嵌入式GPU测试方面的问题。

最新推荐文章于 2025-02-01 19:21:30 发布
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文章标签： 嵌入式 arm
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我想在Arm开发板上让GPU高负载运行，目前的思路是交叉编译glmark2软件，并移植。但是如何交叉编译glmark2啊，有没有大神成功交叉编译过这个软件的？ 或者有没有其他让GPU高负载运行的办法，求大神推荐啊，急急急！！！

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RK3399嵌入式应用开发：本地编译glmark2
DevCyberX的博客
09-27 671
在本文中，我们将介绍如何在RK3399嵌入式平台上进行本地编译glmark2测试工具。glmark2是一个用于测试图形性能的工具，可以用于评估嵌入式平台的图形处理能力。至此，我们成功地在RK3399嵌入式平台上进行了本地编译glmark2测试工具。如果遇到编译错误或其他问题，请参考glmark2的官方文档或开发者社区以获取更多支持和帮助。在RK3399开发板上进行本地编译，我们首先需要安装编译工具链。进入glmark2源代码目录，并创建一个用于编译的目录。在编译glmark2之前，我们需要安装一些依赖库。
嵌入式开发中CPU GPU满载压测程序实现
chuiziky的专栏
12-26 1752
CPU满载压测程序实现 CPU的满载可以通过Linux的top命令来查看，现在大部分的CPU都是多核的，例如：我们公司的就是使用四核的CPU 实现CPU的满载首先当然想到的是浮点运算了，于是就写了个计算P=3.1415926的程序，但CPU的满载度并未达到客户的要求，因为程序运行时会有偶尔的低于90%的情况，不符合要求 终于找到一种方法可以让四个核的CPU达到并保持在99%以上，SHA1与md...
glmark2代码分析4（程序流程）
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嵌入式硬件篇---CPU&GPU&TPU
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道阻且长，行则将至。
02-01 2845
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weixin_39957805的博客
05-07 1065
Sam最近需要准确评估几个嵌入式CPU的整数性能，浮点性能以及Memory性能。之前这样的需求，都是Sam自己写测试程序测试。但最近在网络上看到有人介绍nbench可以很专业测试以上参数。所以下载之。nbench即BYTE Magazine's BYTEmark benchmarkprogram。用来测试系统CPU,FPU和memory system.nbench只能够对单颗 CPU Core 的...
嵌入式gpu_在2014 GPU技术大会上的嵌入式技术和Linux的使用
cumj63710的博客
06-03 414
嵌入式gpu 今年，我参加了在加利福尼亚州圣何塞举行的第一届GPU技术大会 （该大会是在游戏开发者大会召开后的一周举行的 ）。 该活动由NVIDIA主持，活动涉及来自汽车，电影，游戏，科学，云，系统集成商和初创公司等众多细分市场的演讲。 该日程安排由三个主要主题演讲，500个技术会议，动手编程实验室，演示和一个博览会地板组成，许多供应商展示了他们的最新作品。 第一次主题演讲在第二天举行，由...
RK3399交叉编译带opengl的qt5.12.0（eglfs-mali 、eglfs-x11）gpu使用及测试
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含泪研究两周，终于实现了在RK3399+ubuntu虚拟机的交叉编译，并带opengl es 和eglfs模块，最终在板子上跑起来交叉编译后的qt3d demo，亲测gpu使用正常。 目录 1.准备虚拟机及必备软件和库的安装 2.开发板挂载虚拟机，虚拟机共享主机文件夹 3.虚拟机安装交叉编译链 4.下载qt5.12.0源码、配置、及编译 5.编译好的qt库拷贝到开发板、开发板环境变量配置 6.运行编译好的qt程序 7.gpu使用率查看 这次一定要更新，不更新下个月胖三斤！ ...
openHarmony4.0Release-riscv64荔枝派版本新增glmark2三方库
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03-12 1893
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一种易于硬件实现的嵌入式GPU三角形光栅化算法.pdf
09-25
为了解决这一问题，本研究提出了一种基于瓦片渲染技术的嵌入式GPU三角形光栅化算法。 瓦片渲染技术的核心思想是将屏幕划分为许多小的矩形区域，称为瓦片。算法将逐个处理这些瓦片，只对位于瓦片内的像素进行光栅化...
嵌入式GPU的FPGA原型验证平台设计及实现.pdf
07-13
本篇论文主要围绕嵌入式GPU的FPGA原型验证平台的设计与实现进行了详细阐述，这一技术的发展对于硬件开发领域尤其是图形处理器与现场可编程门阵列（FPGA）技术的融合具有重要意义。在此，我们提炼并详细说明几个关键...
基于嵌入式移动GPU的离散傅里叶变换并行优化.pdf
09-25
Mali-T604是一款嵌入式GPU，具有强大的并行处理能力，适合进行大规模的数据并行计算。 本文针对Mali-T604嵌入式GPU，提出了一种DFT和FFT的并行加速方案。该方案利用GPU的并行计算架构，将DFT和FFT的计算任务分解为...
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05-28
由于嵌入式设备固有的资源限制，在嵌入式GPU平台上设计和部署深度学习和计算机视觉应用程序具有挑战性，该演示演示了如何创建和训练用于图像分类的深度神经网络，以及如何使用GPU Coder部署经过训练的网络。这些是“将深度神经网络部署到嵌入式GPU和CPU”日本网络研讨会的文件，该网络研讨会于2018年4月首次亮相。此演示中使用的图像来自CDC DPDx寄生图像库。 < https>该文件已在2018年4月举行的网络研讨会“深度学习嵌入式设备实现解决方案-GPU / CPU版本-”中使用。介绍实现流程的流程，该流程使用基于AlexNet的转移学习方法通​​过使用血液涂片测试图像对寄生病原体的类型进行分类，并使用GPU Coder将学习到的网络分布到MATLAB外部的环境中。此外，此演示使用在美国CDC DPDx寄生图像库中发布的图像数
嵌入式GPU上的深度神经网络部署流程
资源摘要信息: "将深度神经网络部署到嵌入式GPU：如何为嵌入式GPU创建，训练和部署深度神经网络-...借助于MATLAB和GPU Coder，开发者能够将深度学习模型顺利地部署到嵌入式GPU和CPU上，为现实世界的问题提供解决方案。
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05-23 1189
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