linux中断机制分析

Linux中断子系统(四)之中断申请注册 Linux中断子系统(四)之中断申请注册 备注:   1. Kernel版本:5.4   2. 使用工具:Source Insight 4.0   3. 参考博客: Linux中断子系统(一)中断控制器及驱动分析 Linux中断子系统(二)-通用框架处理 吐血整理 | 肝翻Linux中断所有知识点 Linux kernel中断子系统之(五):驱动申请中断API 前言   中断的处理主要有以下几个功能模块:硬件中断号到Linux irq中断号的映射,并创建好irq_desc中断描述符;中断注册时,先获取设备的 阅读详情

在linux设备驱动中,使用中断的设备需要申请和释放对应的中断,分别使用内核提供的request()和free()函数。

1 申请IRQ

int request_irq(unsigned int irq, void (*handler)(int irq, void *dev_id ...),

                       unsigned long irqflags, const char *devname, void *dev_id);

其中

irq:要申请的硬件中断号

irqflags是要处理的中断属性:

IRQF_SHARED:就是旧时代的SA_SHIRQ,共享中断号

IRQF_DISABLED:就是就时代的SA_INTERRUPT,设置了该标志,则执行ISR时关本地中断

IRQF_SAMPLE_RANDON:告诉内核,本中断源可以用作随机数发生器的熵池

dev_id:在中断共享时会用到,一般设置这个设备的设备结构体或者NULL

request_irq()返回0表示成功,返回-INVAL表示中断号无效或处理函数指针为NULL,返回-EBUSY表示中断已经被占用且不能共享。

2 释放IRQ

void free_irq(unsigned int irq, void *dev_id);

3 使能和屏蔽中断

下列函数用于屏蔽和使能一个中断源

void disable_irq(int irq);

void disable_irq_nosync(int irq);

void enable_irq(int irq);

disable_irq与disable_irq_nosync的区别在于前者等待到irq的处理已经完成才返回,后者返回前并不保证irq的处理函数已经完成

这3个函数作用于可编程控制器,因此对所有的CPU都生效。

屏蔽本CPU的所有中断:

void local_irq_disable(void);

void local_irq_save(unsigned long flags);

恢复对应中断:

void local_irq_enable(void);

void local_irq_restore(unsigned long flags);

 

底半部机制

linux系统中实现底半部机制主要有:tasklet,工作队列和软中断。其中软中断和tasklet运行于中断上下文,而工作队列则运行于进程上下文。因此,软中断和tasklet处理函数中不能睡眠,而工作队列处理函数中允许睡眠”。

tasklet:

定义tasklet及其处理函数,并将两者关联:

void my_tasklet_func(unsigned long);

DECLARE_TASKLET(my_tasklet,my_tasklet_func,data);DECLARE_TASKLET定义名称为my_tasklet的tasklet并将其与my_tasklet_func函数绑定,传入这个函数的参数为data。在需要调度tasklet的时候引用tasklet_schedule函数就能使系统在适当时候运行:tasklet_schedule(&my_tasklet);

工作队列:

struct work_struct my_wq;//定义一个工作队列

void my_wq_func(struct work_struct * work);//定义一个处理函数

1) INIT_WORK(_work, _func, _data)

初始化指定工作,目的是把用户指定的函数_func及_func需要的参数_data赋给work_struct的func及data变量。

2) int schedule_work(struct work_struct *work)

对工作进行调度,即把给定工作的处理函数提交给缺省的工作队列和工作者线程。工作者线程本质上是一个普通的内核线程,在默认情况下,每个CPU均有一个类型为“events”的工作者线程,当调用schedule_work时,这个工作者线程会被唤醒去执行工作链表上的所有工作。

3) int schedule_delayed_work(struct work_struct *work, unsigned long delay)

延迟执行工作,与schedule_work类似。

4) void flush_scheduled_work(void)

刷新缺省工作队列。此函数会一直等待,直到队列中的所有工作都被执行。

5) int cancel_delayed_work(struct work_struct *work)

flush_scheduled_work并不取消任何延迟执行的工作,因此,如果要取消延迟工作,应该调用cancel_delayed_work。


以上均是采用缺省工作者线程来实现工作队列,其优点是简单易用,缺点是如果缺省工作队列负载太重,执行效率会很低,这就需要我们创建自己的工作者线程和工作队列。

1) struct workqueue_struct *create_workqueue(const char *name)

创建新的工作队列和相应的工作者线程,name用于该内核线程的命名。

2) int queue_work(struct workqueue_struct *wq, struct work_struct *work)

类似于schedule_work,区别在于queue_work把给定工作提交给创建的工作队列wq而不是缺省队列。

3) int queue_delayed_work(struct workqueue_struct *wq, struct work_struct *work, unsigned long delay)

延迟执行工作。

4) void flush_workqueue(struct workqueue_struct *wq)

刷新指定工作队列。

5) void destroy_workqueue(struct workqueue_struct *wq)

释放创建的工作队列。


下面一段代码可以看作一个简单的实作:

void my_func(void *data)

{

    char *name = (char *)data;

    printk(KERN_INFO “Hello world, my name is %s!/n”, name);

}


struct workqueue_struct *my_wq = create_workqueue(“my_wq”);

struct work_struct my_work;


INIT_WORK(&my_work, my_func, “Jack”);

queue_work(my_wq, &my_work);


destroy_workqueue(my_wq);

 

新版本中,定义了一个新的结构delayed_work用于处理延迟执行:

struct delayed_work {

    struct work_struct work;

    struct timer_list timer;

};


下面把API罗列一下,每个函数的解释可参考之前版本的介绍或者之后的实作:

1) INIT_WORK(struct work_struct *work, work_func_t func)

2) INIT_DELAYED_WORK(struct delayed_work *work, work_func_t func)

3) int schedule_work(struct work_struct *work)

4) int schedule_delayed_work(struct delayed_work *work, unsigned long delay)

5) struct workqueue_struct *create_workqueue(const char *name)

6) int queue_work(struct workqueue_struct *wq, struct work_struct *work)

7) int queue_delayed_work(struct workqueue_struct *wq, struct delayed_work *work, unsigned long delay)

8) void flush_scheduled_work(void)

9) void flush_workqueue(struct workqueue_struct *wq)

10) int cancel_delayed_work(struct delayed_work *work)

11) void destroy_workqueue(struct workqueue_struct *wq)

 

软中断

在linux内核中,用softirq_action结构体表征一个软中断,这个结构体中包含软中断处理函数指针和传递给该函数的参数,使用open_softirq注册软中断对应的中断函数,raise_softirq函数出发一个软中断。

local_bh_disable和local_bh_enable是内核中用于禁止和使能软中断和tasklet底半部机制的函数。

Linux中的中断处理 与Linux设备驱动中中断处理相关的首先是申请与释放IRQ的API request_irq()和free_irq(), request_irq()的原型为: int request_irq(unsigned int irq, void (*handler)(int irq, void *dev_id, struct pt_regs *regs), unsigned long irq 阅读详情

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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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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fdaopeng
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