在嵌入式裝置中為了降低功耗防止晶元發熱，廠商一般預設都將cpu和gpu頻率為最小，為了提高效能，減少演算法耗時需要手動將cpu或者gpu頻率設到效能模式。
echo performance > /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_governor，
一般cpu都有多個核，需要手動開啟每個核的效能模式：
echo performance > /sys/devices/system/cpu/cpu1/cpufreq/scaling_governor
echo performance > /sys/devices/system/cpu/cpux/cpufreq/scaling_governor
x為cpu的核數
echo performance > /sys/class/devfreq/ff9a0000.gpu/governor
每款晶元的上面紅色的gpu數字都不一樣，一般都是位於 /sys/class/devfreq/目錄下
CPU和GPU的區別
cpu 即 處理器，解釋計算機指令以及處理計算機軟體中的資料 gpu即圖形處理器，專門處理和繪製圖形相關的硬體。gpu時專為執行複雜的數學和 集合計算而設計的，有了它，cpu就從圖形處理的任務中解放出來，可以執行其他更多的 系統任務。硬體加速 在計算機中把計算量非常大的工作非陪給專門的硬體處理，減輕...
CPU和GPU的區別
個人認為cpu和gpu各有自己的適應領域。cpu central processing unit 計算核心較少，通常是雙核 四核 八核，但是擁有大量的共享快取 亂序執行等優化，可以做邏輯非常複雜的計算任務。這一點就當前的gpu來說，仍然難以做到。會犧牲大量的效能 造成大量的能耗開銷，而且增加了程式設...
gpu填充速率 計算 GPU和CPU計算效率比較
1，gpu的工作技術含量相比cpu低多了。cpu就像是博士生，從加減乘除到積分微分樣樣拿手，難題都難不住他，但是工作量很少，只解決關鍵問題。相反gpu則是一大群小學生，進行整數運算和邏輯運算，面對同樣的一千道加減乘除，一千個小學生幹活的速度肯定比乙個博士生快得多，其實就完全是數量造成的質變，簡單粗暴...