73、Linux块设备驱动与I/O调度算法详解

Linux块设备驱动与I/O调度算法详解

1. 块设备驱动的解阻塞与请求处理

在Linux系统中,块设备驱动的工作流程涉及到多个关键步骤。当需要解阻塞块设备时,会有一个内核线程执行 q->unplug_work 数据结构中存储地址对应的函数,即 blk_unplug_work() 函数。该函数又会调用请求队列的 q->unplug_fn 方法,通常由 generic_unplug_device() 函数实现。

generic_unplug_device() 函数负责解阻塞块设备,其具体步骤如下:
1. 检查队列是否仍处于活动状态。
2. 调用 blk_remove_plug() 函数。
3. 执行策略例程( request_fn 方法),开始处理队列中的下一个请求。

2. I/O调度算法概述

当新请求添加到请求队列时,通用块层会调用I/O调度器来确定新元素在队列中的准确位置。I/O调度器的目标是按扇区对请求队列进行排序,这样可以减少磁盘寻道次数,提高磁盘性能。因为按顺序处理请求时,磁盘头可以线性移动,而不是随机跳跃。这种调度方式类似于电梯处理不同楼层请求的算法,因此I/O调度器也被称为电梯调度器。

在高负载情况下,严格按照扇区编号顺序的I/O调度算法效果不佳。因为数据传输的完成时间很大程度上取决于数据在磁盘上的物理位置。如果设备驱动正在处理队列头部的请求,而新的低扇区编号请求不断添加到队列

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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