Davinci平台上memory map的设计步骤

最新推荐文章于 2025-06-08 09:17:40 发布
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分类专栏： Linux
本文通过图解方式详细介绍了在TIDavinci平台上进行编解码器开发时memorymap的设计流程。该过程已在C6446DVEVM上验证可行，但仍存在一些未完全理解的部分。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

原文地址：http://hi.baidu.com/shmily_soc/item/0aafab4a047fa0ee1e19bcd1

       以下以图解的形式总结了TI Davinci平台上开发编解码器时memory map的设计过程，各步骤基本都在C6446 DVEVM上测试验证过正确无误的，其中尚有些地方还不甚明白，以不同颜色显示，并标了号，请游客留言赐教。








DAVINCI DM6446 开发攻略——V4L2视频驱动和应用分析
技术联盟
07-22 2050
针对DAVINCI DM6446平台，网络上也有很多网友写了V4L2的驱动，但只是解析Montavista linux-2.6.10 V4L2的原理、结构和函数，深度不够。本文决定把Montavista 的Linux-2.6.18 V4L2好好分析一下，顺便讲解在产品中的应用，满足一些客户提出要求，毕竟V4L2是LINUX一个很重要的视频驱动，适合很多嵌入式芯片平台。本文首先讲解DM6446 DA
AutoSAR系列讲解（入门篇）4.4-BSW的Memory功能
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计算机最重要的功能单元之一是Memory。Memory是众多存储单元的集合,为了使CPU准确地找到存储有某个信息的存储单元,必须为这些单元分配一个相互区别的“身份证号”,这个“身份证号”就是地址编码。在嵌入式处理器内,集成了多种类型的Memory,通常,我们称同一类型的Memory为一个Memory Block。一般情况下,处理器设计者会为每一个Memory Block分配一个数值连续...
Davinci数据可视化平台图表配置完全指南
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Davinci数据可视化平台图表配置完全指南 前言 Davinci作为一款强大的数据可视化平台，提供了丰富多样的图表类型来满足不同业务场景的数据展示需求。本文将全面介绍Davinci支持的18种图表类型及其配置方法，帮助用户更好地利用这些可视化工具进行数据分析与展示。 1. 透视表：灵活的数据分析工具 透视表是Davinci中功能强大的数据展示工具，它能够： 实现常规的数据分析功能 支持行列自由...
AutoSar DaVinci Configurator
qq_59258431的博客
09-05 4754
DaVinci Configurator是一款由Vector Informatik GmbH开发的配置工具，旨在帮助开发人员轻松地对自动驾驶系统进行配置和管理。它用于配置以及管理AUTOSAR（汽车开放系统架构）ECU（电子控制单元）中的软件组件，以及生成、验证和修改AUTOSAR中的配置描述。DaVinci Configurator是Vector Informatik GmbH的DaVinci工具套件的一部分。
【DavinciConfigurator】从0到1搭建——开端
萌奇D路飞的博客
08-14 660
如果有误的地方麻烦大佬指出，因为也是第一次写博客进行分享，不好的地方大家也可以提出。2.依靠自己有限的能力和大家一起学习分享。考虑到最近在学习Davinci的配置，而且零零散散的知识点不容易集中。搭建环境的工具是DavinciConfigurator，从头搭起。怎料汽车行业现在都是用到了AutoSar环境去搭建底层。会查询各种资料，以自身的理解以及通俗易懂的理解方式呈现。所以就单开博客去一步步搭建，把过程分享给大家。以前是单片机的驱动都是用C代码去实现的。主要目的：1.把自己学习的过程归拢。
Memory Mapping
erroror的专栏
10-29 776
AUTOSAR 提供的 Memory Mapping 机制，通过宏定义和头文件引入，有效地实现了模块代码和数据的内存区域划分。这种机制不仅优化了内存管理，还为代码提供了更好的组织和维护方式。
基于Vector Davinci SIP的标定实现方法
weixin_42967006的博客
09-06 1063
Vector协议栈生成的代码中，SWC调用标定数据接口的时候，是通过结构体指针来调用的，这个结构体指针默认指向的是Flash中的标定数据结构体，但这个指针是允许修改的，所以我们可以在RAM中划分一块标定RAM空间，在程序开始运行的时候，把Flash中的标定数据复制到标定RAM空间内，创建一个标定数据镜像，同时把标定数据指针指向这个镜像，这样当SWC想要使用标定数据的时候，就可以从RAM中取值。这样每个标定数据在Flash中的位置就取决于它在结构体中的位置，而它在结构体中的位置我们是可以通过代码来控制的。
U-boot15（armv8）启动流程（基于展锐平台）
qq_44520949的博客
06-27 1849
SPL全称Secondary Program Loader，及第二阶段程序加载器，为什么时第二阶段，因为第一阶段是固化的Rom Code正常启动时：ROM Code从存储介质(eMMC/UFS)加载SPL到IRAM中的，SPL进一步加载UBoot到DDR中 运行。下载模式时：ROM Code进入下载等待模式，当检测到与电脑的通讯时，从USB加载FDL1到IRAM中去 的，FDL1进一步从USB加载FDL2（及UBoot）到DDR并执行。不难看出这里的FDL1充当了SPL作为第二 阶段程序加载器。
AUTOSAR专项--NVM_Davinci实战（一）
认真搞搞汽车MCU
04-24 2256
NVM模块的创建是为了从应用程序中抽象出非易失性存储器（如EEPROM或Flash）的使用。对NVM的所有访问都是基于block的。
Davinci NvM Block配置
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10-17 3223
且Fee Block的数量由NvM Block的类型决定，当NvM Block是Native时，会生成一个Fee Block；比如我们现在想读上面这个Block的第3组数据，先调用接口函数设置Dataset Index = 2（Index从0开始），然后调用NvM_ReadBlock接口，这时协议栈会用上面的方法计算Fee Block Number = 0x04 << 4 + 2 = 0x42，所以去读Block Number = 0x42的Fee Block的数据。
【DaVinci Developer专题】-41-APP SWC如何读取写入NVM Block数据
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APP SWC Port如何Read读取/Write写入NVM Block数据; DaVinci Developer中的Calibration Parameter/Per-Instance Memory/Service Need如何配置。
数据可视化第10篇：davinci扩展数据源支持
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第四章 数据源配置 davinci 大数据分析平台
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大数据可视平台Davinci的安装与配置攻略
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Davinci既可作为公有云/私有云独立使用，也可作为可视化插件集成到三方系统。用户只需在可视化UI上简单配置即可服务多种数据可视化应用，并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功能。 一、环境准备 JDK 1.8（或更高版本） MySql5.5（或更高版本） Mail Serv...
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写在开头：最近在公司一直在调研选用哪一个开源平台比较适合需求，从最开始的商业BI到开源BI，今天主要分享一下Davinci的相关安装与说明 内容安排 最近调研了几周的BI平台，商业平台调研了Tableau、帆软、powerBI等等数十种，发现还是弄开源的安全方便些，于是又对数十种开源BI进行调研，比如有superset、knowage这些，最后综合选定选择了Davinci是宜信开发的一款开源BI，今天就把整个的一个安装配置和操作流程放在这里供大家安装的时候借鉴。这里建议是使用docker进行安装，因为d.
Davinci一键部署 | 论如何三句代码跑起Davinci
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来源：敏捷大数据作者：汤波成宜信技术学院导读：之前喜欢Davinci的小伙伴儿在安装部署Davinci遇见问题时需要在github issue区等待技术人员的解答。现在不用怕啦，社区热心用户白菜君帮我们支持了docker-composer一键启动，以后只需寥寥几行代码，Davinci就能舒畅的run起来了。还等什么，赶紧部署起来吧~敲重点Davinci Docker原部署教程在这里：https:/...
memmap
03-18
<think>好的，我需要处理用户关于memmap的问题。首先，用户可能想知道如何在编程中使用memmap，或者解决与之相关的问题。我应该先解释什么是memmap，然后给出具体的用法示例，再讨论常见问题和解决方法。 首先，memmap即内存映射文件，允许将文件直接映射到内存中，这样程序可以像访问内存一样访问文件，而不需要传统的读写操作。这在处理大文件时非常有用，因为可以避免一次性加载整个文件到内存中，节省内存资源。 接下来，我需要提供Python中使用numpy的memmap的例子，因为这是常见的使用场景。例如，如何创建和读取memmap文件。同时，要注意不同模式的区别，比如'w+'允许写入，'r'只读，'c'写时复制等。需要详细说明参数，如文件名、数据类型、形状和模式。 然后，用户可能遇到权限问题、内存释放问题或者性能问题。比如，当多个进程访问同一个memmap文件时，需要注意同步机制，或者确保正确关闭文件以避免数据损坏。此外，处理超大文件时，分块读取可能更高效，避免频繁的磁盘访问。 还要考虑跨平台兼容性问题，比如在Windows和Linux下的不同表现。可能引用一些参考资料或最佳实践来支持这些解决方法，比如引用官方文档或者相关技术博客的建议。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步学习，比如memmap的优势、多进程访问注意事项、与普通文件操作的区别等。这些问题应该覆盖用户可能感兴趣的其他方面，促进深入理解。 需要确保整个回答结构清晰，步骤明确，语言简洁。同时，检查LaTeX格式是否符合要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并且没有使用任何markdown格式。确保中文回答，语法正确，引用标识自然添加。</think>### 内存映射文件（memmap）使用指南 内存映射文件（memmap）通过将文件直接映射到虚拟内存空间，实现高效的大文件读写操作。以下是具体实现方法和常见问题解决方案： #### 一、基本用法（以Python为例） ```python import numpy as np # 创建内存映射文件 data = np.memmap('data.dat', dtype='float32', mode='w+', shape=(1000, 1000)) data[:] = np.random.rand(1000, 1000) # 写入数据 del data # 关闭映射 # 读取内存映射文件 data = np.memmap('data.dat', dtype='float32', mode='r', shape=(1000, 1000)) print(data[0:5, 0:5]) # 读取前5行5列数据 ``` #### 二、关键参数说明 - **dtype**：指定数据类型，如$int8$, $float64$等 - **mode**：访问模式 - `r`：只读 - `r+`：读写（文件必须存在） - `w+`：创建/覆盖 - `c`：写时复制[^1] #### 三、常见问题解决 1. **文件权限问题** - 现象：`Permission denied`错误 - 解决方法：确保程序有文件所在目录的写权限，或使用绝对路径 2. **内存释放问题** ```python data.flush() # 手动同步数据到磁盘 del data # 释放内存映射 ``` 注意：Linux系统可能延迟写入，建议显式调用`flush()`[^2] 3. **超大文件处理** ```python # 分块处理示例 chunk_size = 100 for i in range(0, 1000, chunk_size): chunk = data[i:i+chunk_size] process(chunk) ``` 4. **跨平台兼容性** - Windows系统需要确保文件未被其他进程占用 - Linux/MacOS可使用`os.unlink()`删除映射文件 #### 四、性能优化建议 - 对齐内存页大小（通常4KB） - 使用`np.lib.format.open_memmap`处理结构化数据 - 避免频繁创建/销毁映射对象
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