arm spinlock

MOV r1, #0x1                ; load the ‘lock taken’ value
try
    LDREX r0, [LockAddr]        ; load the lock value
    CMP r0, #0                  ; is the lock free?
    STREXEQ r0, r1, [LockAddr]  ; try and claim the lock
    CMPEQ r0, #0                ; did this succeed?
    BNE try                     ; no – try again
    ....                        ; yes – we have the lock
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
### ARM 架构下的 Spinlock 实现原理 在ARM架构下,`spinlock`主要用于多处理器(SMP)系统中的临界区保护[^1]。其核心思想是在多个CPU试图访问同一资源时提供一种机制来确保只有一个CPU能够成功进入临界区。 #### `spin_lock()` 宏定义解析 宏定义展示了如何调用实际的锁定函数: ```c #define spin_lock(lock) _spin_lock(lock) ``` 此宏将传入的参数传递给 `_spin_lock()` 函数,在该函数内部完成具体的加锁逻辑。 #### `_spin_lock()` 函数详解 ```c void __lockfunc _spin_lock(spinlock_t *lock) { preempt_disable(); spin_acquire(&(lock->dep_map), 0, 0, _RET_IP_); _raw_spin_lock(lock); } ``` - **preempt_disable()**: 禁用了抢占调度器的功能,防止当前正在运行的任务被另一个更高优先级的任务打断。 - **spin_acquire()**: 记录依赖关系图谱信息以便调试工具可以追踪死锁等问题的发生位置。 - **_raw_spin_lock()**: 执行真正的硬件级别的原子操作以尝试获取锁。如果失败,则会持续轮询直到成功为止。 对于单处理器(UP)系统而言,由于不存在并发情况,因此通常不需要复杂的自旋等待逻辑;而在多处理机环境中,当某个CPU未能立即取得所需资源时就会陷入忙等状态——即不断重复检查条件是否满足而不做任何其他工作,这就是所谓的“自旋”。 ### RH850 芯片上的特殊实现 值得注意的是,在某些特定平台上如RH850系列MCU中,“自旋”的行为可能有所不同。例如,在这些设备上可能会利用特殊的汇编指令(像SNOOZE)来进行短暂休眠从而减少功耗消耗的同时保持对锁的状态监测[^2]。 ### 自旋锁的作用与意义 从更广泛的角度来看,无论是哪种类型的锁,它们的存在都是为了协调不同执行单元之间的资源共享问题。通过引入锁这一抽象概念,使得程序设计者能够在编写并行应用程序时更加方便地控制哪些部分应该独占访问以及何时允许他人介入[^3]。
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