2. RTX移植

下面以Xplain STM32(使用STM32F103ZET6 CPU)开发板为例,将RTX移植到该板上运行.为了能让刚接触这个系统的人了解整个移植过程,会重新建立一个工程,将所有的源码(包括RTX内核)添加到工程中,而不使用RTX库的形式.

1. 新建一文件夹(rtx-stm32),内容如下:

-- keil包含keil的工程文件

-- misc包含连接脚本文件

-- si是source insight工程文件

--src包含源代码:

        ---  cm3    CPU相关文件

        ---  stm32 针对stm32 CPU的文件

        ---  rtx        操作系统内核

        ---  user    应用程序

新建一个工程,将工程文件保存到keil文件夹下.

2. 给工程添加源代码

  将cmsis的两个文件core_cm3.c, core_cm3.h  copy到cm3下(可在其他工程找).

  把STM32的启动代码,库源码copy到stm32文件夹下.

  将RTX源码Keil\ARM\RL\RTX\SRC\CM   copy到rtx文件夹下,可以新建个cm文件夹,表明内核源码是针对cm3的.

  从Keil\ARM\RV31\INC, Keil\ARM\RL\RTX\Config下分别copy RTL.h,RTX_lib.c和RTX_Conf_CM.c文件到rtx文件夹下.RTL_lib.c是一操作系统底层相关文件,RTX_Conf_CM.c是操作系统配置文件.

  user下新建一个main.c文件,包含应用程序.具体内容可参考\Keil\ARM\RL\RTX\Examples文件夹下的例子.

  工程中文件夹结构和添加的文件如下:

  

  

 

    

注意不要将RTX_lib.c添加到工程中,否则编译有错,该文件被包含在其他文件中.

3. 工程属性设置

    Targe页面如下: operating system要先为None, 勾选Use MicroLib选项

    

   C/C++页面如下:

   

    定义宏USE_STDPERIPH_DRIVER=1, STM32F10X_HD=1, 这两个宏是与STM32源码相关的,表示 1. 要使用STM32提供的外设驱动, 2. CPU类型.

   要勾选上No Auto Includes, 如果不勾的话,自动将:

Keil\ARM\RV31\INC 
Keil\ARM\CMSIS\Include 
Keil\ARM\Inc\ST\STM32F10x 

添加到头文件的搜索路径中,这几个路径下包含的头文件与我们工程中的有些头文件一样,有些混乱,所以不要自动添加头文件的搜索路径,需要的时候自己添加.

Includes Paths中包含的路径有:

D:\Keil\ARM\ARMCC\include;..\src\rtx;..\src\cm3;..\src\user;..\src\cm3\stm32\Libraries\Inc;..\src\cm3\stm32\Starup

  Asm页面如下:

    将No Auto Includes选项勾上就行了

   

  4. 将stm32f10x_it.c文件中的SVC_Handler, SysTick_Handler函数屏蔽,这两个函数在HAL_CM3.c中已定义好.

  经过这4步,rtx可以在Xplain STM32板上跑起来了.

  

<think>好的,我现在需要处理用户关于NVIDIA RTX显卡移植和兼容性配置的问题。首先,用户提到了NVIDIA的CUDA政策,在数据中心使用CUDA必须用Tesla GPU,而用户关心的是RTX移植和兼容性问题。我需要结合用户提供的三个引用来回答这个问题。 首先,引用[1]提到在数据中心使用CUDA只能用Tesla,这可能影响RTX在某些环境下的使用。所以需要提醒用户注意使用场景的限制,比如数据中心可能需要Tesla而非RTX。 接下来,引用[2]给出了驱动安装的步骤,说明用户可能在安装驱动时需要注意版本选择和配置,比如选择非Open版本,避免服务器版本的驱动。这可能涉及到RTX显卡在Linux系统中的驱动安装和兼容性问题。 然后,引用[3]详细解释了CUDA Toolkit的作用,以及深度学习框架对特定版本CUDA的依赖。这里需要说明RTX显卡在移植时需要考虑CUDA版本与框架的兼容性,可能需要安装对应的驱动和CUDA Toolkit版本,并进行验证。 用户的问题是关于RTX移植指南和兼容性配置,因此我需要整理出以下几个部分: 1. **硬件与驱动兼容性**:RTX显卡需要合适的驱动程序,不同操作系统下的驱动安装注意事项,如引用[2]提到的驱动选择和安装步骤。 2. **CUDA Toolkit版本匹配**:根据引用[3],CUDA版本需要与深度学习框架或应用的要求匹配,比如TensorFlow或PyTorch通常需要特定CUDA版本的支持。 3. **应用场景限制**:引用[1]指出在数据中心使用CUDA的限制,这可能意味着RTX不适合某些企业级应用场景,需要用户确认使用环境是否符合要求。 4. **移植步骤**:安装驱动、CUDA Toolkit,验证安装,处理依赖库,可能遇到的常见问题如驱动冲突、版本不匹配等。 5. **常见问题与解决方案**:例如驱动安装失败、CUDA版本不兼容、性能问题等,可以引用用户提供的资料中的解决方法。 需要注意用户可能是在个人环境或开发环境中使用RTX,而非数据中心,因此需要区分使用场景。同时,要确保回答结构清晰,分点说明,并引用提供的资料作为支持。 另外,用户可能想知道如何检查兼容性,比如使用nvidia-smi查看驱动版本,nvcc -V查看CUDA版本,以及如何解决版本不一致的问题。需要包含这些实用命令和步骤。 最后,生成相关问题,引导用户进一步了解CUDA安装、性能优化、与Tesla的区别等。</think>### NVIDIA RTX显卡移植与兼容性配置指南 #### 1. **硬件与驱动兼容性** - **驱动版本选择**:RTX显卡需安装官方推荐版本的驱动程序。例如,在Linux系统中,可通过`附加驱动`管理工具选择带有`535`版本号的驱动(非`open`版本),避免使用`server`版以提高稳定性[^2]。 ```bash # 安装后验证驱动 nvidia-smi # 查看驱动版本和GPU状态 ``` - **操作系统适配**:Windows需通过GeForce Experience更新驱动,Linux需手动配置驱动源,避免内核版本冲突。 #### 2. **CUDA Toolkit版本匹配** - **CUDA与框架依赖**:例如PyTorch 2.0+需CUDA 11.8以上,TensorFlow 2.10+需CUDA 11.2。需从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)下载与RTX显卡兼容的CUDA版本[^3]。 ```bash # 验证CUDA安装 nvcc --version # 查看CUDA编译器版本 ``` - **多版本共存**:可通过环境变量切换不同CUDA版本: ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 3. **应用场景限制** - **数据中心限制**:NVIDIA规定在数据中心环境必须使用Tesla系列GPU(如A100/V100),RTX显卡仅限开发/测试用途[^1]。 - **消费级显卡限制**:RTX显卡可能不支持ECC显存、虚拟化等企业级功能,需根据需求选择硬件。 #### 4. **移植操作步骤** 1. **安装驱动**:按操作系统选择驱动版本(参考[引用2]流程)。 2. **安装CUDA Toolkit**:需与深度学习框架版本匹配。 3. **验证环境**: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值