AI领域表现如何 长江存储EC150 eMMC适配：RK35；88(兼容性测)试

长江存储的eMMC嵌入式存储芯片是面向移动终端与物联网场景的核心存储解决方案，其基于晶栈Xtacking三维闪存架构，集成控制器与存储单元于一体，具备高集成度、低功耗特性，满足智能手机、平板、智能家居等设备的存储需求，读写速度达主流水平，兼顾性能与能效。以长江存储eMMCEC150系列为例，该产品在64GB至256GB容量范围内实现了高达330MB/s的读取速度，并通过动态缓存策略优化多任务场景性能。

此前充电头网对长江存储eMMCEC150进行了兼容性实测，覆盖Android、Ubuntu、Windows等主流操作系统，已先后在CeleronN5105、N97、CeleronN3350、AtomX5-Z8350等平台上实现稳定流畅运行，可见其在intelX86架构兼容性表现优越。除X86架构平台外，充电头网也测试了EC150在ARM架构的瑞芯微RK3568、RK3566、RK3528A平台的表现，实测结果同样优秀。

今天以AI算力为选题，选择了鲁班猫5开发板作为EC150的适配测试对象，它搭载的是ARM架构的RK3588SoC，算力强劲可作为单板电脑、边缘计算设备。下面来看看长江存储eMMCEC150在该领域的适配程度如何。

ARM开发板

鲁班猫5是一款基于ARM平台的开发板，搭载RockchipRK3588旗舰SoC，内存提供2GB、3GB、4GBLPDDR4/4X可选，支持板载eMMC存储。

开发板集成度高，拥有丰富的拓展接口，搭配千兆以太网口、USB3.0、USB2.0、MiniPCle、MiniHDMI、MIPI屏幕接口和MIPI摄像头接口、音频接口、红外接收、TF卡座等外设，引出40Pin未使用引脚，兼容树莓派接口。

开发板背面带有两个M.2插槽，其中一个为E-Key支持WiFi蓝牙模块，另一个为M-Key支持2280长度的NVMe固态硬盘。

RockchipRK3588SoC采用8nm先进制程工艺，主频最高可达2.4GHz，集成四核64位Cortex-A76和四核64位Cortex-A55共八核处理器。ARMMali-G610MC4GPU支持8K视频编解码和8K显示输出，拥有强劲的影像处理能力，内置独立的NPU算力可达6TOPS，赋能各类AI场景。

Geekbench6处理器跑分，单核得分737，多核得分2681，处理器性能强劲，可作为高性能单板电脑及嵌入式主板，用于显示、控制、网络传输、文件存储、边缘计算等多种场景。

YMTC长江存储eMMCEC150

YMTCeMMCEC150是基于长江存储晶栈Xtacking4.0三维闪存架构打造的新一代eMMC5.1嵌入式存储产品。支持HPB2.0+、自动节能等，有效降低设备延迟与功耗；经过HTOL1000小时测试（等效10年老化测试），稳定耐久，显著提升设备使用寿命；拥有64GB、128GB、256GB三种容量设计，为手机终端、平板、智能电视以及其他智能AIoT等设备，提供了高性能、大容量的存储解决方案。

YMTCeMMCEC150采用BGA153封装，符合JEDEC标准。我们手上的是64GB容量的版本，上方丝印“YMEC7C0TG1A2C3”。

为测试平台兼容性，将长江存储eMMCEC150嵌入式存储芯片焊接到开发板，这里使用BGA焊台进行焊接操作。

如图所示，这里已经将成功在开发板上焊接了测试所需的YMTC长江存储eMMCEC150，下面将开始测试环节。

Android13

RockchipSoC一般会通过“刷固件”的方式“安装”操作系统，在Windows10系统中使用瑞芯微开发工具，导入提前准备好的固件。整个刷机过程顺利且速度快，瑞芯微开发工具界面显示下载固件成功，刷入系统完毕。

刷机完毕后系统自动重启并进入Android13桌面。

进入系统设置里可以看到，该设备识别为平板电脑，版本号为Android13。

先后安装多款APP，全部都可以顺利安装、操作。

在系统-存储项目里可以看到eMMC的总容量为64GB，纯净系统时已用空间约7.8GB，填充度约为11%。安装常用软件后，已用空间约为16GB，填充度约为25%，下面跑分以25%填充度进行测试。

通过AndroBench使用默认设置进行测试，实测顺序读取为218.31MB/s，顺序写入为167.79MB/s，4K随机读取为28.26MB/s，4K随机写入为26.58MB/s，总体符合eMMC的性能。

大型程序选择了游戏-原神作为测试对象。原神是一款大型3D网络游戏，其移动端客户端容量高达35GB，安装过程顺利快速，大世界跑图、打怪都十分流畅，可见EC150面对大型程序也能游刃有余。

Ubuntu22.04

同样使用瑞芯微开发工具刷入Ubuntu操作系统，版本号为22.04，刷入过程迅速。

重启后顺利进入Ubuntu开机界面。

先来看看Ubuntu是否能正常识别EC150，系统显示当前存储空间为63GB，已使用空间为7%，可以正常识别。

因eMMCEC150作为系统盘使用，所以只能测读取速度。使用系统自带的磁盘工具测得平均读取速度在310.1MB/s左右，图表中可以看到曲线平滑，性能表现优越。

在Ubuntu22.04系统下，通过dd命令对eMMCEC150进行读写性能测试，1G大文件的性能表现如下：顺序写入速度为239MB/s，顺序读取速度为308MB/s。

在4K小文件随机读写测试中，随机写入速度为30.9MB/s，随机读取速度为33.7MB/s，小文件读写性能表现同样优秀。

充电头网总结

本次实测聚焦长江存储eMMCEC150在AI计算领域的兼容性与性能表现。测试平台选用搭载RockchipRK3588SoC的鲁班猫5开发板，该处理器集成了NPU，拥有高达6TOPS算力，该平台主要应用于单板电脑、边缘计算等设备。

测试中，EC150成功焊接至开发板，并顺利刷入Android13和Ubuntu22.04操作系统，EC150都可以被正确识别，操作流畅。在Android系统下，实测顺序读取速度218.31MB/s，顺序写入速度167.79MB/s；Ubuntu系统中，实测顺序读取速度308MB/s，顺序写入速度239MB/s。EC150除了展现优秀的连续读写性能外，Ubuntu系统中小文件读写性能更是双双超越了30MB/s。

长江存储eMMCEC150在RK3588平台上表现出色，兼容性良好，运行稳定流畅，读写性能满足甚至超越平台需求。作为AI计算的例子，EC150可快速加载大型人脸识别模型，减少系统启动和模型载入延迟，显著提升零散照片特征文件的存取效率，加速人脸数据库比对与照片分类任务等等。长江存储eMMCEC150凭借其高性能、低功耗与高可靠性，为AI边缘计算领域提供了关键的存储支撑，其性能参数不仅满足当前需求，更为未来智能度更高的AI应用预留广阔的空间。