如何评估BM1688芯片开发板的性能？

评估 BM1688 开发板性能的核心是围绕「算力兑现、视频处理、多模态能力、稳定性、功耗」五大核心维度，结合实际应用场景设计测试方案，而非单纯看理论参数。

一、核心算力性能评估（TPU 核心能力）

BM1688 的核心价值是 TPU 加速，需同时验证理论算力与实际推理效率。

1. 理论算力验证

核心指标：INT8（16 TOPS）、INT4（32 TOPS）、FP16/BF16（4 TOPS）的算力兑现率。

测试工具：算能 SDK 自带的sophon-bench工具，或第三方 AI 基准测试工具 MLPerf Tiny。

测试方法：运行工具直接读取 TPU 算力输出，对比厂商标称值，兑现率≥90% 为合格。

2. 实际推理性能

测试模型：选择主流 CV 和 NLP 模型，覆盖不同复杂度

CV 模型：ResNet50（图像分类）、YOLOv5/YOLOv8（目标检测）、SegNet（语义分割）。

NLP / 大模型：ChatGLM-1.8B、LLaMa2-7B（量化版）。

核心指标：推理延迟（单帧 / 单条请求耗时）、吞吐量（QPS/ FPS）、准确率损失。

评估标准：INT8 量化后准确率损失≤3%，YOLOv5s 推理延迟≤20ms / 帧（满足实时性）。

二、视频编解码与图像处理性能

BM1688 主打边缘视觉场景，视频处理能力是关键评估点。

1. 编解码并发能力

测试场景：同时解码 16 路 1080p@30fps 视频（H.264/H.265 格式），同时编码 10 路 1080p@30fps。

测试工具：FFmpeg（搭配算能硬件加速插件）、sophon-mw（算能多媒体 SDK）。

核心指标：丢帧率（≤1% 为合格）、编解码延迟（≤100ms）、码率稳定性。

2. ISP 图像处理效果

测试场景：接入 MIPI CSI 摄像头，拍摄复杂场景（强光、低照度、运动物体）。

核心指标：HDR 宽动态范围、3D 降噪效果、畸变校正精度、色彩还原度。

评估方法：肉眼观察画面清晰度，或用图像质量分析工具（如 Imatest）检测信噪比（SNR≥40dB）。

三、多模态数据处理能力

针对支持多模态的模组（如万物纵横 DM1688），需验证跨数据类型融合处理效率。

1. 多模态并发处理

测试场景：同时处理 8 路视频流 + 1 路语音流 + 文本指令（如视频画面识别 + 语音指令响应）。

核心指标：多任务并发时的算力分配效率，无单一任务延迟飙升（如视频推理延迟≤30ms）。

测试工具：自定义多模态测试脚本（基于 sophon-sail SDK 调用不同处理接口）。

2. 数据融合延迟

评估标准：语音 - 视频 - 文本数据融合后的结果输出延迟≤50ms，满足实时交互需求。

四、稳定性与可靠性测试

长期运行能力决定工业场景适用性，需重点验证。

1. 长时间满负载运行

测试方案：72 小时满负载运行（TPU+CPU + 编解码同时高负载）。

核心指标：无宕机、无内存泄漏（通过top/free监控）、算力衰减≤5%。

2. 温度与散热控制

测试环境：室温 25℃，无额外散热风扇。

核心指标：核心板温度≤85℃（通过thermal工具监控），无因过热触发降频。

3. 工业环境适应性（针对工业级开发板）

测试场景：模拟电磁干扰（EMC 测试）、宽电压输入（如 9-24V）、高低温环境（-20℃~60℃）。

评估标准：各项性能指标无明显波动，无硬件故障。

五、功耗与能效比评估

边缘设备对功耗敏感，需平衡性能与功耗。

1. 不同负载下的功耗

测试工具：功率计（串联在电源输入端）。

测试场景：空载、轻负载（单路视频解码）、满负载（16 路解码 + TPU 推理）。

核心指标：满负载功耗≤20W（符合 BM1688 标称上限），空载功耗≤3W。

2. 能效比计算

计算方式：能效比 = TPU 实际算力（TOPS）/ 满负载功耗（W）。

评估标准：INT8 模式下能效比≥0.8 TOPS/W，INT4 模式下≥1.6 TOPS/W。

六、开发生态与工具链支持（间接影响性能发挥）

工具链完善度决定能否充分释放硬件性能，需同步评估。

1. SDK 兼容性与效率

测试内容：模型转换（PyTorch/ONNX→bmodel）的成功率与量化精度损失。

评估标准：主流模型转换成功率 100%，量化后性能损失≤10%。

2. 优化工具可用性

核心指标：是否支持算力分配优化、多任务调度配置，是否提供性能分析工具（如sophon-perf）。

七、评估总结与流程

优先测试核心场景：先验证与自身应用强相关的性能（如安防场景重点测视频编解码，AIoT 场景重点测功耗与多模态）。

量化指标对比：将测试结果与厂商标称值、竞品（如 NVIDIA Jetson Nano）对比，避免 “纸面性能” 陷阱。

实际场景落地测试：最终需在目标应用环境中验证，如巡检机器人场景测试电池供电下的续航与性能稳定性。