调试软件和调试系统

使用PC上的Linux里的DebugServer和GDB对一颗RISC-V SoC芯片进行debug, RISC-V芯片在开发板上,开发板和PC之间使用下载器,下载器一端连接开发板上连出的JTAG端口,一端连接PC上的USB接口。GDB、DebugServer、下载器(adapter)和target端的连接关系可以参考下图。
在这里插入图片描述

RISC-V SoC芯片:里面有RISC-V core,和SoC中的debug module相连,这个debug module对内控制RISC-V core、读取寄存器、访问memory,对外和JTAG控制器连接,JTAG控制器的接口连到芯片的PAD。
Adapter:负责协议转换:把USB的JTAG控制信息按JTAG协议转换输出,满足协议定义的电气特性。
Linux系统:负责提供USB驱动,由DebugServer所调用。
DebugServer:负责把GDB的高级别命令转换成JTAG命令,并通过特定下载器的要求进行打包,准备调用OS提供的USB驱动由USB发送出去。GDB和DebugServer之间使用TCP协议进行连接。
GDB:这个GDB并非是Linux系统下调试host系统(可能是x86,可能是ARM或者其他)的GDB,而是交叉编译工具提供的调试非host系统的RISC-V设备的GDB。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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