WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Используйте Linux для совместного использования непрерывной оперативной памяти между процессорами

Я работаю с Zynq 7 Xilinx. На Zynq есть FPGA, процессор ARM и 512 МБ оперативной памяти DDR. Когда плата включена, процессор ARM запускает Ubuntu, которая инициализирует оперативную память DDR и объявляет ее своей. На ПЛИС разрабатываю еще один процессор и хочу отдать ему кусок памяти DDR. Поскольку я все еще разрабатываю, я хотел бы как-то выделить кусок 64 МБ непрерывной памяти DDR из пользовательского пространства linux (устройство имеет MMU). Затем я получил бы начальный адрес этой части ОЗУ, передал бы его процессору FPGA, и он бы работал с ним. Пока на нем работает, я мог бы проверить, все ли в порядке из той же программы, в Ubuntu.

Вопрос касается стороны Linux, что было бы хорошим способом?

Вот что я насобирал сам: немного почитал про cma и заметил, что инстанс Ubuntu уже выделяет 128 МБ оперативной памяти cma при загрузке. Итак, я думаю, что лучшим способом было бы найти или разработать драйвер, который занимает часть этой оперативной памяти и «запирает» ее, чтобы ОС не выдавала ее другим программам. Тогда мне все равно понадобится способ получить к нему доступ из пользовательского пространства. Это правильный путь мышления?


  • Да, вам нужно написать драйвер, чтобы контролировать весь этот процесс. Вы вызываете одну из функций dma_alloc для выделения непрерывной оперативной памяти. Затем вы можете разрешить аппаратному DMA доступ к этой памяти и/или позволить пользовательскому пространству сопоставить ее с vm процесса. 09.10.2017
  • Резервирование места будет легкой частью, так как в худшем случае вы можете сделать это независимо в каждой системе, просто выполнив скоординированные назначения физических адресов (часто проще всего дезинформировать Linux о максимальном физическом адресе). Вместо этого реальная проблема будет заключаться в том, что вам потребуется арбитраж шины, поскольку память предположительно имеет только один порт, который теперь должен поддерживать два процессора с различной архитектурой. 10.10.2017
  • @ChrisStratton, предположительно, память DDR находится на шине AHB / AXI с несколькими ведущими (поскольку, вероятно, это должно быть для поддержки DMA), так что эта часть должна просто работать. Тем не менее, обоим процессорам в этот момент лучше иметь кеш. 10.10.2017

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]