在开发过程中可以利用哪些工具和技术来满足时间需求，又如何在最终产品中持续监控时间性能？

hehung 发表于 2024-8-12 13:24 如何针对存储器的使用做时间上的优化？

1. 快速存储器的利用 定义：嵌入式系统中通常存在多种类型的存储器，包括高速缓存（Cache）、SRAM（静态随机存取存储器）和DRAM（动态随机存取存储器）等。高速缓存和SRAM的访问速度远高于DRAM。 实时控制系统若需要频繁访问一个小型的数据表。为了提高性能，可以将这个数据表放在高速缓存或SRAM中，而不是DRAM中。这样，每次访问数据表时，都不需要经过较慢的DRAM，从而显著减少了访问时间。 2. 数据对齐 定义：数据对齐是指确保数据在内存中的地址能够与处理器的字边界对齐。这对处理器来说很重要，因为不对齐的访问会导致额外的内存读取操作，从而降低性能。 处理器支持32位的内存访问，但在一个不对齐的地址处存储了一个32位整数。这可能会导致处理器需要进行两次16位的内存访问来读取这个整数，而不是一次32位的访问。为了避免这种情况，应该确保所有32位整数都位于32位边界上。   3. 代码对齐和缓存优化 定义：除了数据对齐之外，代码也需要对齐，以充分利用处理器的缓存行。代码对齐可以确保函数入口点和其他关键位置对齐到缓存行的边界。 若系统中有一个经常被调用的函数，它位于内存中的一个不对齐的位置。这可能会导致每次调用该函数时，处理器需要从缓存中获取多个缓存行，而不是只获取一个。通过将函数的入口点对齐到缓存行的边界，可以减少缓存缺失，从而提高性能。

常见泽1 发表于 2024-8-6 14:34 并发执行的三种不同类型的并行执行介绍

先区分一下概念：并发执行是指多个任务或指令同时执行的能力，而并行执行则是指利用多核处理器的多个核心来同时处理不同的任务或指令。 书中介绍的并发执行的三种不同类型的并行执行有以下三种： 1. 应用程序的并行执行 应用程序的并行执行是指将一个应用程序分割成多个子任务，这些子任务可以在不同的处理器核心上同时执行。这种并行化通常涉及到将应用程序的设计和实现分解成多个独立的模块或组件，每个模块可以独立运行。 例如开发一个自动驾驶汽车的控制软件，该软件需要处理来自多个传感器的数据。我们可以将软件分为几个模块，例如图像处理模块、雷达数据处理模块和决策制定模块。每个模块都可以在不同的核心上运行，从而加快整体处理速度。 2. 函数的并行执行 函数的并行执行是指将一个应用程序中的函数或子程序分解成多个部分，这些部分可以在不同的核心上同时执行。这种并行化通常涉及到将一个大的函数拆分成多个较小的函数，每个函数可以独立运行。 书中以冒泡排序算法为例，展示了在单核和多核处理器上执行时的区别。 单核处理器上的排序 在单核处理器上，冒泡排序算法可以被简单地实现，只需要一个函数调用就可以启动排序过程。这个过程是串行的，即每次只能处理一个元素，直到整个列表被排序完毕。 多核处理器上的排序 在多核处理器上，为了实现函数的并行执行，可以尝试将原始数组分割成若干子数组，并将每个子数组分配给不同的处理器核心进行排序。一旦所有子数组被排序，就需要将它们合并成一个有序的完整数组。 子数组排序：每个子数组可以独立地被排序，这通常比单核排序快，但仍然受限于冒泡排序的时间复杂度。 子数组合并：排序后的子数组需要被合并成一个有序数组。这可以通过多次合并操作完成，其中每次合并都需要比较和重新组织数据。 同时书中7.2.2.2 小节还提到了双重并行与流水线并行也有些意思，展示一下内容： 双重并行：在这种方法中，将整个任务（如 A 和 B 两个阶段）在两个核心上轮流执行。这种方法减少了核心间的通信，使得调度更为简单且易于预测。 流水线并行：这种方法将任务的不同阶段分配给不同的核心，形成流水线。这种方法可以在理论上达到更高的吞吐量，但可能需要更多的协调和通信。 3. 指令的并行执行 指令的并行执行是指在单个处理器核心内部，通过指令级并行（ILP, Instruction-Level Parallelism）来同时执行多个指令。这通常是通过现代处理器的流水线技术和超线程技术实现的。 在单个核心上，处理器可以同时执行多个指令，例如加载数据、执行计算和写回结果。通过使用流水线技术，处理器可以在同一时间内处理多个指令的不同阶段，从而提高处理效率。  

数码小叶 发表于 2024-7-29 21:30 网络管理报文是周期报文，且有冗余，为什么还会发生来得太早了现象？

这个问题挺有意思的，在以前没接触汽车整体系统之前确实没有想到过还会又这种隐蔽的情况出现，现在我就书里的内容简单做一下解释： 网络管理报文是周期性发送的，即它们按照一定的周期重复发送，例如每10毫秒发送一次。此外，这些报文还具备冗余机制，即如果有丢失或损坏的情况，会有备用报文来确保数据的完整性和可靠性。然而，在这个案例中，尽管有这些机制，报文仍然有时会提前发送。 问题原因： 当系统从一种应用模式切换到另一种应用模式时，任务的调度可能会受到影响。在不同的应用模式下，系统的行为和任务调度可能会有所不同。例如，当从驾驶模式切换到停车模式时，上一个模式的最后一次任务调用与下一个模式的第一次任务调用之间的时间间隔可能会比预期短，导致报文提前发送。 在本案例中，应用模式切换时，上一个应用模式的最后一次调用与下一个应用模式的第一次调用之间的时间间隔过短，仅为3毫秒，而不是预期的10毫秒。这意味着周期性的报文发送发生了偏差，导致报文提前发送。 举个栗子： 假设在一个汽车电子控制系统中，网络管理报文需要每10毫秒发送一次，允许的时间偏差为1毫秒。现在，系统从驾驶模式切换到了停车模式。在驾驶模式下，最后一次任务调用是在t=9毫秒时完成的，而停车模式下的第一个任务调用计划在t=10毫秒时开始。 按照正常的情况，第一次报文应该在t=10毫秒时发送，第二次报文应该在t=20毫秒时发送。但是，由于应用模式切换的机制，实际上驾驶模式下最后一次报文发送在t=9毫秒时完成，停车模式下第一次任务调用在t=12毫秒时就开始了。这意味着停车模式下第一个周期性任务（即发送第一个报文的任务）在t=12毫秒时启动。 让我们更清晰地区分各个概念： 上一个应用模式的最后一次任务调用： 在t=9毫秒时完成，这是驾驶模式下的最后一次任务调用，它负责发送本模式最后一个报文。 下一个应用模式的第一次任务调用： 在t=12毫秒时开始，这是停车模式下的第一次任务调用，它负责发送第一个报文。 于是在这种情况下网络管理报文本应该每10毫秒发送一次，但因为任务模式间切换，他们之间的报文间隔小于10ms。 为了解决这个问题，开发人员在新的应用模式中增加了7毫秒的任务偏移。这意味着模式切换后第一个周期性任务的启动时间被推迟了7毫秒，在这个例子中即第一次任务调用在t=19毫秒时开始，而不是t=12毫秒。 附一张书本样图：    

数码小叶 发表于 2024-7-22 22:30 静态的代码仿真，有什么优缺点？

静态的代码仿真是一种在不实际运行代码的情况下，对代码的行为和性能进行分析的技术。这种方法主要依赖于代码结构和语义的解析，以预测程序的执行路径和资源需求。在嵌入式软件开发中，静态代码仿真可以提供宝贵的洞察力，尤其是在设计阶段和代码编写早期，帮助工程师做出更好的决策。   静态代码仿真的优点： 1. 早期发现潜在问题：静态代码仿真可以在代码实际运行前检测出潜在的性能瓶颈和错误，如无限循环、资源竞争或死锁等，这有助于在开发周期的早期阶段修正问题，节省时间和成本。 2. 无需目标平台：由于不需要实际的硬件环境或目标平台，静态代码仿真可以在任何阶段和任何环境中进行，提高了开发的灵活性和速度。 3. 全面性：可以分析所有可能的执行路径，而不仅仅是基于特定输入的单一路径，因此能提供更为全面的代码行为视图。 4. 可重复性和可预测性：结果不会受到运行时环境的影响，每次分析的结果都是可重复的，这对于验证和确认非常有利。   静态代码仿真的缺点： 1. 无法考虑运行时条件：静态代码仿真无法考虑到运行时的动态条件，比如实时数据输入、外部中断或其他并发任务的影响。这可能导致对真实运行时间的估计不准确。 2. 精度有限：对于复杂的逻辑分支和条件，静态分析可能难以精确预测每条路径的执行时间，特别是当涉及到外部库或系统调用时，其行为可能无法完全预测。 3. 资源消耗：静态分析对于大型项目可能非常耗时，尤其是当分析工具需要构建完整的代码执行模型时，这可能会消耗大量的计算资源。 4. 误报和漏报：静态分析可能会产生误报（错误地报告不存在的问题）或漏报（未能检测到真正的问题），特别是在面对高度复杂和动态的代码时。   假设我们正在开发一个用于汽车安全系统的嵌入式软件，其中包含复杂的算法和实时数据处理。在设计阶段，可以使用静态代码仿真来评估算法的最坏情况执行时间，检查是否有潜在的资源竞争或死锁风险，以及识别可能的性能瓶颈。通过这种方式，可以在没有物理硬件的情况下预先了解软件的性能特征，从而在早期阶段进行必要的优化和调整。 然而，当进入测试阶段时，静态分析的局限性就会显现出来。例如，实际的车辆传感器数据可能会导致算法的执行时间超出预期，或者实时操作系统的调度行为可能影响任务的执行顺序，这些都是静态分析所不能覆盖的。因此，尽管静态代码仿真是一个有价值的工具，但它通常需要与其他分析和测试技术结合使用，以获得更全面的软件性能视图。  

hehung 发表于 2024-7-15 12:03 逻辑执行时间如何解决多核通信的时候存在的数据发送和接收时间不确定的问题？

逻辑执行时间（Logical Execution Time, LET）是嵌入式系统设计中用于分析和优化多核处理器上任务调度和通信的一种方法。在多核通信中，数据发送和接收时间的不确定性主要来源于多个因素，包括但不限于处理器之间的通信延迟、总线访问冲突、缓存一致性维护等。这些不确定性对实时系统而言是不利的，因为它可能导致任务错过截止时间，影响系统性能和稳定性。 逻辑执行时间的概念通过提供一种抽象的时间模型来解决这一问题，它将实际的物理时间转换成一个更为确定和可预测的逻辑时间尺度。这样做的目的是为了在设计阶段就能准确地估计任务的执行时间，包括数据通信的开销，从而确保系统在运行时能够满足实时性要求。逻辑执行时间通过以下方式帮助解决这些问题： 定义通信的逻辑时间代价：为多核通信中的数据发送和接收定义一个固定的逻辑时间代价。这意味着，无论实际的物理时间是多少，我们都可以将这个代价作为固定的成本加入到任务的逻辑执行时间预算中。 任务调度的优化：在任务调度时，考虑到通信的逻辑时间代价，可以更合理地安排任务执行顺序和时机，避免不必要的延迟。 系统设计的改进：在设计阶段，可以基于逻辑执行时间的分析来优化多核通信的机制，比如使用更高效的通信协议，或者设计更好的缓存一致性算法。 设想一个多核嵌入式系统，其中包含三个任务：Task A、Task B 和 Task C。Task A 负责生成数据，Task C 负责接收并处理Task A提供的数据，而Task B 是一个独立的任务，不涉及数据的发送或接收。在没有使用LET的情况下，如果Task A的执行时间过长，可能会导致数据发送延迟，进而影响Task C的接收时间，甚至可能与Task B的激活时间重叠，导致不必要的资源竞争或任务调度混乱。 通过使用LET，我们为Task A和Task C之间的通信定义了一个固定的逻辑时间窗口。例如，我们约定每1ms周期内Task A在特定的逻辑时间点发送数据，而Task C在同一周期内的稍后逻辑时间点接收数据。这里的“逻辑时间”并不直接对应物理时间，而是基于系统中所有任务的执行特性和通信需求进行抽象和规划的。

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OSEK/VDX的基本调度策略有哪些，它们如何影响任务的优先级和执行顺序？

处理器常用的寄存器主要有以下几种，它们各有分工，协同工作以加速计算机程序的执行： 累加器（Accumulator, 例如EAX/RAX）：这是最常用的寄存器之一，主要用于数学运算，比如加、减、乘、除等。它暂存操作数和运算结果，让数据处理更高效。 基址寄存器（Base Register, 例如EBX/RBX）：常用于存放数据结构的基地址，配合变址寄存器进行内存寻址，便于访问数组或结构体成员。 计数器（Counter, 例如ECX/RCX）：常用于循环计数，比如在循环结构中控制重复次数。它也可以用作一般的临时数据存储。 数据寄存器（Data Register, 例如EDX/RDX）：除了参与算术逻辑运算外，还经常用于存放I/O操作的状态信息或者作为双字运算的辅助寄存器。 堆栈指针（Stack Pointer, 例如ESP/RSP）：跟踪栈顶位置，每当有数据压入或弹出堆栈时，这个寄存器的值会相应调整，确保程序能正确管理调用栈。 这些寄存器的存在，使得处理器可以直接从它们中快速读取或写入数据，无需频繁访问较慢的内存，从而显著提高了处理速度。每个寄存器都有特定的用途，但也可以根据需要灵活使用，是处理器高效执行指令不可或缺的部分。

分支预测，简单来说，是个聪明的“猜谜游戏”。处理器在执行代码时，常会遇到“分支”指令，就像路上的岔路口，决定程序接下来要执行哪段代码。分支预测单元就是负责在真正知道答案前，先猜一下分支会怎么走。 它的原理基于几个策略： 历史记录法：就像你记得上班路上哪个红绿灯经常是绿的一样，分支预测器会记住过去分支指令的走向，如果一个分支总是转向某一边，预测器就倾向于认为这次也会一样。 模式识别：预测器还会分析程序的执行模式，比如循环结构中分支的规律，用这些模式来提高预测准确性。 复杂算法：更先进的预测器会用更复杂的算法，比如统计方法，甚至机器学习，来综合分析多种因素，做出预测。 为什么这能提高效率呢？因为在处理器的流水线作业中，一旦遇到分支，如果不做预测，就需要等待实际分支结果确定后再继续取指令执行，这会导致流水线“停摆”，白白浪费了宝贵的时钟周期。有了分支预测，处理器可以“大胆假设”，提前加载可能需要的后续指令到流水线中执行。如果预测对了，就节省了时间；即使偶尔预测错了，虽然需要清理错误的指令重新来过，但总体上还是大大提高了执行效率，毕竟多数情况下我们是能猜对的。

peterhzm 发表于 2024-6-26 14:09 ARM M3/4系列使用的都是三级流水吧？最近在看RISC-V系列的芯片，里面是六级流水线设计，但是资料太少了，不 ...

确实，ARM Cortex-M3/M4系列以其成熟的三级流水线设计著称，这也是它们在嵌入式领域广受欢迎的原因之一。RISC-V就像是乐高积木，因为它开放，不同的厂家可以根据自己的想法来搭建。就像你盖房子，可以简单搭个小屋，也可以建个豪华大厦。这就意味着，RISC-V处理器里的流水线设计，真的要看是谁在做这个处理器。有的厂家可能会设计得很简单，就几级流水线，这样处理器耗电少，体积小，特别适合那些电池供电的小设备；而有的厂家则可能为了追求速度和性能，搞很多级的流水线，就像高速公路上加了很多车道，车流（指令）跑得更快，适合做复杂的计算任务。 所以，说到RISC-V的流水线，它不像有些固定的处理器架构那样一成不变，而是很有弹性，每个厂家都能根据实际情况来定制。正因为这样，找资料有时候会觉得不如成熟架构那么方便。但RISC-V的资源库也正在快速成长，比如，RISC-V基金会的官方网站、GitHub上的开源项目、以及各种技术论坛和博客，都是获取RISC-V最新资讯和技术细节的好去处。 我最经也在看一本叫《RISC-V 开放架构设计之道》的书，不过这里面主要是和RISC-V指令集以及ISA架构相关的，我的帖子里就有这本书的下载方式，同时你也可以看看《计算机组成与设计(基于RISC-V架构)》

bobde163 发表于 2024-6-26 08:43 有了分支预测之后，自己使用汇编代码写的高精确代码中如果存在判断跳转，会发现这段代码执行时间每次都会不 ...

你提到的情况确实存在。分支预测在提高执行效率的同时，也引入了不确定性，因为预测失败时需要清空流水线，重新加载正确的指令。这会导致执行时间的不稳定，尤其是在高精度需求的汇编代码中。为了减少这种抖动，可以尝试优化代码结构，减少复杂分支，或者使用一些编译器提供的提示来帮助分支预测器提高准确率。总之需要在效率和确定性之间找到一个平衡点。

Jacktang 发表于 2024-6-26 07:20 Thumb-2指令集是Thumb指令集的一个扩展，它巧妙融合了16位和32位指令，使得Thumb状态下也能实现与ARM指令集 ...

确实如此，Thumb-2是Thumb指令集的一个重要扩展，它结合了16位和32位指令，使得在Cortex-M3这样的处理器上运行时，能够在保持高代码密度的同时实现与ARM指令集相似的功能。Cortex-M3通过Thumb-2实现了高效的指令集架构设计，使其在嵌入式系统中具备更强的灵活性和功能性。

某种类型的色板或者标准参考物，用于比较和校准颜色或材料特性。它们可以被用在各种领域，如印刷业、涂料行业、纺织品制造等，以确保产品的一致性和准确性。制作这样的样品通常涉及将不同的颜料或染料混合在一起，然后将其涂覆在特定的基材上，例如塑料片或纸张。

在嵌入式实时系统领域，“实时”这一概念不仅仅是关乎速度，它更深刻地体现了系统对时间控制的精准性和严格性。想象一下，这类系统像是一个严谨的交响乐团指挥，每个乐器（任务）都必须在精确的时刻奏响，共同编织出和谐的旋律。 具体来说： 1. **硬实时（Hard Real-Time）**：在这样的系统中，每个任务如同一场手术中的关键步骤，不容许任何延误。比如工业控制中的紧急停机机制、航空航天的飞行控制系统，它们的响应时间窗是铁律，一旦错过，可能导致系统崩溃或安全事故。硬实时系统设计时，会采用优先级抢占式调度、时间触发机制等策略，确保高优先级任务的绝对执行时效。 2. **软实时（Soft Real-Time）**：相比之下，软实时系统的要求则相对宽松，类似于在线视频播放，虽追求流畅无卡顿，但偶尔的延迟不会造成系统功能的根本性损害。在软实时环境中，可能会采用速率单调调度、截止期限松弛等方法，允许一定程度的时间灵活性，以优化整体系统性能和用户体验。 为了实现这种时间敏感的操作，嵌入式实时系统的设计与实现需考虑几个关键技术点： - **中断管理**：快速响应外部事件，确保关键信息能立即被系统捕获和处理。 - **任务调度算法**：采用高效、确定性的调度策略，保证高优先级任务优先执行，同时维持系统的响应时间和确定性。 - **资源分配与隔离**：合理配置CPU周期、内存等资源，防止资源争抢导致的实时任务延时。 - **时间同步与校准**：确保系统时钟的准确性和一致性，特别是在分布式实时系统中，时间同步尤为重要。 - **性能分析与优化**：运用工具对系统进行周期分析，识别瓶颈，优化代码，确保系统满足其预定的时间约束。 总的来说，嵌入式实时系统通过严格的时序控制、高效的资源管理和精确的任务调度，确保了系统在面对时间敏感操作时的可靠性与有效性，无论是严苛的硬实时要求还是灵活的软实时需求，都能游刃有余地应对。

刚刚不小心回复错帖子了，确实是有电子版的特地写了一个短贴分享一下：   《RISC-V 开放架构设计之道》-手册与参考卡下载 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1284713-1-1.html

本帖最后由 luyism 于 2024-6-12 14:26 编辑 确实是有的特地写了一个短贴分享一下：   《RISC-V 开放架构设计之道》-手册与参考卡下载 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1284713-1-1.html   帖子里已经下载好了放在附件中，各位也可以去网站自己下载。   手册下载地址有二； 1、riscvbook的官方网站 http://www.riscvbook.com/ 2、中国开放指令生态（RISC-V）联盟 https://crva.ict.ac.cn/wjxz/202311/t20231103_197576.html  

hellokitty_bean 发表于 2024-6-12 09:32 ARM 和 RISC-V 是遵循 RISC 设计理念的 ISA，那么哪一个更好呢？ 一个闭源，一个开源 一个有专利费， ...

说到ARM和RISC-V哪个更好，这还真不是一个非黑即白的问题，得看从哪个角度讲。就像你提到的，两者都是基于RISC（精简指令集计算机）的理念，但走了两条不同的路。这取决于你的需求和应用场景。如果你需要一个成熟、广泛支持的架构，选择ARM。如果你需要灵活性、定制化和低成本，RISC-V更合适。 ARM，老大哥地位稳固，生态系统成熟。ARM架构已经发展多年，广泛应用于手机、平板、嵌入式设备等领域。几乎所有的智能手机（如苹果的iPhone和大多数安卓设备）都使用ARM架构的处理器。企业用的话得给专利费，但换来的是一个经过市场检验的稳定生态系统，大量现成的软硬件支持，尤其在移动端和嵌入式领域，ARM几乎是个金字招牌。如果你看重的是成熟的解决方案和市场兼容性，ARM是不错的选择。 RISC-V，年轻有活力，开放先锋。开源免费是它最大的旗号，没有专利墙，谁都可以用，谁都能改，想怎么扩展就怎么扩展，灵活性和定制性是它的强项。这对于创新型企业、高校研究、小型团队或者特定行业定制化需求特别友好。你想低成本实验、快速迭代，或者搞些新玩意儿，RISC-V的门坎儿低，自由度高。

极限零 发表于 2024-6-12 10:59 最后的应该是机翻吧，那个PC相对的寻址模式是什么意思啊

PC相对的数据寻址模式是指指令中包含的地址偏移量是相对于当前程序计数器（PC）的值进行计算的。表示指令指定的内存地址是基于当前指令所在位置的相对偏移量，不是一个绝对地址。这个模式可以让生成位置无关代码变得更加容易。位置无关代码可以在内存中任意位置加载和执行，不需要在链接或加载时进行调整。

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