rk3588测试能跑多少路

Question

基于3588+N*1828的平台，做多路视频处理能力的验证，1828是协处理器，每个1828有20T的算力 从部署到测试该怎么做

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

在基于 RK3588 + N*1828 的平台进行多路视频处理能力的验证时，主要目标是评估系统在不同数量的视频流输入下，能否稳定运行并满足性能需求。以下是一个详细的测试方案和实施步骤，包括部署、配置、测试方法、性能分析与优化建议。

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一、测试目标

• 验证 RK3588 + N*1828 平台的多路视频处理能力。
• 确定最大可支持的视频流数量（如：N=1, 2, ..., 10）。
• 评估每个协处理器（1828）的算力利用率及整体系统的吞吐量。
• 分析延迟、帧率、CPU/GPU/协处理器负载等关键指标。

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二、测试环境准备

1. 硬件配置

• 主控芯片：RK3588
• 协处理器：N * 1828（每个有 20T 算力）
• 视频输入源：多个摄像头或视频文件
• 显示设备（可选）：用于实时查看输出画面
• 操作系统：Linux（推荐 Ubuntu 或 RK3588 官方镜像）

2. 软件配置

• 编译工具链（如 GCC、CMake）
• 视频处理框架（如 OpenCV、FFmpeg、TensorFlow Lite）
• 协处理器驱动（需确认是否已适配 RK3588）
• 性能监控工具（如 perf, top, htop, nvidia-smi 等）

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三、部署与配置

1. 系统安装与初始化

• 安装操作系统并确保 RK3588 和 1828 协处理器驱动正常加载。
• 配置网络、存储、串口调试等基础功能。

2. 部署视频处理应用

• 选择视频处理算法：例如视频解码、图像识别、目标检测、编码等。
• 编写或移植代码：将算法部署到 RK3588 和 1828 上。
• 配置多线程/多进程：利用 RK3588 的多核 CPU 和 1828 的协处理能力。

示例代码结构（伪代码）：

import threading
from video_processor import VideoProcessor

def process_video_stream(stream_id, source):
    processor = VideoProcessor(stream_id, source)
    processor.start()

# 启动多个视频流
for i in range(N):
    thread = threading.Thread(target=process_video_stream, args=(i, f"input_{i}.mp4"))
    thread.start()

注意：根据实际硬件架构调整代码逻辑，可能需要使用 GPU 或协处理器进行加速。

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四、测试流程

1. 基准测试（单路视频）

• 测试单路视频处理性能（如帧率、延迟、CPU/GPU 使用率）。
• 记录基准数据作为后续对比依据。

2. 多路视频测试

• 逐步增加视频流数量（从 1 到 N）。
• 监控系统资源（CPU、GPU、协处理器、内存、IO）。
• 记录每路视频的帧率、延迟、丢包率等指标。

3. 压力测试

• 尝试超过理论极限的视频流数量（如 N+1）。
• 观察系统是否崩溃、是否有丢帧、是否超时等异常行为。

4. 协处理器性能测试

• 通过工具（如 perf）监控 1828 协处理器的算力利用率。
• 确认每个协处理器是否被充分利用（20T 算力是否达到预期）。

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五、性能指标分析

| 指标 | 说明 | 测试方法 | |--------------|--------------------------------|------------------------------| | 帧率 | 每秒处理的视频帧数 | cv2.VideoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) | | 延迟 | 输入到输出的时间差 | 记录每帧的起始和结束时间 | | CPU/GPU/协处理器负载 | 系统各组件的使用率 | top, htop, perf | | 内存占用 | 系统内存使用情况 | free -h, ps | | 丢帧率 | 实际处理帧数与理论帧数的比值 | 统计总帧数与有效帧数 |

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六、优化建议

1. 资源分配优化

• 动态分配协处理器资源：根据视频流复杂度分配不同的协处理器。
• 负载均衡：避免某些协处理器过载而其他空闲。

2. 算法优化

• 轻量化模型：使用更小的模型以减少计算开销。
• 异步处理：采用异步方式处理视频流，提高吞吐量。

3. 系统级优化

• 关闭不必要的服务：减少系统资源浪费。
• 内核参数调优：优化调度策略、内存管理等。

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七、测试结果示例（假设）

| 视频流数量 | 帧率（FPS） | CPU 使用率 | 协处理器利用率 | 丢帧率 | |------------|-------------|------------|----------------|--------| | 1 | 30 | 20% | 5% | 0% | | 5 | 28 | 60% | 30% | 0% | | 10 | 25 | 90% | 70% | 0.5% | | 15 | 18 | 95% | 95% | 2% |

重点：当视频流数量超过 10 时，系统开始出现丢帧现象，表明当前配置已接近极限。

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八、结论

• RK3588 + N*1828 平台在合理配置下可以支持 10 路以上视频流处理，但具体性能受算法复杂度、协处理器资源分配等因素影响。
• 建议：在实际部署中，应预留一定资源冗余，以应对突发流量或算法变更。

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九、后续工作建议

1. 开发自动化测试脚本，实现多组视频流的自动部署与性能采集。
2. 引入 AI 模型推理加速，进一步提升处理效率。
3. 研究多协处理器协同机制，优化任务分配策略。

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如有需要，我可以提供具体的 Python/Go/C++ 代码示例，以及如何 配置 RK3588 与 1828 的通信接口。请告诉我你的具体需求！