[原创] 树莓派CPU算力测试（上）

前言：

前面咱们搞了好多好玩的项目：用树莓派攒了个游戏机、开着卡丁车飙代码、在《我的世界》里折腾红石电路……说实话，挺过瘾的。

但这玩意儿玩多了容易审美疲劳，所以接下来的几篇文章，我打算换个赛道——搞点AI相关的。

像什么通义千问、DeepSeek、YOLO目标检测……这些大家耳熟能详的AI项目，我都打算拿树莓派跑一跑试试。

不过有个现实问题得先交代清楚：我手里这台树莓派5B，没有GPU。我也眼馋那些带GPU的板子，但生活费还没到账，实在搞不动。所以咱得务实一点，先用CPU来跑AI推理。等后面钱包回血了，再安排个GPU版本的对比测试。

预告一下：下周的文章会有openclaw

这个章节做个先行篇

 

正文：

既然要用CPU跑AI，那第一步当然是摸清底牌——我得先知道这颗CPU到底有多少“干活的本事”。

所以我找来一个专门测CPU算力的工具：CPUFP。

什么是CPUFP？

简单说，这是一个专门用来测试CPU浮点运算和AI指令集峰值性能的工具。

它的好处是能自动识别当前CPU支持的SIMD指令集（就是那些能一次性处理多个数据的“大招”），然后针对性地压榨出理论峰值性能。

而且它不光支持ARM架构，X86、RISC-V、龙芯的LoongArch也都能测——后面我打算多找几块板子横向对比，这样更有说服力。

 

下载&编译

先在树莓派上把代码拉下来：

git clone https://github.com/pigirons/cpufp.git

进入克隆下载的文件夹，我们可以看到这个文件夹里面有几个脚本

 build_arm64.sh  build_e2k.sh  build_loongarch64.sh  build_riscv64.sh  build_x64.sh

很显然这里不同的脚本对应不同的框架构建

树莓派5B用的是Arm Cortex-A76，64位，ARMv8指令集，妥妥的arm64架构。所以直接跑这个：

执行如下命令进行构建

./build_arm64.sh

可以看到构建完成后，文件夹多出了一个build_dir目录和一个cpufp工具，这便是属于树莓派的测试工具的相关目录

 

 

开始测速

这个算力测试我分成了单线程、双线程、四线程测试（由于树莓派核心只有4个，故最高4线程）

单线程测试

./cpufp --thread_pool=[0]

 

双线程测试

./cpufp --thread_pool=[0-1]

 

四线程测试

./cpufp --thread_pool=[0-3]

结果分析

我先把树莓派5B对应的结果贴出来

(base) zzf@ZZF:~/zzf/test/cpufp-master $ ./cpufp --thread_pool=[0]
Number Threads: 1
Thread Pool Binding: 0
----------------------------------------------------------------
| Instruction Set | Core Computation        | Peak Performance |
| asimd_dp        | dp4a.vs(s32,s8,s8)      | 153.08 GOPS      |
| asimd_dp        | dp4a.vv(s32,s8,s8)      | 152.78 GOPS      |
| asimd_dp        | dp4a.vs(u32,u8,u8)      | 153.15 GOPS      |
| asimd_dp        | dp4a.vv(u32,u8,u8)      | 153.1 GOPS       |
| asimd_hp        | fmla.vs(fp16,fp16,fp16) | 76.617 GFLOPS    |
| asimd_hp        | fmla.vv(fp16,fp16,fp16) | 76.602 GFLOPS    |
| asimd           | fmla.vs(f32,f32,f32)    | 38.252 GFLOPS    |
| asimd           | fmla.vv(f32,f32,f32)    | 38.302 GFLOPS    |
| asimd           | fmla.vs(f64,f64,f64)    | 19.16 GFLOPS     |
| asimd           | fmla.vv(f64,f64,f64)    | 19.163 GFLOPS    |
----------------------------------------------------------------

(base) zzf@ZZF:~/zzf/test/cpufp-master $ ./cpufp --thread_pool=[0-1]
Number Threads: 2
Thread Pool Binding: 0 1
----------------------------------------------------------------
| Instruction Set | Core Computation        | Peak Performance |
| asimd_dp        | dp4a.vs(s32,s8,s8)      | 306.82 GOPS      |
| asimd_dp        | dp4a.vv(s32,s8,s8)      | 306.58 GOPS      |
| asimd_dp        | dp4a.vs(u32,u8,u8)      | 306.78 GOPS      |
| asimd_dp        | dp4a.vv(u32,u8,u8)      | 306.73 GOPS      |
| asimd_hp        | fmla.vs(fp16,fp16,fp16) | 153.22 GFLOPS    |
| asimd_hp        | fmla.vv(fp16,fp16,fp16) | 153.16 GFLOPS    |
| asimd           | fmla.vs(f32,f32,f32)    | 76.642 GFLOPS    |
| asimd           | fmla.vv(f32,f32,f32)    | 76.706 GFLOPS    |
| asimd           | fmla.vs(f64,f64,f64)    | 38.336 GFLOPS    |
| asimd           | fmla.vv(f64,f64,f64)    | 38.307 GFLOPS    |
----------------------------------------------------------------

(base) zzf@ZZF:~/zzf/test/cpufp-master $ ./cpufp --thread_pool=[0-3]
Number Threads: 4
Thread Pool Binding: 0 1 2 3
----------------------------------------------------------------
| Instruction Set | Core Computation        | Peak Performance |
| asimd_dp        | dp4a.vs(s32,s8,s8)      | 611.82 GOPS      |
| asimd_dp        | dp4a.vv(s32,s8,s8)      | 609.16 GOPS      |
| asimd_dp        | dp4a.vs(u32,u8,u8)      | 610.33 GOPS      |
| asimd_dp        | dp4a.vv(u32,u8,u8)      | 607.55 GOPS      |
| asimd_hp        | fmla.vs(fp16,fp16,fp16) | 304.18 GFLOPS    |
| asimd_hp        | fmla.vv(fp16,fp16,fp16) | 303.1 GFLOPS     |
| asimd           | fmla.vs(f32,f32,f32)    | 152.65 GFLOPS    |
| asimd           | fmla.vv(f32,f32,f32)    | 153.02 GFLOPS    |
| asimd           | fmla.vs(f64,f64,f64)    | 76.435 GFLOPS    |
| asimd           | fmla.vv(f64,f64,f64)    | 75.616 GFLOPS    |
----------------------------------------------------------------

 

这里我们先来进行一个简单的评价

这里是树莓派的单线程算力测试

 

这是我的Ubuntu电脑的CPU单核算力测试  

 

如果单看分数你可能会认为，什么？难道树莓派5B的单核算力比电脑还好？实则不然，单看分数，不看标准，这是最最最傻的，这里的比较树莓派和电脑的比较标准相差十分之巨大

先别急着下结论，咱们得搞清楚这分数背后的"计量单位"是啥。

树莓派5B的153 GOPS，单位是GOPS（Giga Operations Per Second），算的是整数运算。它跑的是INT8的dp4a指令，一条指令能同时干4个乘法累加，所以数值看着特别唬人。

而我电脑的118 GFLOPS，单位是GFLOPS（Giga Floating-point Operations Per Second），算的是FP32浮点运算。这是科学计算、游戏物理、工程仿真的硬通货，含金量完全不是一个级别。

这就好比你拿"吨"和"公斤"比数字大小——一辆卡车载重10吨，一头猪重200公斤，10比200小，但你能说猪比卡车重得多吗？

真要拉到同一把尺子下比：

• 树莓派跑FP32只有38 GFLOPS

• 我电脑跑整数也能用AVX2搞INT8，保守估计500+ GOPS（很保守很保守的估计）

所以结论很简单：树莓派是嵌入式板子里的优等生，但别真拿它跟桌面CPU掰手腕。看跑分先看单位，这是硬件评测的第一课。

然后其他具体的指标，我们后续对比其他的板子做横向对比

 

算力基础知识补充

可能有朋友看到上面的测试结果会有点懵——什么GOPS、GFLOPS、INT8、FP32……这些参数到底代表啥？这里我稍微展开说一下，后面看评测也能心里有数。

先说专业点的解释：

GOPS（Giga Operations Per Second）是每秒十亿次操作的缩写，通常用来衡量整数运算性能。而GFLOPS（Giga Floating-point Operations Per Second）是每秒十亿次浮点操作，专门针对浮点运算。

至于指令集后面的那些标识——dp4a是点积累加指令，专门为AI推理优化的；fmla是浮点乘加指令，科学计算用的多。后缀的vs和vv分别代表"向量-标量"和"向量-向量"的运算模式。

用人话说就是：

你可以把CPU想象成一个工地上的施工队。

• GOPS（整数运算） 就像是搬砖——每块砖大小一样，重量固定，只管往上摞就行。活儿看着多（数值大），但技术含量不高。

• GFLOPS（浮点运算） 好比是做精细木工——每块木头形状不规则，得量尺寸、打磨、拼接。干的活儿可能没那么多（数值小），但每一件都是细活儿。

而INT8、FP32这些，就是砖头和木头的规格：

• INT8（8位整数） 是那种标准尺寸的轻质砖，AI推理的时候特别喜欢用，因为算得快、省内存。一条dp4a指令能同时处理4块砖，所以树莓派的INT8跑分能飙到150+ GOPS。

• FP32（32位浮点） 就是实木大料，精度高、保真度好，但处理起来也慢。跑游戏物理、科学仿真必须用它，所以你看树莓派的FP32浮点只有38 GFLOPS左右。

为啥不能直接比大小？

这就好比你问："一个施工队一天能搬1500块砖，另一个木匠一天能做38件家具，哪个更厉害？"

其实根本没法比啊，干的根本不是一类活儿。

现在AI推理很多都量化成INT8来跑，所以树莓派这个INT8成绩看着还挺能打。但真要跑那些必须用FP32的科学计算，或者游戏渲染，它就露怯了。反过来，让台式机用INT8跑AI，也能刷出很高的GOPS分数，只不过人家平时不这么测罢了（因为人家不屑于这个分数）。

总结一句话：

看跑分先看单位，看单位先看数据类型（并不是说单看分数就可以了）。

 

下一篇加上其他的开发板一起测试，测试完再来做横向对比，我相信这样的结果会更加的直观！！！

本帖最后由 1Awesome1 于 2026-3-11 17:55 编辑

让台式机用INT8跑AI，也能刷出很高的GOPS分数，确实可以

 

是的是的