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 eMMC EC150 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 eMMC EC150 进行了兼容性实测，覆盖 Android、Ubuntu、Windows 等主流操作系统，已先后在 Celeron N5105、N97、Celeron N3350、Atom X5-Z8350 等平台上实现稳定流畅运行，可见其在 intel X86 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 RK3588 SoC，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 eMMC EC150 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 Rockchip RK3588 旗舰 SoC，内存提供 2GB、3GB、4GB LPDDR4/4X 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、Mini PCle、Mini HDMI、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。
Rockchip RK3588 SoC 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。ARM Mali-G610 MC4 GPU 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 6 TOPS，赋能各类 AI 场景。
Geekbench 6 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 eMMC EC150
YMTC eMMC EC150 是基于长江存储晶栈 Xtacking 4.0 三维闪存架构打造的新一代 eMMC 5.1 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 HTOL 1000 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。
YMTC eMMC EC150 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 eMMC EC150 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 eMMC EC150，下面将开始测试环节。
Android 13
Rockchip SoC 一般会通过“刷固件”的方式“安装”操作系统，在 Windows 10 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 Android 13 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 Android 13。
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。
Ubuntu 22.04
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 eMMC EC150 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 Ubuntu 22.04 系统下，通过 dd 命令对 eMMC EC150 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 eMMC EC150 在 AI 计算领域的兼容性与性能表现。测试平台选用搭载 Rockchip RK3588 SoC 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 Android 13 和 Ubuntu 22.04 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 eMMC EC150 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 eMMC EC150 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。
