S3C2410 SDRAM寄存器初始化设置

U-Boot-2010.6移植之SDRAM 工业级TQ2440核心板: CPU:SAMSUNG S3C2440AL-40 SDRAM:MT48LC32M16A2 P-75 2片 64MB/片 NOR FLASH:CFEON EN29LV160CB 70TIP 2MB/片 NAND FLASH:SPANSION S34ML02G100TF100 256MB/片 阅读详情

几天前看初始化SDRAM代码时觉得比较困难,主要是因为之前没有接触过这方面,毫无经验,现在看来不难,麻烦在需要根据datasheet进行设置,好在是移植,很多强人的文章可参考。自己很容易忘事,就记录下来吧。

        我的板子是s3c2410,使用两片容量为32MB、位宽16bit的HY57V561620CT-H芯片拼成容量为64M、32bit的SDRAM存储器。根据2410datasheet,要使用SDRAM需配置13个寄存器,以下逐个来看:

1、 BWSCON:Bus width & wait status control register总线位宽和等待状态控制寄存器。

此寄存器用于配置BANK0 – BANK7的位宽和状态控制,每个BANK用4位来配置,分别是:

● ST(启动/禁止SDRAM的数据掩码引脚。对于SDRAM,此位置0;对于SRAM,此位置1)

● WS(是否使用存储器的WAIT信号,通常置0为不使用)

● DW(两位,设置位宽。此板子的SDRAM是32位,故将DW6设为10)

特殊的是bit[2:1],即DW0,设置BANK0的位宽,又板上的跳线决定,只读的。我这板子BWSCON可设置为0x22111110。其实只需将BANK6对应的4位设为0010即可。

2、 BANKCON0 – BANKCON7

用来分别配置8个BANK的时序等参数。SDRAM是映射到BANK6和BANK7上的(内存只能映射到这两个BANK,具体映射多大的空间,可用 BANKSIZE寄存器设置),所以只需参照SDRAM芯片的datasheet配置好BANK6和BANK7,BANKCON0 – BANKCON5使用默认值0x00000700即可。

对于BANKCON6和BANKCON7中的各个位的描述:

(1)MT(bit[16:15]):设置本BANK映射的物理内存是SRAM还是SDRAM,后面的低位就根据此MT的选择而分开设置。本板子应置0b11,所以只需要再设置下面两个参数

(2)Trcd(bit[3:2]):RAS to CAS delay(00=2 clocks,01=3 clocks,10=4 clocks),推2410手册上的荐值是0b01。我们PC的BIOS里也可以调节的,应该玩过吧。

(3)SCAN(bit[1:0]):Column address number(00 = 8-bit,01 = 9-bit,10= 10-bit),SDRAM列地址位数。查阅HY57V561620CT-H芯片手册得知此值是9,所以SCAN=0b01。

综合以上各值,BANKCON6 – 7设为0x00018005。

3、 REFRESH:刷新控制寄存器。

此寄存器的bit[23:11]可参考默认值,或自己根据经验修改,这里用0x008e0000,关键是最后的Refresh Counter(简称R_CNT,bit[10:0])的设置,2410手册上给出了公式计算方法。SDRAM手册上“8192 refresh cycles / 64ms”的描述,得到刷新周期为64ms/8192=7.8125us,结合公式,R_CNT=2^11 + 1 – 12 * 7.8125 = 1955。所以可得REFRESH=0x008e0000+1995=0x008e07a3。

4、 BANKSIZE:设置SDRAM的一些参数。其中BK76MAP(bit[2:0])配置BANK6/7映射的大小,可设置为010 = 128MB/128MB或001 = 64MB/64MB,只要比实际RAM大都行,因为bootloader和linux内核都可以检测可用空间的。 BANKSIZE=0x000000b2。

5、 MRSRB6、MRSRB7:Mode register set register bank6/7

可以修改的只有CL[6:4](CAS latency,000 = 1 clock, 010 = 2 clocks, 011=3 clocks),其他的全部是固定的(fixed),故值为0x00000030。这个CAS在BIOS中应该也设置过吧,对PC的速度提升很明显哦J

    至此,13个寄存器全部配置好了,下面就可以把代码复制到SDRAM中执行了,同样的程序速度要比片内SRAM运行的慢不少。

————————————————————

1。关于CPU和SDRAM的硬件连接参考s3c2410datasheet的“MEMORY (SROM/SDRAM) ADDRESS PIN CONNECTIONS”可以得知,那么复制4K以后的代码需要使用NANDFLASH控制器来读取NANDFLASH,以后的实验中将列举,本实验系统 启动后将NANDFLASH开始的4K数据复制到SRAM中,然后跳转到0地址开始执行,然后初始化存储控制器,把程序本身从SRAM中复制到SDRAM 中,最后跳转到SDRAM中运行,程序的标号:on_sdram,这个地址在连接程序时被确定为30000010,这个是SDRAM的地址,通过ldr pc,on_sdram,程序就可以跳转到SDRAM去了。那么on_sdram的值为什么等于31000010呢?原因在于Makefile中连接程序 的命令为arm-softfloat-linux-gnu-ld -Ttext 30000000 head_yoyo.o leds_yoyo.o -o sdram_elf,意思就是代码段的起始地址为30000000,即程序的第一条指令( bl disable_watchdog) 的连接地址为30000000,其他类推,其程序标号为on_sdram的值为30000010,虽然 bl disable_watchdog,bl memsetup, bl copy_steppingstone_to_sdram,的连接地址都在SDRAM中,但是由于他们都是位置无关的相对跳转指令,所以可以在SRAM中 运行。
  
@**********************************************************
2 @ File : head_yoyo.S
3 @ 功能 : 设置SDRAM,将程序复制到SDRAM中,并跳转到SDRAM中运行
4 @**********************************************************
5
6 .equ    MEM_CTL_BASE,       0x48000000
7 .equ    SDRAM_BASE,         0x30000000
8 .text
9 .global _start
10 _start:
11         bl disable_watchdog     @关闭看门狗,否则CPU不断重启
12         bl memsetup             @初始化SDRAM控制器
13         bl copy_steppingstone_to_sdram @复制代码到SDRAM
14         ldr pc,=on_sdram
15
16
17 @*********************************************************
18 @ 子函数说明:跳转到SDRAM中运行
19 @*********************************************************
20
21 on_sdram:
22         ldr sp,=0x34000000      @设置栈,由于栈是向下增长,实际的使用为0x340    00000-4(栈在使用之前要减4)
              bl main                 @跳转到C语言
24
25
26 halt_loop:
27             b halt_loop         @死循环
28
29 @*********************************************************
30 @ 子函数说明:关闭看门狗
31 @*********************************************************
32
33 disable_watchdog:
34                 ldr r0,=0x53000000
35                 mov r1,#0x0
36                 str r1,[r0]
37                 mov pc,lr
38
39 @*********************************************************
40 @子函数说明:初始化内存控制器
41 @*********************************************************
42
43 memsetup:
                  mov r1,#MEM_CTL_BASE
45             adrl r2,mem_cfg_val
46             add r3,r1,#52
47 1:
48             ldr r4,[r2],#4    @将地址为R2的内存单元数据读取到R4中,然后r2=r2    +4
49             str r4,[r1],#4    @将r4的数据写入到r1的内存单元,然后r1=r1+4
50             cmp r1,r3         @比较R1,R3是否设置完所有的13个寄存器。
51             bne 1b            @如果没有复制完,就继续
52             mov pc,lr         @复制完后返回,b指令则不行。区别bl。
53
54
55 @*****************************************************************
56 @子函数说明:复制代码到SDRAM,将SRAM中的4K数据全部复制到SDRAM,
57 @            SRAM起始地址为0x00000000,SDRAM的起始地址为0x30000000
58 @*****************************************************************
59
60 copy_steppingstone_to_sdram:
61             mov r1,#0               @设置R1为SRAM的起始地址为0x00000000
62             ldr r2,=SDRAM_BASE      @设置R2为SDRAM的起始地址为0设置R1为0X300    00000
63             mov r3 ,#4*1024         @设置R3为4K
        1:
65             ldr r4,[r1],#4          @从SRAM中读取4字节的数据到R4中,然后r1=r    1+4
66             str r4,[r2],#4          @将r4中的4字节数据复制到SDRAM中,然后r2=    r2+4
67             cmp r1,r3               @判断是否完成:SRAM的地址是否等于末地址>    。
68             bne 1b                  @若没有完成,继续复制
69             mov pc,lr               @返回
70
71 .align 4
72
73 @******************************************************
74 @存储控制器13个寄存器的设置值
75 @******************************************************
76 mem_cfg_val:
77             .long 0x22011110    @BWSCON :
78             .long 0x00000700    @BANKCON0
79             .long 0x00000700    @BANKCON1
80             .long 0x00000700    @BANKCON2
81             .long 0x00000700    @BANKCON3
82             .long 0x00000700    @BANKCON4
                  .long 0x00000700   @BANKCON5
84             .long 0x00018005    @BANKCON6
85             .long 0x00018005    @BANKCON7
86             .long 0x008e07a3    @REFRESH
87             .long 0x000000b1    @BANKSIZE
88             .long 0x00000030    @MRSRB6
89             .long 0x00000030    @MRSRB7
说明:
BWSCON:对应BANK0-BANK7,每BANK使用4位。这4位分别表示:
a.STx:启动/禁止SDRAM的数据掩码引脚,对于SDRAM,此位为0;对于SRAM,此位为1。有原理图可知Not using UB/LB (The pins are dedicated nWBE[3:0])。
b.WSx:是否使用存储器的WAIT信号,通常设为0
c.DWx:使用两位来设置存储器的位宽:00-8位,01-16位,10-32位,11-保留。
d.比较特殊的是BANK0对应的4位,它们由硬件跳线决定,只读。
对 于本开发板,使用两片容量为32Mbyte、位宽为16的SDRAM组成容量为64Mbyte、位宽为32的存储器,所以其BWSCON相应位为: 0010。对于本开发板,BWSCON可设为0x22111110:其实我们只需要将BANK6对应的4位设为0010即可,其它的是什么值没什么影响, 这个值是参考手册上给出的。

BANKCON0-BANKCON5:我们没用到,使用默认值0x00000700;

BANKCON6-BANKCON7:设为0x00018005 在8个BANK中,只有BANK6和BANK7可以使用SRAM或SDRAM,所以BANKCON6-7与BANKCON0-5有点不同:
a.MT([16:15]):用于设置本BANK外接的是SRAM还是SDRAM:SRAM-0b00,SDRAM-0b11
b.当MT=0b11时,还需要设置两个参数:
Trcd([3:2]):RAS to CAS delay(00=2 clocks,01=3 clocks,10=4 clocks),由于使用的是HY57V561620(L)T-H,查看其手册具体在“DEVICE OPERATING OPTION TABLE”,在100M的工作频率下的推荐值为3clocks,所以设为推荐值0b01。
SCAN([1:0]):SDRAM的列地址位数,(00 = 8-bit,01 = 9-bit,10= 10-bit)对于本开发板使用的SDRAM HY57V561620(L)T-H(Column Address : CA0 ~ CA8),列地址位数为9,所以SCAN=0b01。
如果使用其他型号的SDRAM,您需要查看它的数据手册来决定SCAN的取值:00-8位,01-9位,10-10位.

REFRESH:设为0x008e0000+ R_CNT 其中R_CNT用于控制SDRAM的刷新周期,占用REFRESH寄存器的[10:0]位,它的取值可如下计算(SDRAM时钟频率就是HCLK):
R_CNT = 2^11 + 1 – SDRAM时钟频率(MHz) * SDRAM刷新周期(uS)
在未使用PLL时,SDRAM时钟频率等于晶振频率12MHz;
SDRAM 的刷新周期在SDRAM的数据手册上有标明,在本开发板使用的SDRAM HY57V561620(L)-H的数据手册上,可看见这么一行“8192 refresh cycles / 64ms”:所以,刷新周期=64ms/8192 = 7.8125 uS。
对于本实验,R_CNT = 2^11 + 1 – 12 * 7.8125 = 1955, REFRESH=0x008e0000 + 1955 = 0x008e07a3
Trp([21:20]):设置为0即可
Tsrc([19:18]):设置默认值即可。

BANKSIZE:
位[7]=1:Enable burst operation (0=ARM核禁止突发传输,1=ARM核支持突发传输)
位[5]=1:SDRAM power down mode enable(0=不使用SCKE信号令SDRAM进入省电模式,1=使用SCKE信号令SDRAM进入省电模式)
位[4]=1:SCLK is active only during the access (recommended)
位 [2:1]=010:BANK6、BANK7对应的地址空间与BANK0-5不同。BANK0-5的地址空间都是固定的128M,地址范围是 (x*128M)到(x+1)*128M-1,x表示0到5。但是BANK7的起始地址是可变的,您可以从S3C2410数据手册第5章“Table 5-1. Bank 6/7 Addresses”中了解到BANK6、7的地址范围与地址空间的关系。本开发板仅使用BANK6的64M空间,我们可以令位 [2:1]=010(128M/128M)或001(64M/64M):这没关系,多出来的空间程序会检测出来,不会发生使用不存在的内存的情况——后面 介绍到的bootloader和linux内核都会作内存检测。
位[6]、位[3]没有使用。

MRSRBx:
能让我们修改的只有位[6:4](CL=CAS latency,查看SDRAM的DATASHEET)这是SDRAM时序的一个时间参数,SDRAM 不支持CL=1的情况,所以位[6:4]取值为010(CL=2)或011(CL=3)。开发板保守的值为0b11。

NOTE:
In Power_OFF mode, SDRAM has to enter SDRAM self-refresh mode.

 


1 /*
2 * =====================================================================================
3 *
4 *       Filename: leds_yoyo.c
5 *
6 *    Description:
7 *
8 *        Version: 1.0
9 *        Created: 2008年10月02日 22时35分33秒
10 *       Revision: none
11 *       Compiler: arm gcc(3.4.5)
12 *
13 *         Author: yoyoili (mn)
14 *        Company:
15 *
16 * =====================================================================================
17 */
18
19 #define rGPFCON     (*(volatile unsigned long *)0x56000050)
20 #define rGPFDAT     (*(volatile unsigned long *)0x56000054)

       #define GPF4_OUTP   (0x01<<8)
23 #define GPF5_OUTP   (0x01<<10)
24 #define GPF6_OUTP   (0x01<<12)
25 #define GPF7_OUTP   (0x01<<14)
26
27 void wait(unsigned long time)
28 {
29     for(;time>0;time--);
30 }
31
32 int main()
33 {
34
35     rGPFCON = GPF4_OUTP|GPF5_OUTP|GPF6_OUTP|GPF7_OUTP;
36
37     while(1)
38     {
39         wait(30000);
40         rGPFDAT = (~1<<4);
41         wait(30000);
42         rGPFDAT = (~1<<5);
43         wait(30000);
44         rGPFDAT = (~1<<6);
45         wait(30000);
46         rGPFDAT = (~1<<7);
47
48     }
49 }

S3C2410在MDK下调试的一些小结 总结1.错误输出:Build target Target 1assembling init_test.s...linking...Startup.axf: Error: L6320W: Ignoring --entry command. Cannot find argument Reset_Handler.Startup.axf: Warning: L6320W: 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

SDRAM工作原理及S3C2410 SDRAM控制器配置方法(2)

转自:http://farsight.eefocus.com/article/09-11/1452541258352120.html   作者:刘洪涛,华清远见嵌入式学院讲师。 四、S3C2410 SDRAM控制器的配置方法 在系统使用SDRAM之前,需要对S3C2410X的存储器控制器进行初始化。其中对与SDRAM(Bank6)相关的寄存器进行了特殊的设置,以使SDRAM能够正常工作。

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