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嵌入式 SoC 与接口 10：GPU：并行计算、图形与数据搬运

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  1. 嵌入式 SoC 与接口 01：从摄像头框图认识 SoC
  2. 嵌入式 SoC 与接口 02：电平、地与逻辑阈值
  3. 嵌入式 SoC 与接口 03：差分、阻抗、端接与信号完整性
  4. 嵌入式 SoC 与接口 04：PMIC、供电时序与掉电行为
  5. 嵌入式 SoC 与接口 05：晶振、PLL、时钟树与跨时钟域
  6. 嵌入式 SoC 与接口 06：复位域、看门狗与故障恢复
  7. 嵌入式 SoC 与接口 07：ADC、DAC、参考电压与采样
  8. 嵌入式 SoC 与接口 08：MCU、MPU、SoC 与操作系统
  9. 嵌入式 SoC 与接口 09：CPU、异常、中断与多核
  10. 嵌入式 SoC 与接口 10：GPU：并行计算、图形与数据搬运
  11. 嵌入式 SoC 与接口 11：DSP：滤波、FFT、定点数与饱和
  12. 嵌入式 SoC 与接口 12：NPU：张量计算、片上存储与 TOPS
  13. 嵌入式 SoC 与接口 13：ISP：从传感器 RAW 到可用图像
  14. 嵌入式 SoC 与接口 14：视频编解码器与图像加速器
  15. 嵌入式 SoC 与接口 15：Boot ROM、Bootloader 与系统启动
  16. 嵌入式 SoC 与接口 16：NOR、NAND、擦写与 ECC
  17. 嵌入式 SoC 与接口 17：eMMC：总线模式、内部管理与分区
  18. 嵌入式 SoC 与接口 18：安全启动、固件签名与 A/B 升级
  19. 嵌入式 SoC 与接口 19：寄存器、地址空间与 MMIO
  20. 嵌入式 SoC 与接口 20：SRAM、DDR、带宽与延迟
  21. 嵌入式 SoC 与接口 21：Cache、一致性与可见性
  22. 嵌入式 SoC 与接口 22：DMA、描述符与环形缓冲
  23. 嵌入式 SoC 与接口 23：MMU、IOMMU 与三种地址
  24. 嵌入式 SoC 与接口 24：AXI、AHB、APB 与片内互连
  25. 嵌入式 SoC 与接口 25：零拷贝、dma-buf 与缓冲生命周期
  26. 嵌入式 SoC 与接口 26：共享内存、Mailbox 与核间通信
  27. 嵌入式 SoC 与接口 27：GPIO、Pinmux、上下拉与引脚状态
  28. 嵌入式 SoC 与接口 28：UART、RS-232 与 RS-485
  29. 嵌入式 SoC 与接口 29：I²C：地址、ACK、重复起始与上拉
  30. 嵌入式 SoC 与接口 30：SPI、QSPI 与 Flash 访问
  31. 嵌入式 SoC 与接口 31：定时器、PWM、输入捕获与编码器
  32. 嵌入式 SoC 与接口 32：I²S、PCM、TDM 与音频时钟
  33. 嵌入式 SoC 与接口 33：CAN 与 CAN FD：仲裁、帧和错误状态
  34. 嵌入式 SoC 与接口 34：USB：角色、端点、传输类型与 UVC
  35. 嵌入式 SoC 与接口 35：SD 与 SDIO：存储卡和外设功能
  36. 嵌入式 SoC 与接口 36：Ethernet：MAC、PHY、MDIO 与吞吐
  37. 嵌入式 SoC 与接口 37：PCIe：链路、枚举、BAR、中断与 DMA
  38. 嵌入式 SoC 与接口 38：MIPI 全景：CSI、DSI 与 PHY
  39. 嵌入式 SoC 与接口 39：摄像头接入：供电、复位、MCLK 与配置
  40. 嵌入式 SoC 与接口 40：CSI-2：数据类型、虚拟通道与带宽预算
  41. 嵌入式 SoC 与接口 41：显示链路：DSI、RGB、LVDS 与 HDMI
  42. 嵌入式 SoC 与接口 42：设备树、probe、IRQ 与资源生命周期
  43. 嵌入式 SoC 与接口 43：实时性、中断延迟与优先级反转
  44. 嵌入式 SoC 与接口 44：万用表、示波器、逻辑分析仪与 JTAG
  45. 嵌入式 SoC 与接口 45：综合排障：无图、花屏、丢帧与 NPU 慢
  46. 嵌入式 SoC 与接口 46：选修：Wi-Fi、Bluetooth 与蜂窝通信
  47. 嵌入式 SoC 与接口 47：选修：工业以太网、EtherCAT 与 TSN
  48. 嵌入式 SoC 与接口 48：选修：FPGA、流水线与时序约束
  49. 嵌入式 SoC 与接口 49：选修：长距离视频 SerDes 与 A-PHY
  50. 嵌入式 SoC 与接口 50：选修：温度、功耗、EMC 与长期可靠性
嵌入式 SoC 与接口 10：GPU：并行计算、图形与数据搬运的封面

第 10 / 50 课 · 核心课程。返回课程合集。

大量并行工作才容易摊薄成本

GPU 将许多相似运算分派到并行执行资源。图形渲染与通用计算共享部分硬件思想，但可用 API、驱动与能力取决于设备。芯片集成 GPU 不代表 SDK 一定开放可用于推理的计算接口。

并行线程访问连续内存通常更容易有效利用带宽；分支分歧、频繁同步与小工作量会降低收益。不能只比较 CPU 和 GPU 的峰值运算数，还要考虑任务是否能保持足够并行。

端到端收益包括搬运

一次加速可能包含上传、kernel 提交、计算、同步和下载。若 CPU 只需 2ms，而数据转换和搬运已占 3ms，即使 GPU 计算只需 0.2ms，也没有端到端加速。

共享物理内存不一定消除同步和所有格式转换。GPU 输出可能需要特定布局，交给显示或 NPU 时仍要确认缓冲导入能力及完成事件。

GPU、DSP 与 NPU 的分工应按实际算子、输入规模、延迟和功耗测量，而不是固定规定所有图像操作都属于 GPU。

GPU：并行计算、图形与数据搬运：并行工作、访存与同步、端到端收益

练习与参考结论

比较两种构造方案：CPU 计算 8ms；GPU 上传 2ms、提交与同步 1ms、计算 1ms、下载 2ms。完整路径为 6ms，而不是只拿 1ms 宣称八倍加速。

若后续模块可直接消费 GPU 缓冲，重新画所有权与同步路径，再讨论能否减少搬运。不得把“零拷贝”的名字当作已经完成优化的证据。

延伸阅读

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