docs: use consistent casing for dEQP
authorErik Faye-Lund <erik.faye-lund@collabora.com>
Wed, 19 Oct 2022 08:12:57 +0000 (10:12 +0200)
committerMarge Bot <emma+marge@anholt.net>
Tue, 25 Oct 2022 10:06:45 +0000 (10:06 +0000)
Reviewed-by: David Heidelberg <david.heidelberg@collabora.com>
Part-of: <https://gitlab.freedesktop.org/mesa/mesa/-/merge_requests/19191>

docs/ci/bare-metal.rst
docs/ci/index.rst
docs/drivers/lima.rst

index abed865..92905ac 100644 (file)
@@ -31,7 +31,7 @@ DRM functionality, or to fix kernel bugs.
 The boards must have networking, so that we can extract the dEQP .xml results to
 artifacts on GitLab, and so that we can download traces (too large for an
 initramfs) for trace replay testing.  Given that we need networking already, and
-our deqp/piglit/etc. payload is large, we use nfs from the x86 runner system
+our dEQP/piglit/etc. payload is large, we use nfs from the x86 runner system
 rather than initramfs.
 
 See `src/freedreno/ci/gitlab-ci.yml` for an example of fastboot on DB410c and
index 24b2716..4ffab9c 100644 (file)
@@ -144,7 +144,7 @@ If a test farm is short the HW to provide these guarantees, consider dropping
 tests to reduce runtime.  dEQP job logs print the slowest tests at the end of
 the run, and piglit logs the runtime of tests in the results.json.bz2 in the
 artifacts.  Or, you can add the following to your job to only run some fraction
-(in this case, 1/10th) of the deqp tests.
+(in this case, 1/10th) of the dEQP tests.
 
 .. code-block:: yaml
 
index 870517d..454269e 100644 (file)
@@ -166,7 +166,7 @@ How complete is Lima? Is reverse engineering complete?
 
 At the time of writing, with local runs of the
 `OpenGL ES Conformance Tests <https://github.com/KhronosGroup/VK-GL-CTS/>`__
-(deqp) for OpenGL ES 2.0, Lima reports **97%** pass rate.
+(dEQP) for OpenGL ES 2.0, Lima reports **97%** pass rate.
 This coverage is on par with coverage provided by the ARM Mali driver.
 Some tests that pass with Lima fail on Mali and vice versa. Some of
 these issues are related to precision limitations which likely don’t