改变DM6467的内存划分

最新推荐文章于 2025-04-08 09:25:18 发布
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文章详细介绍了在DM6467芯片中遇到内存划分导致的DSP-sidememorymap不匹配错误，通过修改内存划分、重新编译相关组件解决了问题，并强调了代码重构的重要性。

http://www.it610.com/article/1840582.htm


上次改过bbxm的http://blog.youkuaiyun.com/godofdsp/article/details/9377515，这次搞6467又遇到同样的问题了。按照bbxm的方法修改了内存划分，运行时候却出现了"Error: DSP-side memory map does not match configuration. Compare DSP-side TCF/MAP file with /dsplink/config/all/CFG_<PLATFORM>.c"的错误。按照错误提示在dsplink/all/下找到了对应平台的配置文件，只需要改RESETCTRLADDR就行，这个要和codec server中的memmap.tci文件指定的DSPLINKMEM内存段起始地址对应。看了下dm3730和dm6467的配置文件，dsplink所需内存总长度都是2M，dsplink的文档里也是这么写的。奇怪的是这俩芯片的dvsdk中自带的codec server分配给dsplink的却都不足2M，只有1M上下的样子，不知道ti在搞什么鬼。不管ti那进水的脑子是怎么想的，反正我把codec server的dsplink内存段都改成了2M。然后编译，dsplink需要重新编译，codec server需要重新编译，调用codec server的应用程序也要重新编译！最后这个一定要记得！不要以为调用另一个程序就不需要编译了，这边也是要和codec server的部分代码进行链接的。

就冲ti这堆冗杂繁复的工具和代码，就活该被高通和nvidia抢去消费电子市场！

改变DM6467的内存划分

DM数据库体系架构
qq_40268666的博客
08-28 1890
之所以说是虚拟缓冲，是因为系统没有真正创建特定属于哈希缓冲区的内存，而是在进行哈希连接时，对排序的数据量进行了计算。每次对数据库的操作都会涉及到数据字典信息，访问数据字典信息的效率直接影响到相应的操作效率。为扩展名，它是数据库中最重要的文件类型，一个 DM 数据文件对应磁盘上的一个物理文件，是真实数据存储的地方，每个数据库至少有一个与之相关的数据文件，但实际应用中，通常有多个数据文件。在 DM 数据库内部，所有的数据文件组合在一起被划分到一个或者多个表空间中，所有的数据库内部对象 都存放在这些表空间中。
【达梦数据库】DM8体系结构
weixin_44559140的博客
07-13 1173
本文介绍了达梦数据库的体系架构，主要包括数据库和实例、逻辑结构、物理存储结构、内存架构、线程等。
DM6446 Codec Engine问题总结及解决办法
sxjk1987的专栏
04-04 3176
DM6446 Codec Engine问题 问题1： DAVINCI_EVM DM6446 跑 DEMOS 里面的 encodedecode 例子出现以下问题： Encodedecode Debug: PAL selected Encode-decode demo started! Encodedecode Debug: Codec Engine Initialized! Trac
调试经验－－codec
lintax的专栏
03-02 3066
davinci平台，在dvsdk中提供了一套arm与dsp的交互机制，即codec engine机制。简单讲，就是通过定义好的一套接口，可以在arm端调用dsp算法。codec是编解码的简写，在本文中代表dsp算法。 我们采用的开发方法：在ccs中开发dsp算法，编译生成库，复制到linux下的dvsdk中，生成dsp运行程序。 在系统启动后，先运行arm程序，然后调用dsp算法。 在codec的调试过程中，也有些经验与教训： 1，在davinci平台上对dsp程序的调试方法； 2，TDS560USB仿真器
达芬奇davinci DM6467 codec engine 例程编译 video_copy
lanqilovezs的专栏
03-08 1655
编译例程主要有4个步骤，1、编译codec；2、编译extensions目录；3、编译server；4、编译apps 首先进入codec_engine范例目录 cd /root/dvsdk_2_00_00_22/codec_engine_2_23_01/examples 1、编辑user.bld 使能“DSP”，其他的都是false，并指定编译器目录，将除DM6467以外的平台都注释掉
转载DSPLINK
王世宏的专栏
06-13 636
DSPLink 这一阵子上班的时间差不多都在折腾着这个东西。TI的工具链体系复杂又不好弄，每个工具都可以花钱来买，或者绕过去用非标准方法做。真不知道他们那帮做技术的怎么能算计这么精？看起来还是ADI厚道些，虽然当初也是整天埋怨没有人肯免费教你，但是毕竟人家文档做的清楚，几千页读下来至少也有点儿感觉了。直到现在还是没搞明白，要是想用CCS这个IDE来开发算法，到底需要加多少插件。难道说CE、XDC
DDR内存芯片基础知识
weixin_45905650的博客
11-10 5035
DDR的全称为Double Data Rate SDRAM（双倍速率的SDRAM），就是我们平时说的内存颗粒，也就是内存芯片。DDR在原有的SDRAM的基础上改进而来，SDRAM在一个CLK周期传输一次数据，而DDR在一个CLK周期传输两次数据，分别在上升沿和下降沿各传输一次数据。随着技术的发展，DDR经历了多轮技术迭代，发展出了DDR2、DDR3、DDR4、DDR5，从DDR到DDR5主要的区别是在于传输速率的不同，随着时钟周期的不断降低，传输速率也不断提高。
DM数据库体系结构简述
weixin_48536597的博客
06-14 1165
DM数据库体系机构主要包含逻辑存储机构，物理存储结构，内存结构以及线程结构，下面根据自己的所学，简单做个介绍在 DM7 之前版本的 DM 数据库中，“数据库”和“实例”这两个术语经常可以互相替换，意义也很相近。在 DM7 以及之后版本的数据库中，“数据库”和“实例”这两个概念之间有着很大的差别，甚至可以说它们是两个完全不同的实体。当同时出现 DM 数据库和实例时，DM 数据库指的是磁盘上存放在 DM 数据库中的数据的集合，一般包括：数据文件、日志文件、控制文件以及临时数据文件等。
个人笔记005之分享DM8数据库体系架构、内存、线程
优快云WangJ的博客
05-28 479
达梦数据库体系架构、内存、线程知识
DM数据库体系结构介绍
miracle
05-13 3535
1、DM逻辑结构 DM 数据库为数据库中的所有对象分配逻辑空间，并存放在数据文件中。在 DM 数据库内部，所有的数据文件组合在一起被划分到一个或者多个表空间中，所有的数据库内部对象都 存放在这些表空间中。同时，表空间被进一步划分为段、簇和页（也称块）。通过这种细分， 可以使得 DM 数据库能够更加高效地控制磁盘空间的利用率。 下图显示了这些数据结构之间的关系。 在 DM8 中存储的层次结构如下： 数据库由一个或多个表空间组成； 每个表空间由一个或多个数据文件组成； 每个数据文件由一个或多..
OpenEuler运维实战-系统资源监控与性能优化-CPU·内存·IO
https://ophome.blog.youkuaiyun.com,在IT行业有多年的工作经验，尤其是在Python、Linux、负载均衡、Nginx和服务器运维等领域。
04-08 1463
表示输入（Input）/输出（Output），输入指系统接收信号或数据的操作，输出指从系统发出信号或数据的操作。同时，该命令还给出了不同节点间的距离，距离越远，跨NUMA内存访问的延时越大。在NUMA下，处理器访问本地内存的速度比非本地内存速度（内存位于另一个处理器，或者是处理器之间共享的内存）快。（non-uniform memory access，简称NUMA）是一种为多处理器的电脑设计的内存架构，是计算机的重要组成部件，用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬件等外部存储器交换的数据。
DM648开发板Lytech测试程序分析与评估
1. **硬件规格说明**：包括DM648处理器的主要性能指标，如频率、内存容量、外设接口、电压要求等；Lytech开发板的物理布局、尺寸、接口说明以及如何与DM648芯片连接等。 2. **软件环境搭建**：涉及如何在Lytech...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
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内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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DM6467 Bootloader源码分析与应用
在DM6467的Bootloader源码中，需要特别关注初始化CPU、内存、外设以及查找并加载操作系统的过程。 6. 关键代码片段理解 Bootloader源码中往往包含一些关键代码片段，如中断处理、设备驱动初始化、内存映射等，...
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