static int npu_detect_callback_body(unsigned char *pBuffer, int size, int ch_idx, Awnn_Context_t *context) { unsigned char *body_input_buf[2] = {NULL, NULL}; aialgo_context_t *pctx = get_aicontext(); int ret = 0; body_input_buf[0] = pBuffer; body_input_buf[1] = pBuffer + size * 2 / 3; awnn_set_input_buffers(context, body_input_buf); long start_time = get_time_in_us(); awnn_run(context); if (1 == pctx->ai_det_runtime_print || 3 == pctx->ai_det_runtime_print) { alogd("body awnn_run cost %dms", (get_time_in_us() - start_time) / 1000); } Awnn_Post_t post; post.type = (AWNN_DET_POST_TYPE)pctx->attr.ch_info[ch_idx].nbg_type; post.width = pctx->attr.ch_info[ch_idx].src_width; post.height = pctx->attr.ch_info[ch_idx].src_height; post.thresh = pctx->attr.ch_info[ch_idx].thresh; Awnn_Result_t result; awnn_det_post(context, &post, &result); if (result.valid_cnt > 0) { if (pctx->attr.ch_info[ch_idx].draw_orl_enable) { paint_object_detect_region_body(&result, ch_idx); } for (int j = 0; j < result.valid_cnt; j++) { if (1 == pctx->ai_det_result_print || 5 == pctx->ai_det_result_print) { alogd("ch_idx=%d, [%d/%d] cls %d, prob %f, rect[%d,%d,%d,%d]", ch_idx, j + 1, result.valid_cnt, result.boxes[j].label, result.boxes[j].score, result.boxes[j].xmin, result.boxes[j].ymin, result.boxes[j].xmax, result.boxes[j].ymax); } else if (2 == pctx->ai_det_result_print || 6 == pctx->ai_det_result_print) { if (0 == result.boxes[j].label) { alogd("ch_idx=%d, [%d/%d] cls %d, prob %f, rect[%d,%d,%d,%d]", ch_idx, j + 1, result.valid_cnt, result.boxes[j].label, result.boxes[j].score, result.boxes[j].xmin, result.boxes[j].ymin, result.boxes[j].xmax, result.boxes[j].ymax); } } } ret = result.valid_cnt; } return ret; }
时间: 2024-04-15 09:25:49 浏览: 245
这段代码是一个 `npu_detect_callback_body` 函数的实现,它可能是用于处理某种神经网络模型的检测结果的回调函数。根据代码的结构和变量名可以推测,它可能是在某个视频流或图像序列中进行目标检测的过程中被调用的。
以下是代码的大致解释:
1. 首先,在函数开始部分定义了一些变量,包括一个指向两个缓冲区的指针 `body_input_buf`、一个指向全局上下文结构体 `pctx` 的指针和一个整数变量 `ret`。
2. 然后,将输入数据分为两个部分,并将这两个部分的指针存储在 `body_input_buf` 中。
3. 接下来,通过调用 `awnn_set_input_buffers` 函数将分割后的输入数据设置为神经网络模型的输入缓冲区。
4. 调用 `awnn_run` 函数来运行神经网络模型。
5. 如果全局上下文结构体中的 `ai_det_runtime_print` 字段为 1 或 3,则打印神经网络模型运行的耗时。
6. 创建 `Awnn_Post_t` 结构体实例 `post`,并根据全局上下文结构体中的相关字段给其赋值。
7. 调用 `awnn_det_post` 函数,将 `post` 结构体和 `Awnn_Result_t` 结构体实例 `result` 作为参数,以获取检测结果。
8. 如果检测结果中有效目标计数大于 0,则根据全局上下文结构体中的相关字段进行绘制或打印。
9. 返回有效目标计数。
需要注意的是,这段代码可能是某个特定项目中的一部分,具体的含义和功能还需要根据整个项目的上下文来确定。
相关问题
npu_detect_callback_body
`npu_detect_callback_body` 是一个可能与 NPU(神经网络处理单元)检测回调函数相关的代码部分。根据命名推测,它可能是用于定义检测回调函数的主体部分。
然而,具体的含义还需要根据上下文和相关代码来确定。如果你能提供更多关于 `npu_detect_callback_body` 的信息,比如所在的编程语言、相关函数的参数或代码片段,我可以给出更准确的解释和帮助。
[ 22.687472] [T1601296] hang_detect HANG_KICK ( 390) [ 22.688081] [T1601296] [Hang_Detect] hang_detect enabled 13 什么意思
<think>好的,我现在需要处理用户关于内核日志中出现的hang_detect相关信息的提问。用户提供的日志内容是:
[ 22.687472] [T1601296] hang_detect HANG_KICK ( 390)
[ 22.688081] [T1601296] [Hang_Detect] hang_detect enabled 13
首先,我需要理解这些日志的含义。用户可能是在系统运行过程中遇到了挂起或者响应延迟的问题,系统内的hang_detect机制被触发,生成了这些日志。用户希望了解这些日志的具体含义以及可能的原因和解决方法。
接下来,我要分析日志的各个部分。时间戳是22.687472和22.688081,说明这两个事件发生得非常接近。T1601296可能代表线程ID,但需要确认是否内核中的线程编号通常以T开头。不过,更可能的是,这里的T代表任务(Task),后面的数字是任务或进程的ID。
hang_detect HANG_KICK (390):这里的关键词是hang_detect和HANG_KICK。HANG_KICK可能表示系统检测到了某个任务或进程的挂起,并触发了某种机制(比如踢出或重启)。括号中的390可能是一个错误代码、计数器或者标识符,需要进一步查阅相关内核文档或代码。
第二行的[Hang_Detect] hang_detect enabled 13:这里提到hang_detect被启用,数值13可能代表检测器的实例、参数配置或者某种状态码。需要确认13是否对应特定的配置选项或阈值。
接下来,我需要考虑用户可能的背景。用户可能有一定的技术背景,了解系统日志的基本结构,但可能不熟悉特定的内核机制,如hang_detect。用户可能遇到了系统不稳定或任务挂起的问题,希望通过这些日志找到原因和解决方案。
用户的需求不仅仅是了解日志的含义,更想知道这些日志出现的原因、可能的后果以及如何解决。因此,回答需要包括以下几点:
1. 日志各部分的解释。
2. hang_detect机制的作用。
3. 触发HANG_KICK的可能原因。
4. 数值390和13的可能含义。
5. 解决方法和调试步骤。
需要确保回答准确,避免猜测,特别是关于数值的具体含义,如果无法确定,应建议用户查阅相关内核文档或代码,或者使用调试工具进一步分析。
同时,用户之前的提问涉及内核线程创建的问题,这次的问题可能相关,可能是同一系统下的不同日志,需要检查是否有共同的原因,比如资源不足或驱动问题。
可能的原因包括:
- 硬件问题(如CPU过热、内存故障)
- 驱动或内核模块缺陷
- 资源竞争或死锁
- 系统负载过高导致任务无法及时调度
在回答中,需要建议用户检查系统资源使用情况,查看其他相关日志,使用工具如dmesg、ftrace进行调试,检查是否有最近的系统更新或驱动更改,以及如何配置hang_detect的相关参数。
需要确保语言清晰,结构合理,分点说明,便于用户理解和操作。</think>### **内核日志 `hang_detect` 信息解析**
你提供的日志片段表明系统触发了**任务挂起检测(hang_detect)机制**,通常与内核任务长时间未响应或卡死有关。以下是详细分析:
---
#### **1. 日志逐行解释**
- **`[T1601296] hang_detect HANG_KICK (390)`**
- **`T1601296`**:内核任务的唯一标识符(`T` 表示任务,`1601296` 为任务ID)。
- **`hang_detect`**:内核的**任务挂起检测模块**,用于监控关键任务是否在规定时间内完成。
- **`HANG_KICK`**:检测到任务挂起后触发的动作(如重启任务、触发错误处理)。
- **`390`**:可能表示**挂起阈值**(单位可能是毫秒或检测周期次数)或**错误代码**,需结合内核版本和代码确认。
- **`[Hang_Detect] hang_detect enabled 13`**
- **`enabled 13`**:表示`hang_detect`机制已启用,`13`可能是:
- **检测实例的编号**(例如监控第13个任务或模块)。
- **配置参数**(如超时时间、检测模式)。
- **调试级别**(日志详细程度)。
---
#### **2. `hang_detect` 机制的作用**
- **核心功能**:监控关键内核任务(如调度器、中断处理、驱动工作队列)是否在规定时间内完成任务。
- **触发条件**:
- 任务因死锁、优先级反转、硬件故障等原因无法释放CPU。
- 任务因代码缺陷(如无限循环)无法退出。
- **响应动作**:
- 记录错误日志(`HANG_KICK`)。
- 尝试恢复任务(如发送信号、重置硬件)。
- 触发内核崩溃(Panic)或重启(取决于配置)。
---
#### **3. 常见原因分析**
根据日志内容,可能的问题方向包括:
##### **(1)任务执行超时**
- **硬件资源瓶颈**:
- CPU被高优先级任务(如中断处理)占满,导致`T1601296`无法调度。
- 内存带宽不足或I/O延迟过高,任务等待资源超时。
- **软件缺陷**:
- 任务代码中存在**死锁**(如自旋锁未释放)。
- 任务函数进入**无限循环**(未正确处理边界条件)。
##### **(2)驱动或内核模块问题**
- 驱动中的硬件操作(如传感器读写)因超时未返回。
- 内核模块未正确处理中断信号或异步事件。
##### **(3)硬件异常**
- 外设(如GPU、NPU)未响应,导致关联任务阻塞。
- 内存损坏或总线错误影响任务执行。
---
#### **4. 调试与解决方法**
##### **(1)定位挂起任务**
- **通过任务ID查找任务信息**:
```bash
# 假设系统支持,查看任务详情
cat /proc/1601296/status
ps -eLF | grep 1601296
```
- 确认任务是内核线程(如`kworker`)还是用户进程。
##### **(2)分析关联日志**
- 使用`dmesg -T`查看完整内核日志,搜索以下关键词:
- `HANG_KICK`
- `soft lockup`(软死锁)
- `hardware error`(硬件错误)
##### **(3)启用内核调试工具**
- **检测软死锁**:
```bash
# 启用软死锁检测
echo 1 > /proc/sys/kernel/softlockup_panic
```
- **使用`ftrace`跟踪任务调度**:
```bash
echo function > /sys/kernel/debug/tracing/current_tracer
echo 'schedule' > /sys/kernel/debug/tracing/set_ftrace_filter
echo 1 > /sys/kernel/debug/tracing/tracing_on
```
##### **(4)检查硬件状态**
- 通过`smartctl`(硬盘)、`mcelog`(CPU/内存错误)排查硬件故障。
- 监控CPU温度、电压是否异常(如使用`lm-sensors`)。
---
#### **5. 示例解决方案**
- **若为驱动问题**:
- 更新问题驱动(如通过`dmesg`确认驱动名称)。
- 在驱动代码中添加超时处理和错误恢复逻辑。
- **若为硬件资源争用**:
- 调整任务优先级(`sched_setscheduler`)。
- 优化高负载任务的资源分配(如绑定CPU核)。
---
### **总结**
日志 `hang_detect HANG_KICK (390)` 表明系统检测到任务 `T1601296` 未在规定时间内完成,可能由死锁、硬件故障或驱动缺陷导致。建议通过以下步骤排查:
1. 确认任务类型(内核线程/用户进程)。
2. 检查关联的内核日志和硬件状态。
3. 使用调试工具跟踪任务调度与资源使用。
4. 更新或修复相关驱动/内核模块。
阅读全文
相关推荐















