Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

UART DMA как FIFO

Я работаю над проектом с микроконтроллером серии dspic33E. Я использую связь UART для связи с другими устройствами и хранения данных, поступающих от других устройств и периферийных устройств. Чтобы гарантировать отсутствие потери данных при обмене данными через UART, я использую буфер FIFO. Это очень полезно. После этого я проверяю буфер всякий раз, когда мне нужно, и если есть какие-либо данные, которые мне нужно обработать, я читаю их из буфера FIFO и выполняю необходимый процесс. Я ожидаю такой же производительности в DMA, когда я комбинирую его с UART.

Но, насколько я знаю, буферы DMA могут быть прочитаны только прерыванием половины буфера/полного буфера. Я не знаю, почему DMA устроен именно так. Если я могу получить доступ к DMA, не дожидаясь установки прерывания для чтения данных из его буфера, я могу использовать его как FIFO, а также это снижает нагрузку на ЦП. Возможно ли это в контроллерах dspic? Как я могу приблизиться к DMA, чтобы использовать его в качестве буфера FIFO, не дожидаясь установки прерывания для чтения его буферов.

Надеюсь, я ясно объяснил свое мнение о DMA. Дайте свое предложение по этому запросу. Заранее спасибо...

25.05.2020

  • Как мне приблизиться к DMA, чтобы использовать его в качестве буфера FIFO -- Ваша формулировка неудобна. DMA — это просто способ передачи данных. Буфер назначения все еще должен быть определен драйвером. DMA лучше всего подходит для операций ввода-вывода с известным размером передачи, т. е. с фиксированным размером блока, например сектора диска. Символьное устройство, не менее асинхронное, как правило, плохо подходит для DMA. Одним из обходных путей для USART в SoC Atmel/Microchip MPU является функция тайм-аута приемника, которая используется для прерывания активной передачи DMA, когда новые входные данные не поступили после N битового времени (указывая на возможный конец пакета). 26.05.2020
  • Спасибо за ваш комментарий @sawdust. Я рассмотрю метод под названием «тайм-аут получения». Я сомневаюсь, почему DMA предназначен для чтения после генерации прерывания, такого как половина/полный буфер. Если его можно обойти, можем ли мы использовать его как циклический буфер FIFO и читать, когда захотим? 27.05.2020
  • Описанный мной тайм-аут приемника реализован аппаратно. Ваше устройство может не поддерживать его. См. эти вопросы и ответы. Передачи DMA не синхронизируются с ЦП и вашей программой; это цель прерываний завершения DMA. Если вы читаете всякий раз, когда мы хотим, то вы угадываете, что является новыми, достоверными данными. Возможно, вы можете улучшить угадывание, обнулив/инициализировав память при чтении FIFO, чтобы новые записи были видны 255 из 256 значений. 27.05.2020
  • Этот ответ и первая половина этот ответ может помочь. 27.05.2020

Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..