TF-A引导流程的LSDK内存布局

本文档聚焦于Layerscape系列芯片在LSDK 21.08版本下,Trust Firmware-A(TF-A)的内存布局。内容涵盖资源汇总,提供详细参考指南链接,旨在探讨如何配置和理解TF-A在该平台上的内存分配。

回到Layerscpae资源汇总

这里记录Layerscape芯片设计的所有有用资源和经验。如需要进群交流请私信。

详细参考LSDK 21.08 User Guide.

Firmware Definition

MaxSize

Flash Offset (QSPI/XSPI/

NAND flash)

Absolute address (NOR current bank on LS1043 ARDB, TWR- LS1021A)

Absolute address (NOR

alternate bank on LS1043 ARDB, TWR- LS1021A)

Absolute address (NOR current bank on LS2088 ARDB)

Absolute address (NOR

alternate bank on LS2088 ARDB)

SD

start block no.

RCW + PBI + BL2

(bl2_<boot_mode>. pbl)[1]

1MiB[2]

0x00000000

0x60000000

0x64000000

0x580000000

0x584000000

0x00008

TF-A FIP image (BL31

+ TEE (BL32) + U-

Boot/UEFI (Bl33)) (fip. bin)[3]

4MiB

0x00100000

0x60100000

0x64100000

0x580100000

0x584100000

0x00800

Boot firmware environment

1MiB

0x00500000

0x60500000

0x64500000

0x580500000

0x584500000

0x02800

Secure boot headers

128KiB

0x00600000

0x60600000

0x64600000

0x580600000

0x584600000

0x03000

DDR PHY FW or

reserved

512KiB

0x00800000

0x60800000

0x64800000

0x580800000

0x584800000

0x04000

Fuse provisioning header

512KiB

0x00880000

0x60880000

0x64880000

0x580880000

0x584880000

0x04400

DPAA1 FMan

microcode

256KiB

0x00900000

0x60900000

0x64900000

0x580900000

0x584900000

0x04800

QE firmware or DP firmware

256KiB

0x00940000

0x60940000

0x64940000

0x580940000

0x584940000

0x04A00

Ethernet PHY firmware

256KiB

0x00980000

0x60980000

0x64980000

0x580980000

0x584980000

0x04C00

Script for flashing image

256KiB

0x009C0000

0x609C0000

0x649C0000

0x5809C0000

0x5849C0000

0x04E00

DPAA2-MC or PFE

firmware

3MiB

0x00A00000

0x60A00000

0x64A00000

0x580A00000

0x584A00000

0x05000

DPAA2 DPL

1MiB

0x00D00000

0x60D00000

0x64D00000

0x580D00000

0x584D00000

0x06800

DPAA2 DPC

1MiB

0x00E00000

0x60E00000

0x64E00000

0x580E00000

0x584E00000

0x07000

Device tree (needed by UEFI)

1MiB

0x00F00000

0x60F00000

0x64F00000

0x580F00000

0x584F00000

0x07800

Kernel

kernel-fsl-

<board>.itb

16MiB

0x01000000

0x61000000

0x65000000

0x581000000

0x585000000

0x08000

Ramdisk rfs

32MiB

0x02000000

0x62000000

0x66000000

0x582000000

0x586000000

0x10000

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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