falcon模式

简介

在该模式下,SPL可以直接加载内核,开机时间较少不少。目前该模式支持的芯片不多,但是TI的AM335x是其中之一,网上资料也不不多。u-boot-2016.09中有两处有关资料。

  • doc/README.falcon
  • board/ti/am335x/README

开启

如果启动源为Nand,则默认开启该模式。该模式下需设置的环境变量和参数在README.falcon在有详细描述。

设备树

在使用传统的ATAGs传参数时是没有问题的。
但是在使用设备树时,遇到了需问题,而且文档中也描述了说falcon模式在设备树下的功能没有测试过。

tftp 0x88000000 am335x-evm.dtb
tftp 0x82000000 zImage
spl export fdt 0x82000000 - 0x88000000
=> spl export fdt 0x82000000 - 0x88000000
data abort
pc : [<8ffac5de>]          lr : [<8ffaf85d>]
reloc pc : [<8080b5de>]    lr : [<8080e85d>]
sp : 8ef80cc0  ip : 8ffd1d13     fp : 00000000
r10: 8ef80d5c  r9 : 8ef80ed8     r8 : 00000003
r7 : 00000007  r6 : 8ffe71b4     r5 : 00000000  r4 : 8ffe71b4
r3 : 00000000  r2 : 2ff20112     r1 : 00000000  r0 : 8ffd91af
Flags: Nzcv  IRQs off  FIQs on  Mode SVC_32
Resetting CPU ...

这个问题是spl export fdt命令后面只能跟uImage,不支持zImage
uImage = header + zImage,header为长度为0x40的描述信息。

tftp 0x88000000 am335x-evm.dtb
tftp 0x82000000 uImage
spl export fdt 0x82000000 - 0x88000000
=> spl export fdt 0x82000000 - 0x88000000
## Booting kernel from Legacy Image at 82000000 ...
   Image Name:   Linux-3.14.0
   Created:      2017-08-30   8:13:42 UTC
   Image Type:   ARM Linux Kernel Image (uncompressed)
   Data Size:    3582648 Bytes = 3.4 MiB
   Load Address: 81ffffc0
   Entry Point:  81ffffc0
   Verifying Checksum ... OK
## Flattened Device Tree blob at 88000000
   Booting using the fdt blob at 0x88000000
   Loading Kernel Image ... OK
   Loading Device Tree to 8ef74000, end 8ef7f696 ... OK
subcommand not supported
subcommand not supported
   Loading Device Tree to 8ef65000, end 8ef73696 ... OK
Argument image is now in RAM: 0x8ef65000

nand erase 0x60000 0x20000
nand write.i 0x8ef65000 0x60000 ${filesize}

Nand的分区

0x000000000000-0x000000020000 : "SPL"
0x000000020000-0x000000040000 : "SPL.backup1"
0x000000040000-0x000000060000 : "SPL.backup2"
0x000000060000-0x000000080000 : "SPL.backup3"
0x000000080000-0x000000260000 : "U-Boot"
0x000000260000-0x000000280000 : "U-Boot Env"
0x000000280000-0x000000780000 : "Kernel"
0x000000780000-0x000010000000 : "File System"

setenv nandboot "echo Booting from nand ...; run nandargs; nand read ${fdtaddr} NAND.SPL.backup2; nand read ${loadaddr} NAND.kernel; bootm ${loadaddr} - ${fdtaddr}"

可以看到SPL.backup2存放了non-falcon模式使用的设备树,SPL.backup3存放了falcon模式下使用的设备树。

烧写

其实烧写时,可以直接烧写,不需要export命令。

tftp 0x82000000 am335x-evm.dtb
nand erase 0x40000 0x20000
nand write.i 0x82000000 0x40000 ${filesize}

nand erase 0x60000 0x20000
nand write.i 0x82000000 0x60000 ${filesize}
### Falcon 自主探索算法概述 Falcon自主探索算法是一种先进的强化学习方法,旨在使智能体能够在未知环境中有效地导航并完成特定任务。该算法通过结合深度神经网络与环境交互来不断优化行为策略[^1]。 #### 应用于IT领域中的具体场景 在IT行业中,Falcon可以被用来解决一系列复杂问题: - **自动化运维**:利用Falcon进行服务器集群管理,自动检测异常情况并采取纠正措施。 - **网络安全防护**:部署于企业内部网路边界处,实时监控流量模式变化,识别潜在威胁并向管理员发出警报。 - **软件测试流程改进**:作为虚拟用户模拟真实操作路径,帮助开发者快速定位程序缺陷所在位置。 ```python import gym from stable_baselines3 import PPO env = gym.make('CartPole-v1') model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1) def train_model(): model.learn(total_timesteps=10_000) model.save("falcon_explore") train_model() ``` 此代码片段展示了一个简单的强化学习模型训练过程,使用`stable-baselines3`库实现了Proximal Policy Optimization (PPO),这是类似于Falcon所采用的技术之一[^3]。 #### 实现细节和技术要点 为了确保良好的性能表现,在设计和实施过程中需注意以下几个方面: - 数据收集阶段要尽可能覆盖广泛的情景样本; - 对奖励函数的设计应当合理反映目标导向性; - 考虑到计算资源消耗较大,建议采用分布式架构加速迭代速度; 上述要素共同作用下才能让Falcon发挥最大效能,为企业带来显著效益提升的同时也降低了运营成本开销[^2]。
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