Interview_TC的博客

本文全面解析了GPU在现代计算中的核心地位与应用。文章首先对比GPU与CPU的差异，突显GPU在并行计算、AI训练和图形处理方面的优势；其次梳理了NVIDIA、AMD、Intel等主流厂商的产品生态；重点分析了GPU在AI训练推理、图形渲染、HPC等五大领域的应用，并解读了Tensor Core、显存等关键技术；最后探讨了GPU与NPU的差异及未来趋势。文章为开发者选择GPU提供了应用导向的建议，强调GPU作为AI系统核心计算平台的重要性。

虚拟地址 VA = 0x0000_1234_5678_9ABC物理地址 PA = 0xA200_CABC每一级查表都用虚拟地址的 9 位，+ 8 字节（64 位表项大小）虚拟地址的页内偏移直接对应物理地址的低 12 位，高位来自页表递归查找结果。四级页表让大内存空间管理变得高效且灵活，支持细粒度权限和属性控制。只要搞懂“每一级 9 位索引 + 最后 12 位偏移”，四级页表的本质其实非常直观。

本文全面介绍了GPU的核心功能与应用场景。GPU不仅用于图形渲染(2D/3D图形)，还支持硬件加速(编解码/AI)和通用计算(CUDA/OpenCL)。文章详细解析了GPU工作流程，从设备初始化到绘制输出的完整过程，并提供了Qt QML加速、GStreamer视频处理等实际案例。同时对比了不同显示框架(Xorg/Wayland)对GPU的依赖程度，并给出了在Yocto中配置GPU功能的具体方法。最后建议开发者根据应用场景(UI/视频/AI)合理选择GPU技术方案，充分发挥其并行计算优势。

本文对比分析了NXP i.MX 8M Plus与Rockchip RK3588两款SoC的GPU架构差异。i.MX 8M Plus采用Vivante GC7000双核架构，适合工业人机界面等低功耗场景；RK3588配备ARM Mali-G610 MP4 GPU，支持Vulkan和OpenCL，更适合多媒体和AI处理。文章从驱动体系、API支持、协同计算等维度进行了对比，并展望了国产GPU的发展现状。建议工程师根据图形需求、驱动生态和应用场景合理选择SoC方案，同时关注国产GPU的Mesa支持进展。

本文全面解析NXP i.MX系列SoC中Vivante GPU的核心原理与工程实践。从GPU硬件架构、渲染流程入手，深入分析Linux驱动设计要点，包括设备树配置、内核模块实现及用户态配合。重点探讨i.MX平台GPU驱动适配难点、与DRM子系统的协作机制，并针对工程中的典型问题提供解决方案。文章还梳理了常见考点，如驱动加载失败排查、显示异常分析等，为嵌入式Linux开发者提供GPU开发的全方位指导。