Qemu-KVM Guest OS Time Tick Source (3)

本文详细阐述了KVM如何通过内核模拟PIT产生1000Hz时钟源,以及如何将物理中断转化为虚拟中断注入到虚拟机中,包括直接注入和通过模拟PIC或APIC的两种注入方式。重点分析了物理中断产生时的不同场景下,KVM如何确保虚拟机能够正确响应虚拟时钟中断。
在(1)中详细阐述了KVM是如何模拟内核PIT以及如何将timer中断注入到guest中去的。但是,那时对这一整套的机制理解还不够深,现在通过研究代码,理解又上升了一层,所以加深的总结一下。
核心想搞清楚的问题是如下几个:
1. 假如guest中设定PIT的频率为1000Hz,那么KVM如何为模拟PIT产生这个1000Hz的时钟源
2. 当时钟周期到时,会产生物理中断,KVM是如何将这个物理中断最终注入到guest中,使guest产生一个虚拟时钟中断的
第一个问题在(1)中讲的比较清楚,总的来讲就是,KVM的内核模拟PIT实际是用host Linux的hrtimer机制来产生时钟源。模拟PIT时钟源周期是1ms,那么KVM就创建一个hrtimer,过期时间是now+1ms。
第二个问题比较复杂。首先,当now+1ms到时,host hrtimer所利用的物理时钟设备,如物理PIT,会产生一个物理中断。这里就要分两种情况来讨论了:
1. 第一种情况是,物理中断产生的这一刻是guest在运行,这种情况下又有两种方式可以将虚拟时钟中断注入guest中:
1.1 直接注入进去
1.1.1 先要发生VM exit,在vmx_vcpu_run的最后调用complete_interrupt,会将vcpu.arch.interrupt_pending位置1,并从VMCS中取出中断信息保存到vcpu控制结构中去。
1.1.2 下一次迭代重新进入vcpu_guest_enter后,在vmx_vcpu_run之前会调用inject_pending_event。它会检测vcpu->arch.interrupt_pending位,发现是1,那么调用kvm_x86_ops->set_irq将中断真正注入VMCS中去,在VM entry时guest就能响应虚拟中断了。
1.2 通过模拟PIC或模拟APIC注入虚拟中断
1.2.1 先要发生VM exit,随后vmx_vcpu_run返回到vcpu_guest_enter中后将开中断,立刻进入host中断处理流程。
1.2.2 host ISR发现为模拟PIT创建的hrtimer到期,将在softirq中调用它的回调函数kvm_timer_fn。
1.2.3 kvm_timer_fn将设置ktimer.pending为1,其实就是vcpu.kvm->arch.pit->pit_state.pit_timer. pending这是模拟了PIT设备产生一次时钟信号的操作。
1.2.4 之后vcpu_guest_enter返回到__vcpu_enter中,将调用kvm_cpu_has_pending_timer,其实就是去检测那个pending位,将发现已经有了pending timer,那么会调用kvm_inject_pending_timer_irqs将这个时钟中断注入到模拟PIC或模拟APIC中去,这是模拟了一次PIT设备向PIC或APIC发送一个中断信号的操作
1.2.5 下一次迭代重新进入vcpu_guest_enter后,在vmx_vcpu_run之前会调用inject_pending_event。它中间会调用kvm_cpu_has_interrupt去检测模拟PIC或模拟APIC中是否有中断触发,发现有,将首先设置vcpu->arch.interrupt_pending位为1,再调用kvm_x86_ops->set_irq将中断真正注入VMCS中去,在VM entry时guest就能响应了,这是模拟了一次PIC或APIC向CPU发送一个中断信号的操作
上述两种情况会同时发生,只有在最后inject_pending_event中,如果前一种方式存在,那么后面这种方式就不用注入了,因为检测vcpu->arch.interrupt_pending在前,如果为1后面会直接返回了。
2. 第二种情况时,物理中断发生时guest并没有在运行。那么将直接进入host ISR,此时只能是通过上述第二种方式将虚拟时钟中断注入到guest中去。这应该就是为什么要设计两种注入方式的原因吧。

1. Interrupt occurs when guest code is running
1. vmx_vcpu_run--> complete_interrupt --> vcpu.arch.interrupt.pending = 1
2. vcpu_enter_guest (before vmx_vcpu_run) --> inject_pending_event --> kvm_x86_ops->set_irq (vmx_inject_irq) --> vmcs_write (VM_ENTRY_INTR_INFO_FIELD)

2. Timer ISR --> hrtimer_func (kvm_timer_fn) --> timer->pending --> __vcpu_run (after vcpu_enter_guest return) -->
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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