当前位置:网站首页>WCH系列芯片CoreMark跑分
WCH系列芯片CoreMark跑分
2022-08-05 05:15:00 【偶可不乖呢】
CH32V307:
CH32V307本身具有448kb Flash,64K+256K的RAM,RAM可以配置,自动搬运代码到RAM执行。所以文中测试在Flash中是将代码放到自动搬运之后的真正Flash区域执行。
当代码全部在Flash中,主频为144Mhz时:

可以计算得出:15.6/144 = 0.108 CoreMark / Mhz
当代码全部在RAM中,主频为144Mhz时:

可以计算得出:281.7/144 = 1.95 CoreMark / Mhz
CH582:
当代码全部在Flash中,主频为60Mhz时:

可以计算得出:18/60 = 0.3 CoreMark / Mhz
当代码全部在RAM中,主频为60Mhz时:

可以计算得出:94/60 = 1.57 CoreMark / Mhz
CH32V208:
当代码全部在Flash中,主频为120Mhz时:

可以计算得出:12.9/120 = 0.109 CoreMark / Mhz
当代码全部在RAM中,主频为120Mhz时:

可以计算得出:234.4/120 = 1.95 CoreMark / Mhz
从Coremark官网可以查询到一些stm32的数据:

边栏推荐
- 【数据库和SQL学习笔记】3.数据操纵语言(DML)、SELECT查询初阶用法
- 基于Flink CDC实现实时数据采集(三)-Function接口实现
- flink实例开发-batch批处理实例
- day8字典作业
- 门徒Disciples体系:致力于成为“DAO世界”中的集大成者。
- [Pytorch study notes] 9. How to evaluate the classification results of the classifier - using confusion matrix, F1-score, ROC curve, PR curve, etc. (taking Softmax binary classification as an example)
- 【论文精读】R-CNN 之预测框回归(Bounding box regression)问题详述
- A deep learning code base for Xiaobai, one line of code implements 30+ attention mechanisms.
- 如何编写一个优雅的Shell脚本(二)
- 【Reading】Long-term update
猜你喜欢
![[Go through 9] Convolution](/img/84/e6d99793aacf10a7b099f60bcaf290.png)
[Go through 9] Convolution

关于基于若依框架的路由跳转

Tensorflow2 与 Pytorch 在张量Tensor基础操作方面的对比整理汇总

flink中文文档-目录v1.4

el-pagination左右箭头替换成文字上一页和下一页

【Pytorch学习笔记】8.训练类别不均衡数据时,如何使用WeightedRandomSampler(权重采样器)

Flink HA安装配置实战

【MySQL】数据库多表链接的查询方式

Tensorflow steps on the pit notes and records various errors and solutions
![[Pytorch study notes] 9. How to evaluate the classification results of the classifier - using confusion matrix, F1-score, ROC curve, PR curve, etc. (taking Softmax binary classification as an example)](/img/ac/884d8aba8b9d363e3b9ae6de33d5a4.png)
[Pytorch study notes] 9. How to evaluate the classification results of the classifier - using confusion matrix, F1-score, ROC curve, PR curve, etc. (taking Softmax binary classification as an example)
随机推荐
MySql之索引
【论文精读】R-CNN 之预测框回归(Bounding box regression)问题详述
Tensorflow2 与 Pytorch 在张量Tensor基础操作方面的对比整理汇总
11%的参数就能优于Swin,微软提出快速预训练蒸馏方法TinyViT
【Pytorch学习笔记】8.训练类别不均衡数据时,如何使用WeightedRandomSampler(权重采样器)
SQL(1) - Add, delete, modify and search
CAP+BASE
大型Web网站高并发架构方案
Facial Motion Capture 调研
MSRA提出学习实例和分布式视觉表示的极端掩蔽模型ExtreMA
【数据库和SQL学习笔记】7.SQL中的插入(INSERT)、删除(DELETE)、更新(UPDATE)
[Go through 4] 09-10_Classic network analysis
[Database and SQL study notes] 10. (T-SQL language) functions, stored procedures, triggers
用GAN的方法来进行图片匹配!休斯顿大学提出用于文本图像匹配的对抗表示学习,消除模态差异!
Map、WeakMap
The fourth back propagation back propagation
【数据库和SQL学习笔记】9.(T-SQL语言)定义变量、高级查询、流程控制(条件、循环等)
IDEA 配置连接数据库报错 Server returns invalid timezone. Need to set ‘serverTimezone‘ property.
全尺度表示的上下文非局部对齐
MaskDistill - Semantic segmentation without labeled data