7、系统化嵌入式软件生成:从SystemC到RTOS的无缝转换

系统化嵌入式软件生成:从SystemC到RTOS的无缝转换

1. 引言

嵌入式软件设计的成本在嵌入式系统开发中占据了重要比例,尤其在当今复杂系统级芯片(SoC)设计中。为了降低设计成本并提高效率,系统化嵌入式软件生成方法逐渐成为研究热点。本文将探讨如何从SystemC系统级描述系统化生成嵌入式软件,重点介绍其规范方法论、软件生成方法、通信通道实现以及实验结果。

2. 规范方法论

我们的设计方法论遵循国际半导体技术路线图(ITRS)预测,朝着在设计过程中集成系统级别规范的方向发展。SystemC作为一种高级语言,支持系统级规范所需的基本特性,如并发性和反应性。以下是规范方法论的关键要素:

  • 系统元素 :包括进程、接口、通道、模块和端口。系统由一组异步、反应式的进程组成,这些进程并发执行系统功能。
  • 通信机制 :进程通过通道相互通信,通道是通信接口行为的实现。行为决定了当访问方法执行时的同步和数据传输程序。
  • 层次结构支持 :进程可以在模块内进行分组,模块间通信也包括了端口对象。因此,通信不同模块实例之间的进程通过端口进行。

2.1 系统规范的主要元素

元素 描述
进程 异步、反应式的执行单元,负责系统功能
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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