如何为SoC做ARM CPU适配——以裸核使用malloc为例

本文介绍了如何为SoC平台进行ARMCPU的适配工作,特别是如何编写和适配malloc函数。这涉及到startup.s文件的解析,包括中断向量表、硬件初始化和运行环境设置。此外,文章还讨论了提供malloc函数实现、设置入口点、初始化堆栈指针、程序存储位置的规划以及堆栈初始值的确定。验证适配效果的方法包括实测和反汇编检查。

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本文任务:为陌生的SoC平台编写基础软件,适配 malloc() 函数

0 如何为SoC做ARM CPU适配

今时不同往日,我们平时开发/娱乐接触到的消费级MCU/MPU基本山都是包含处理核与一系列外设的SoC。如果熟悉裸片开发,一定会在厂家提供的标准库或者SDK包里找到命名类似 startup.s 的汇编文件;如果熟悉 Linux 移植,则不难联想到 arch/arm/kernel 或者 arch/arm/boot 目录下也有类似的文件。

1 Start.s 是什么

startup.s 文件是引导程序的入口点,通常包含引导加载程序需要执行的初始化代码。这些代码负责设置堆栈、加载内核映像到内存中以及跳转到内核入口点。该文件中常见的内容包括:

  • 中断向量和异常处理程序(interrupt handlers):操作系统需要处理各种中断和异常情况,startup.s 文件通常包含中断向量表的定义和异常处理程序的初始化代码。它会设置和配置中断控制器,并将中断向量指向相应的处理函数。

  • 硬件初始化(init):startup.s 文件可能包含对硬件设备的初始化代码,例如启动时钟、初始化串口、启用内存管理单元(MMU)等。这些代码为操作系统提供了基本的硬件支持。

  • 运行环境设置(config):startup.s 文件可能包含设置运行环境所需的代码。例如,它可以设置执行状态,如处理器模式、特权级别等。还可能设置全局变量或数据结构来存储关键的运行时信息。

  • 内核入口点(entry point):最后,startup.s 文件通常将控制权传递给内核的入口函数。这个内核入口点是操作系统初始化的起点,它接收传递的参数和启动信息,并开始执行操作系统的初始化过程。

熟悉意法半导体的 STM32 微控制器的,就知道类似于中断向量表这些最最最最最基本的配置,一般都是放在 startup.s 里面的。宽泛地说,所有围绕 startup.s 文件开展的工作,就是芯片原厂需要做的 SoC 处理器软件适配,具体到ARM Cortex-A,则可以称作是 CPU软件适配。

2 需要考虑哪些问题?

2.1 提供 malloc 函数实现

既然目标在是在裸核上调用 malloc(),那首先得提供一个它的实现吧。

malloc 函数是 C 标准库中的动态内存分配函数。它用于在程序运行时从堆(Heap)中分配指定大小的内存块,并返回该内存块的起始地址。

使用 malloc 函数可以动态地分配内存,避免了在编译时静态地分配内存的限制。这对于需要在运行时根据需要分配或释放内存的情况非常有用。

malloc 函数的原型如下:

void *malloc(size_t size);

参数 size 指定所需内存块的大小,以字节为单位。返回值是一个指向分配的内存块起始地址的指针,类型为 void*。如果分配失败,则返回 NULL。

malloc这种标准函数,处理器厂商都会提供专门优化的实现,比如 ARM 就针对 ARM 处理器提供买了MicroLib库。这是一个精简的 C 标准库,包含常见的标准库函数,例如内存分配和释放(通过 mallocfree)、字符串操作(例如 strcpystrlen)以及输入输出函数(如 printfscanf)。一般在IDE的工程属性设置中勾选包含即可。

在这里插入图片描述

2.2 提供入口点(entry point)

处理器上电以后从预定位置执行ROM程序,而后跳转到RAM上指定位置执行应用程序,虽然C程序的主流程在main函数中描述,但无论是ROM还是RAM,第一条指令都不是main的入口,那么就需要咱提供跳转到main函数的指令,形如:

	.global main_app
	.balign 0x10
_reset:
	B	main_app

解析每条指令的含义如下:

.global main_app: 这是一个指令宏,用于声明 main_app 是一个全局标识符,该标识符可以在其他文件中引用。

.balign 0x10: 这是对齐指令,将下一个标签或指令地址对齐到 16 字节边界。这种对齐可能对于某些处理器或内存访问要求是必要的,例如某些 ARM 处理器可能需要特定的对齐方式以获得最佳性能。

_reset:: 这是一个标签,用于将 _reset 和下一个指令或数据相关联。标签可以用于跳转、调用或在汇编代码中创建有意义的位置。

B main_app: 这是无条件分支指令(Branch),将程序流转移到名为 main_app 的位置。B 指令将控制权直接跳转到指定的地址。

这段汇编代码的意图是:通过 _reset 标签将程序引导到 main_app 代码的入口点。在 _reset 处,执行一个无条件的分支指令 B,将控制权转移到 main_app 标签/符号(涉及编译原理)处的代码。

2.3 初始化堆栈指针

跳转到main函数的最终目的,是调用malloc函数,而arm处理器上执行函数调用势必发生压栈、出栈等堆栈操作,故而需要提前设置好堆栈,于是我们修改 startup.s 为:

	.set stack_top, 0x2E009000
	.global main_app
.balign 0x10
_reset:
	ldr r3, =stack_top
	mov sp, r3
	B	main_app

.set stack_top, 0x2E009000: 这是一个宏定义,表示将标识符 stack_top 的值设置为 0x2E009000。在这里,stack_top 被用来表示栈顶的地址,即堆栈将会从这个地址开始增长。

ldr r3, =stack_top: 这条指令将 stack_top 的值加载到寄存器 r3 中。

mov sp, r3: 这条指令将 r3 中的值移动到堆栈指针寄存器 sp 中。

2.4 整个程序应该放在什么地方运行?

自然是RAM中啦,软件设计人员应该找系统设计人员要一张系统架构图/地址分配表,据之明确片上存储器的位置和存储容量,然后才能确定如何编写链接文件。

啥是链接文件啊?链接文件(Linker file),也称为链接脚本(Linker script)或连接器脚本,是用于指导链接器(Linker)如何将多个目标文件(Object file)组合在一起以生成可执行文件的文本文件。

我们目前的地址分配表是这样的:
在这里插入图片描述
可以看到 System RAM 的起始地址是0x2E000000,存储容量是64KB,这就是我们的程序在运行时所处的位置(不考虑更上层的Cache和寄存器)。大概划分一下用途,前面 0x9000 的空间用来放指令,从 0x200E9000 开始的空间则用作堆(heap),即 mallocfree 函数管理的空间。
在这里插入图片描述
对应的链接脚本可以写成:

LOAD_REGION 0x2E000000 0x10000
{
	P0 +0
    {
       start_up.o
    }
    P1 +0
    {
        *(+ro)
        *(+rw, +zi)
    }
    
    ARM_LIB_STACK	+0 ALIGN 8 EMPTY 0x1000 {}

    ARM_LIB_HEAP 0x2E009000 EMPTY 0x7000 ; Heap region growing up
    { }
}

可视化的效果为:
在这里插入图片描述

2.5 堆栈指针的初始值是怎么确定的?

原则就一句话——只要保证栈不会和堆或者代码段发生交叠(overlap)就行。这里我把栈放在代码段后面(0x200E9000之前),故而初始值设为:

.set stack_top, 0x2E009000

3 怎么验证适配效果?

答案是不外乎仿真、实测、反汇编三板斧。

3.1 实测验证

前两个很明白,写个测试程序看看适配的函数行为是否符合预期就行,例如用下面这个程序测试 mallocfree

/*
 * author water cutter
 * */
#include <stdlib.h>

unsigned int* ptrs[32] = {0};
unsigned int allocByteNum = 1;

void main_app(){
	ptrs[0] = (unsigned int*)malloc(allocByteNum);
	ptrs[1] = (unsigned int*)malloc(allocByteNum);
	ptrs[2] = (unsigned int*)malloc(allocByteNum);
	free(ptrs);
	ptrs[3] = (unsigned int*)malloc(allocByteNum);
	while(1){ asm("nop"); }
}

比较ptrs[2]和ptrs[3]的值,一致则说明malloc和free功能正确(保证所有分配的地址都在堆空间范围内的前提下):

在这里插入图片描述

3.2 通过反汇编检验

.axf 或者 .out 文件反汇编,在反汇编文件中找到对应的实现,分析确认其功能正确即可。

free() 的反汇编:
在这里插入图片描述
malloc() 的反汇编:
在这里插入图片描述

源码

源码仓库:soc_port_method

### ZOJ 1088 线段树 解题思路 #### 题目概述 ZOJ 1088 是一道涉及动态维护区间的经典问题。通常情况下,这类问题可以通过线段树来高效解决。题目可能涉及到对数组的区间修改以及单点查询或者区间查询。 --- #### 线段树的核心概念 线段树是一种基于分治思想的数据结构,能够快速处理区间上的各种操作,比如求和、最大值/最小值等。其基本原理如下: - **构建阶段**:通过递归方式将原数组划分为多个小区间,并存储在二叉树形式的节点中。 - **更新阶段**:当某一段区间被修改时,仅需沿着对应路径向下更新部分节点即可完成全局调整。 - **查询阶段**:利用懒惰标记(Lazy Propagation),可以在 $O(\log n)$ 时间复杂度内完成任意范围内的计算。 具体到本题,假设我们需要支持以下两种主要功能: 1. 对指定区间 `[L, R]` 执行某种操作(如增加固定数值 `val`); 2. 查询某一位置或特定区间的属性(如总和或其他统计量)。 以下是针对此场景设计的一种通用实现方案: --- #### 实现代码 (Python) ```python class SegmentTree: def __init__(self, size): self.size = size self.tree_sum = [0] * (4 * size) # 存储区间和 self.lazy_add = [0] * (4 * size) # 延迟更新标志 def push_up(self, node): """ 更新父节点 """ self.tree_sum[node] = self.tree_sum[2*node+1] + self.tree_sum[2*node+2] def build_tree(self, node, start, end, array): """ 构建线段树 """ if start == end: # 到达叶节点 self.tree_sum[node] = array[start] return mid = (start + end) // 2 self.build_tree(2*node+1, start, mid, array) self.build_tree(2*node+2, mid+1, end, array) self.push_up(node) def update_range(self, node, start, end, l, r, val): """ 区间更新 [l,r], 加上 val """ if l <= start and end <= r: # 当前区间完全覆盖目标区间 self.tree_sum[node] += (end - start + 1) * val self.lazy_add[node] += val return mid = (start + end) // 2 if self.lazy_add[node]: # 下传延迟标记 self.lazy_add[2*node+1] += self.lazy_add[node] self.lazy_add[2*node+2] += self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+1] += (mid - start + 1) * self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+2] += (end - mid) * self.lazy_add[node] self.lazy_add[node] = 0 if l <= mid: self.update_range(2*node+1, start, mid, l, r, val) if r > mid: self.update_range(2*node+2, mid+1, end, l, r, val) self.push_up(node) def query_sum(self, node, start, end, l, r): """ 查询区间[l,r]的和 """ if l <= start and end <= r: # 完全匹配 return self.tree_sum[node] mid = (start + end) // 2 res = 0 if self.lazy_add[node]: self.lazy_add[2*node+1] += self.lazy_add[node] self.lazy_add[2*node+2] += self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+1] += (mid - start + 1) * self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+2] += (end - mid) * self.lazy_add[node] self.lazy_add[node] = 0 if l <= mid: res += self.query_sum(2*node+1, start, mid, l, r) if r > mid: res += self.query_sum(2*node+2, mid+1, end, l, r) return res def solve(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() N, Q = int(data[0]), int(data[1]) # 数组大小 和 操作数量 A = list(map(int, data[2:N+2])) # 初始化数组 st = SegmentTree(N) st.build_tree(0, 0, N-1, A) idx = N + 2 results = [] for _ in range(Q): op_type = data[idx]; idx += 1 L, R = map(int, data[idx:idx+2]); idx += 2 if op_type == 'Q': # 查询[L,R]的和 result = st.query_sum(0, 0, N-1, L-1, R-1) results.append(result) elif op_type == 'U': # 修改[L,R]+X X = int(data[idx]); idx += 1 st.update_range(0, 0, N-1, L-1, R-1, X) print("\n".join(map(str, results))) solve() ``` --- #### 关键点解析 1. **初始化与构建**:在线段树创建过程中,需要遍历输入数据并将其映射至对应的叶子节点[^1]。 2. **延迟传播机制**:为了优化性能,在执行批量更新时不立即作用于所有受影响区域,而是记录更改意图并通过后续访问逐步生效[^2]。 3. **时间复杂度分析**:由于每层最多只访问两个子树分支,因此无论是更新还是查询都维持在 $O(\log n)$ 范围内[^3]。 ---
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