12、设备驱动中的 DMA 技术详解

设备驱动中的 DMA 技术详解

1. DMA 简介

直接内存访问(Direct Memory Access,DMA)是嵌入式处理器上的一种系统控制器,它允许一些主要外设(如 SPI、I2C、UART、通用定时器、DAC 和 ADC)独立于主处理单元,直接与主内存进行 I/O 数据传输。同时,DMA 还可在无需 CPU 干预的情况下,管理 RAM 数据缓冲区之间的直接数据传输。在 DMA 传输过程中,CPU 可以继续执行代码,当 DMA 传输完成后,DMA 系统控制器会通过中断信号通知 CPU。

DMA 在块内存复制场景中非常有用,例如网络数据包路由和视频流应用。特别是在需要传输较大数据块或进行重复性操作时,使用 DMA 可以避免占用大量的 CPU 处理时间,提高系统效率。

2. 缓存一致性问题

在使用缓存系统的 DMA 时,主要问题之一是缓存内容与系统内存可能不一致。以带有缓存的 CPU 和可通过 DMA 访问的外部内存为例,当 CPU 尝试访问主内存中的数据 X 时,若该数据已被处理器缓存,后续对 X 的操作将更新缓存中的副本,而不是外部内存中的版本(假设使用写回缓存)。如果在下一次设备(DMA)尝试传输 X 之前,缓存未刷新到主内存,设备将接收到过时的 X 值。同样,如果在设备(DMA)向主内存写入新值之前,未使缓存中的 X 副本无效,CPU 将基于过时的 X 值进行操作。此外,当缓存刷新时,过时的数据会被写回主内存,覆盖 DMA 存储的新数据,导致主内存中的数据不正确。

2.1 解决缓存一致性的方法

  • 相干架构 :一些处理器采用总线窥探或缓存窥探机制,该系统
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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