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• 關(guān)鍵詞： NVIDIA ARM K1
• 摘要：傳統(tǒng)的ARM 處理器由于其性能或者存儲(chǔ)空間的緣故，源碼代碼都是在 PC 機(jī)上用相應(yīng)的編譯器交叉編譯為二進(jìn)制可執(zhí)行文件。最后再將其部署目標(biāo)板進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)試。因此，用戶(hù)必須在 PC 上配置 ARM 開(kāi)發(fā)環(huán)境，這一般包括交叉編譯工具、頭文件、交叉編譯所得的庫(kù)文件以及其他配置文件等。

1). 簡(jiǎn)介

傳統(tǒng)的ARM 處理器由于其性能或者存儲(chǔ)空間的緣故，源碼代碼都是在 PC 機(jī)上用相應(yīng)的編譯器交叉編譯為二進(jìn)制可執(zhí)行文件。最后再將其部署目標(biāo)板進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)試。因此，用戶(hù)必須在 PC 上配置 ARM 開(kāi)發(fā)環(huán)境，這一般包括交叉編譯工具、頭文件、交叉編譯所得的庫(kù)文件以及其他配置文件等。

Nvidia Tegra K1 處理器，具有 4 核 Cortex-A15,最高主頻為 2.2 GHz。本文將使用Toradex公司基于此處理器的ApalisTK1 ARM計(jì)算機(jī)模塊進(jìn)行測(cè)試，在這個(gè)模塊上，除了可以使用 Toradex 提供的基于 Angstrom 的Linux BSP 外，用戶(hù)還可以在上面使用由Nvidia 提供的JetPack BSP。該 BSP 是基于 Ubuntu 的針對(duì) Tegra K1 處理器的發(fā)行版本，包含基本的 Linux 工具和 Nvidia 專(zhuān)屬的 CUDA 支持庫(kù)文件，方便用戶(hù)開(kāi)發(fā) K1 上的 Kepler GPU，發(fā)揮其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力。

由于 JetPack BSP 采用了 Ubuntu，Apalis TK1 的軟件系統(tǒng)能夠延續(xù) PC 上的用戶(hù)使用習(xí)慣，包括支持使用 apt-get 在線(xiàn)安裝軟件，軟件名字與基于 x86 的 Ubuntu 系統(tǒng)并無(wú)二致。加之 Apalis TK1 處理器本身強(qiáng)大的性能，以及 16 GB 的片上存儲(chǔ)，用戶(hù)能夠直接在 Apalis TK1 編譯應(yīng)用源代碼。下面將以O(shè)penCV 2.4.13 在 Apalis TK1 本地編譯為例進(jìn)行說(shuō)明。

2).具體操作步驟

3). 總結(jié)

上面編譯  OpenCV 的過(guò)程均在 Apalis TK1 計(jì)算機(jī)模塊上完成，所有編譯工作不使用在 PC 機(jī)上的交叉編譯工具。該方法的優(yōu)點(diǎn)是，用戶(hù)能夠快速地編譯源代碼，免于在 PC 機(jī)上配置開(kāi)發(fā)環(huán)境。程序編譯過(guò)程中所依賴(lài)的頭文件以及鏈接的庫(kù)文件，均在本地目錄中尋找。在交叉編譯的時(shí)候，如果沒(méi)有配置好目標(biāo)的 BSP 目錄，編譯器會(huì)使用 PC 機(jī)上系統(tǒng)的頭文件。如果對(duì)應(yīng)軟件在目標(biāo)板和 PC 機(jī)的版本不同，會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用在目標(biāo)板上運(yùn)行出錯(cuò)。缺點(diǎn)則是在于編譯性能。即使具有  4 核 Cortex-A15，但是與 x86 CPU，特別是高端處理器如 i7、i5 相比，K1 仍然存在一定的差距。因此，在編譯大型應(yīng)用的時(shí)候，K1  可能需要更多的時(shí)間。例如 OpenCV 2.4.13 在 Intel? Core? i5-3337U CPU @ 1.80GHz × 4 編譯耗時(shí)約為TK1 的三分之一。如果考慮到源碼的管理工具，如 git、svn，PC 機(jī)會(huì)比 TK1 更具優(yōu)勢(shì)。當(dāng)然對(duì)于小型的應(yīng)用程序，或者一些測(cè)試代碼，在 TK1 本地編譯顯然會(huì)更具便利。接下來(lái)的文章中，我們會(huì)介紹在 PC 機(jī)使用交叉編譯工具開(kāi)發(fā) Apalis TK1 應(yīng)用程序。