execution time on GPU (kernel 2): 7.80000e-05 seconds Kernel execution time on GPU (kernel 3): 8.40000e-05 seconds Total Kernel execution time on GPU: 0.000385 seconds Successful. ------------------------------------ 更多关于 OpenCL 、 O penCV 等应用开发的内容可以参考 gtec-demo-framework 的网页说明，从而开发用户自己的应用。

By Toradex 胡珊逢 1). 简介 NXP 发布的 i.MX8 处理器具有多种规格，最高配置的 i.MX8QM 具有双核 Cortex-A72 和四核 Cortex-A53 。这种大小核组合的处理器，为用户带来更大的性能灵活性，利用高性能的大核快速完成运算，低性能小核则提供优化的功耗表现。下面我们将以 Apalis iMX8QM 核心板为例，介绍如何利用这种特性，并观察功耗差异。 2). 单核性能测试 a). Cortex-A72 最高时钟 1.6GHz ， Cortex-A53 最高为 1.2GHz 。 Cortex-A72 和 Cortex-A53 在架构也上存在很大的 差异 ，虽然同属于 ARMv8.0-A ，但是在流水线深度、乱序执行、缓存等特性上却有所不同，从而带来处理性能的差异。理论上 Cortex-A72 性能会高于 Cortex-A53 。 b). 为了测试在 Cortex-A72 和 Cortex-A53 上的单核性能表现 ， 我们将使用 encode-flac ， 测试压缩一个 WAV 音频文件所消耗的时间。该工具是单线程运行，适合做单核计算测试。 ./ 首先下载 SDK ，编译 encode-flac 。 ------------------------------- $ . environment-setup-aarch64-tdx-linux $ cd encode-flac $ ./configure --prefix=~/encode-flac-bin --host=aarch64-tdx-linux --build=x86_64-linux $ make $ make install ------------------------------- ./ 在 ~/encode-flac-bin 能找到到本次测试所需的 flac 程序。 Taskset 工具能够指定应用运行在哪个处理器上面。 Taskset 通过设置 CPU 掩码来选择 CPU 。我们可以用 cpufreq-info 命令查看所有可用的 CPU 。 ------------------------------- # cpufreq-info cpufrequtils 008: cpufreq-info (C) Dominik Brodowski 2004-2009 Report errors and bugs to cpufreq@vger.kernel.org, please. analyzing CPU 0: driver: imx8-cpufreq CPUs which run at the same hardware frequency: 0 1 2 3 CPUs which need to have their frequency coordinated by software: 0 1 2 3 maximum transition latency: 61.0 us. hardware limits: 600 MHz - 1.20 GHz available frequency steps: 600 MHz, 900 MHz, 1.10 GHz, 1.20 GHz available cpufreq governors: interactive, conservative, userspace, powersave, ondemand, performance, schedutil current policy: frequency should be within 600 MHz and 1.20 GHz. The governor "performance" may decide which speed to use within this range. current CPU frequency is 1.20 GHz (asserted by call to hardware). cpufreq stats: 600 MHz:59.80%, 900 MHz:0.06%, 1.10 GHz:0.04%, 1.20 GHz:40.11% (240) ...... analyzing CPU 5: driver: imx8-cpufreq CPUs which run at the same hardware frequency: 4 5 CPUs which need to have their frequency coordinated by software: 4 5 maximum transition latency: 61.0 us. hardware limits: 600 MHz - 1.60 GHz available frequency steps: 600 MHz, 1.06 GHz, 1.30 GHz, 1.60 GHz available cpufreq governors: interactive, conservative, userspace, powersave, ondemand, performance, schedutil current policy: frequency should be within 600 MHz and 1.60 GHz. The governor "performance" may decide which speed to use within this range. current CPU frequency is 1.60 GHz (asserted by call to hardware). cpufreq stats: 600 MHz:69.45%, 1.06 GHz:0.05%, 1.30 GHz:0.01%, 1.60 GHz:30.49% (153) ------------------------------- ./ 这里总共有 CPU 0 到 CPU 5 ，其中 CPU 0 ～ CPU 3 为 Cortex-A53 ， CPU 4 ～ CPU 5 为 Cortex-A72 。 例如 0x30 表示允许使用两个 A72 核心， 0x10 表示只使用一个 A72 ，同样 0x01 表示只使用一个 A53 ，而 0x3F 则表示使用所有的处理器核心。需要注意的是，这里是指用 taskset 工具指定某一个程序所使用的处理器核心，不被指定的处理器核心仍处于工作状态，只是不用其来运行该程序。因此 taskset 并不能启到关闭处理器核心的功能。 c). 我们将配合编译好的 encode-flac 和 taskset 工具来观察 i.MX8QM 不同核心的计算机能力以及功耗的差异。 在空闲状态下，我们通过功率计查看 Ixora 底板和 Apalis iMX8QM 模块以及电源适配器的功耗（本文测试仅连接以太网和调试串口和散热器风扇，不连接包括显示器在内的其他设备）为 7.6W 。 ./ 在一个 A53 内核上运行 ------------------------------- &1 flac 1.3.2 Copyright (C) 2000-2009 Josh Coalson, 2011-2016 Xiph.Org Foundation flac comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. This is free software, and you are welcome to redistribute it under certain conditions. Type `flac' for details. Perfect.wav: WARNING: skipping unknown chunk 'LIST' (use --keep-foreign-metadata to keep) Perfect.wav: wrote 29478930 bytes, ratio=0.634 real 0m 41.21s user 0m 40.90s sys 0m 0.21s ------------------------------- 压缩一个 wav 文件耗时 41.2 秒，功耗 7.9W 。 上图我们看到，单线程的 encode-flac 仅在一个 A53 处理器上满负荷运行。 ./ 在一个 A72 内核上运行 ------------------------------- &1 flac 1.3.2 Copyright (C) 2000-2009 Josh Coalson, 2011-2016 Xiph.Org Foundation flac comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. This is free software, and you are welcome to redistribute it under certain conditions. Type `flac' for details. Perfect.wav: WARNING: skipping unknown chunk 'LIST' (use --keep-foreign-metadata to keep) Perfect.wav: wrote 29478930 bytes, ratio=0.634 real 0m 9.23s user 0m 9.06s sys 0m 0.13s ------------------------------- 压缩一个 wav 文件耗时 9.2 秒，功耗 9.5W 。 上图我们看到，单线程的 encode-flac 仅在一个 A72 处理器上满负荷运行。 单核性能和功耗对比 3). 多核性能测试 a). 我们将使用一个简单 C++ 全局光照渲染器 smallpt 在多个 CPU 上借助 OpenMP 实现多线程运算，测量在不同核心上完成渲染所需要的时间以及功耗。通过下面命令编译 smallpt ------------------------------- $ ./configure --prefix=/home/ben/temp_ram --host=aarch64-tdx-linux --build=x86_64-linux $ make ------------------------------- b). 为了充分释放所有核心的计算能力 ， 我们将所有的 CPU 都配置为可用的最高时钟 ， 这时候请务必使用良好的散热器件为处理器降温。 ------------------------------- /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_governor /sys/devices/system/cpu/cpu4/cpufreq/scaling_governor ------------------------------- 此时空闲状态下的 Ixora 底板和 Apalis iMX8QM 模块以及电源适配器的功耗为 7.9W 。 ./ 在 4 个 A53 同时运行 ------------------------------- root@apalis-imx8:~# taskset 0x0f time ./smallpt 100 Rendering (100 spp) 100.00% real 3m 19.25s user 13m 9.33s sys 0m 0.09s ------------------------------- 功耗为 8.9W ，耗时 3 分 19 秒。上图中看到 4 个 A53 核心处于满负荷状态。 ./ 在 2 个 A72 同时运行 ------------------------------- root@apalis-imx8:~# taskset 0x30 time ./smallpt 100 Rendering (100 spp) 100.00% real 2m 58.71s user 5m 56.20s sys 0m 0.03s ------------------------------- 功耗为 10.3W ，耗时 2 分 58 秒。上图中看到 2 个 A72 核心处于满负荷状态。 ./ 在 4 个 A53 和 2 个 A72 同时运行 ------------------------------- root@apalis-imx8:~# taskset 0x3f time ./smallpt 100 Rendering (100 spp) 100.00% real 1m34.648s user 9m20.123s sys 0m0.127s ------------------------------- 功耗为 11.4W ，耗时 1 分 34 秒。上图中看到 2 个 A72 和 4 个 A53 核心处于均满负荷状态。 多核性能和功耗对比 4). 总结 Apalis iMX8QM 计算机模块能够利用 A72 核心强劲的计算能力迅速完成运算任务，甚至是调用 iMX8QM 所有 6 个核心 发挥其最大的 CPU 计算能力 ，而在 A53 核心上则能够以较低的功耗执行，这种组合方式为嵌入式产品在功耗和性能上提供了灵活的选择。除此之外 Apalis iMX8QM 还具有 DSP 、双核 GPU 以及 Cortex-M4 ，能够借助 DSP 指令、 OpenCL 并行计算带来更多的算力，同时 M4 还可以以更低的功耗运行。 本次测试采用了 Toradex Linux v3.0b2 BSP ， 随着模块本身和软件的进一步完善 ， 该模块会有更佳的表现。 ​