瑞薩電子宣布推出針對人工智能（AI）、機器學習（ML）應用以及實時分析的RA8P1微控制器（MCU）產品群。該系列MCU通過將1GHz Arm Cortex-M85和250MHz Cortex-M33 CPU核心與Arm EthosTM-U55神經處理單元（NPU）相結合，從而樹立MCU性能的新標桿。作為瑞薩電子深度合作伙伴，RT-Thread已率先完成對該芯片的適配支持。本文將詳解如何快速移植RT-Thread，帶大家一起體驗M85！

目錄

芯片介紹

RT-Thread 移植

測試結果

總結

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芯片介紹

從數據手冊上看出 RA8P1 是一顆雙核異構的芯片，由大核Cortex-M85+小核Cortex-M33組成。在此基礎上額外集成了 NPU 運算單元，專門用于加速機器學習推論所設計。

主頻上，M85主核心竟然達到了1GHZ，這個速度是以往系列都沒有的主頻，一個字“快”，

M33 從核心主頻是 250MHZ，同時 RA8P1 有64KB的數據+指令Cache，其中我手上這顆R7KA8P1KFLCAC芯片： CPU0 和 CPU1對應的 I/D Caches 和 C/S Caches 容量各 32KB。

外設接口上，RA8P1最多的支持10路SCI外設接口（可以靈活配置成UART，SPI，I2C），OSPI x 2可以拓展外擴最高8線 的 Hyperam，flash 等存儲器件。

人機交互接口上，和RA8D1一樣支持 MIPI-DSI，GLCDC 可以二選一搭配 MIPI/RGB 接口的屏幕使用。

除CEU（數字攝像頭接口）外，視頻輸入接口新增MIPI-CSI外設，顯著提升攝像頭數據帶寬，確保AI處理場景下前置輸入帶寬的穩定性。

在網絡接口上，RA8P1支持L3以太網交換機模塊（ESWM），允許連接到網絡的各種設備進行數據交換和相互通信。其支持多協議接口，它能夠在同一網絡或不同網絡接口協議之間自主路由幀數據，適用于網關應用。

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RT-Thread 移植

讓我們快速移植 RT-Thread體驗下：

參考RT-Thread文檔中心針對RA系列的BSP制作教程+Vision Board SDK倉庫，由于RA8P1的啟動方式是大核先啟動，那么我們可以先以單核方式快速移植RTT，這里不多加贅述。

下載E2Studio即可快速體驗裸機開發；

將 RT-Thread 源碼加入工程，加入設備驅動框架對接層；

運行 RT-Thread 的基本條件是Systick時鐘和串口驅動，對于RT-Thread中已經實現的非常完善；

外設上在FSP中只需要配置一個通訊的串口即可

正式開始移植

在移植過程中可以用過E2Studio進行針對多核進行調試仿真，體驗下來也是比較流暢的：

如果想要啟動從核（M33）可以直接調用FSP封裝好的庫函數：

至此RT-Thread已經正常的運行起來了：

在BSP根目錄下啟動env工具：RT-Thread具有完善的軟件生態，我們可以快速的針對芯片進行性能測試，那么有請第一個軟件包登場：CoreMark

使用env 配置工具在軟件包倉庫中使能COREMARK軟件包，通過pkgs --update拉取到本地項目中參與構建：

設置 corkmark 運算迭代次數為：80000（按需設置，對于性能較強的芯片需要增加次數）

在hal_entry.c中，執行 coremark 程序進行跑分測試：

初步使用O0等級優化測試結果：

什么M85內核才區區500分？這和理想中的分數天差地別了，接下來開始進行優化：

1 開啟Dcache和Icache：

qemu-system-riscv32 -machine smartl -nographic -kernel rtthread.elf -cpu e906fd -gdb tcp::23333-S

2 修改測試區域內存為DTCM段：

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測試結果

CPU0：Cortex-M85 儲存介質：MRAM（磁阻式隨機存取內存）

編譯器版本 : GCC13.2.1

編譯參數：-mfloat-abi=hard -mfpu=fpv5-sp-d16Ofast

Coremark分數：4896.132056

CPU1：Cortex-M33

儲存介質：MRAM（磁阻式隨機存取內存）

編譯器版本 : GCC13.2.1

編譯參數：-mfloat-abi=hard -mfpu=fpv5-sp-d16Ofast

Coremark分數：570.356473

以上的測試結果是使用GCC工具鏈進行編譯，更換成 ARMCLANG/LLVM 工具鏈跑分可能還會提升一些。

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總結

RA8P1芯片搭載雙核異構M85和M33內核，相較前代RA8系列在主頻、帶寬及外設接口方面實現顯著性能提升，并集成Ethos-U55 NPU的32位AI加速微控制器（MCU）。

該芯片在語音、視覺及實時分析AI場景中表現出色，性能強勁。后續計劃移植RP-Msglite組件，結合RT-Thread在RA8P1上實現雙核間高效數據通信，充分釋放雙核性能潛力。