15、嵌入式系统通信总线:SPI与1-Wire的应用实践

嵌入式系统通信总线:SPI与1-Wire的应用实践

1. SPI总线的原始访问与温度数据读取

SPI总线支持原始访问,可直接与SPI从设备收发消息。下面以BeagleBone Black为例,介绍如何使用SPI总线读取热电偶数字转换器的温度数据。

1.1 设备选择与数据格式

我们选用热电偶数字转换器,该设备可从 http://www.cosino.io/product/thermocouple - max31855 购买。查看芯片数据手册 http://datasheets.maximintegrated.com/en/ds/MAX31855.pdf 可知,它有一个32位寄存器用于存储温度信息,寄存器格式如下:
| 14位热电偶数据 | Res | Fault | 12位内部温度 | Res | SCV | SCG | OC |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| D31 | D30 | … | D18 | D17 | D16 | D15 | D14 | … | D4 | D3 | D2 | D1 | D0 |
| Sign | MSB | X | LSB | - | X | X | MSB | X | LSB | - | X | X | X |

内容概要:本文系统探讨了CUDA并行计算优化技巧在计算机竞赛中的实战应用,重点解决暴力枚举在大规模数据下超时的问题。通过将独立的解空间验证任务分配给GPU海量线程并发执行,显著提升计算效率。文章围绕图论(全源最短路径Floyd-Warshall算法)和数值计算(多初始值牛顿迭代求解非线性方程)两大高频竞赛场景,详细剖析了线程索引映射、原子操作、常量内存、流并发等核心优化技术,并提供了串行并行代码对比及性能分析。结果显示,在A100和RTX 3090等GPU上,加速比可达72至150倍,实现从分钟级到秒级甚至毫秒级的性能突破。此外,文章展望了动态并行、多GPU协同、AI辅助调优等未来趋势,强调CUDA优化对培养软硬件协同思维的重要意义。; 适合人群:具备一定C/C++编程基础和算法竞赛经验,熟悉基本图论数值计算问题,希望提升高性能计算能力的高校学生或竞赛选手(尤其是参ACM、ICPC、NOI等赛事的1-3年备赛者); 使用场景及目标:①掌握如何将传统暴力枚举算法转化为GPU并行版本;②深入理解Floyd-Warshall和牛顿迭代等经典算法的并行化限制优化策略;③学习CUDA内存模型、线程组织同步机制在实际问题中的应用; 阅读建议:建议结合文中代码案例在支持CUDA的环境上动手实现并调试,重点关注线程映射、内存访问模式数据依赖处理,同时对比串行并行版本的运行效率,深化对并行计算本质的理解。
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