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(示例中FLASH_ADDR()宏需适配实际硬件)。如何适配

时间: 2025-06-16 19:52:32 浏览: 14
<think>好的,我现在要解决的问题是如何适配示例中的FLASH_ADDR()宏,使其适用于实际的硬件。首先,我需要理解FLASH_ADDR宏的作用。通常,这样的宏用于将逻辑地址转换为物理地址,或者处理内存映射中的特定区域,比如Flash存储器。用户提到需要适配实际硬件,所以我需要根据目标硬件的Flash存储器的基地址和布局来调整这个宏。 接下来,我需要确定当前示例中的宏可能存在哪些不匹配的情况。例如,原宏可能假设Flash的基地址是某个固定值,而实际硬件中这个基地址可能不同。或者,可能存在地址偏移的计算方式需要调整,比如不同的分页方式或扇区大小。此外,还可能涉及到对齐要求或地址转换的步骤。 第一步,我应该查阅目标硬件的存储器映射文档,找到Flash存储器的起始地址(基地址)和大小。例如,假设实际硬件的Flash基地址是0x08000000,而示例中使用的是0x00000000,那么就需要在宏中将逻辑地址加上这个基地址。 第二步,考虑地址的计算方式。如果原宏只是简单地将输入的参数作为偏移,那么新的宏应该是基地址加上偏移量。例如,原宏可能是#define FLASH_ADDR(offset) (offset),而实际需要改为#define FLASH_ADDR(offset) (0x08000000 + (offset))。但这里需要确认参数offset的单位,是字节、字,还是其他单位?如果硬件有特殊的分区结构,比如每个扇区的大小不同,可能需要更复杂的计算。 第三步,检查是否存在对齐问题。某些硬件要求访问Flash地址时必须按特定字节对齐,比如4字节或8字节对齐。如果原示例中没有处理对齐,而实际硬件需要,那么宏可能需要包含对齐调整。例如,使用宏将输入的地址向上或向下对齐到最近的边界。 第四步,考虑是否需要地址转换。有些系统可能需要在运行时代码中进行重定位,或者使用内存映射外的地址访问Flash,这时可能需要特殊的转换函数或宏。例如,某些微控制器在运行时通过特定的外设总线访问Flash,此时物理地址可能与逻辑地址不同。 第五步,验证示例中的使用场景。例如,如果原示例中FLASH_ADDR()用于直接访问内存,如指针解引用,那么确保转换后的地址是有效的。可能需要测试不同的用例,比如读取特定扇区或写入操作(如果支持)。 第六步,考虑编译器和硬件平台的特殊性。不同的编译器可能对地址的处理有不同要求,比如是否需要使用volatile关键字,或者是否需要特殊的属性声明(如__attribute__((section(".flash"))))。此外,某些平台可能要求使用特定的函数来访问Flash,而不是直接指针操作,这时候宏可能需要封装函数调用。 第七步,调试和测试。适配后需要通过实际硬件测试,确认地址转换正确。例如,尝试读取Flash中的已知数据,或写入(如果允许)并验证结果。如果出现问题,可能需要检查地址计算是否正确,或者是否存在权限问题。 可能的错误点包括:基地址错误、偏移计算错误、未考虑对齐、编译器优化导致的问题(如未使用volatile)、访问方法不正确(如直接写入只读的Flash区域)。需要逐一排除这些可能性。 总结,适配FLASH_ADDR宏的关键步骤是确定实际硬件的Flash基地址和布局,调整宏的地址计算方式,处理对齐和转换需求,并验证其正确性。同时,需考虑编译器和硬件访问的特殊要求,确保宏生成的地址符合硬件规范并能正确访问Flash存储器。</think>要适配`FLASH_ADDR()`宏到实际硬件,需遵循以下步骤: --- ### **第一步:确认硬件Flash基地址** 1. **查阅芯片手册** 找到目标硬件的Flash存储器 **物理基地址**,例如: - STM32F4系列:`0x08000000` - ESP32:`0x3F400000`(SPI Flash映射地址) - 其他芯片需参考具体手册。 2. **定义基地址宏** ```c #define FLASH_BASE_ADDR 0x08000000 // 替换为实际基地址 ``` --- ### **第二步:分析地址映射逻辑** 1. **明确参数类型** - 若`FLASH_ADDR()`的输入是 **偏移量**(如页号、扇区号): ```c #define FLASH_SECTOR_SIZE 0x1000 // 假设扇区大小为4KB #define FLASH_ADDR(sector) (FLASH_BASE_ADDR + (sector) * FLASH_SECTOR_SIZE) ``` - 若输入是 **字节地址**: ```c #define FLASH_ADDR(offset) (FLASH_BASE_ADDR + (offset)) ``` 2. **处理特殊对齐**(如需要) ```c #define FLASH_ADDR(offset) (FLASH_BASE_ADDR + ((offset) & ~0x3)) // 4字节对齐 ``` --- ### **第三步:适配硬件访问方式** 1. **直接指针访问** ```c uint32_t *data = (uint32_t *)FLASH_ADDR(0x1000); // 读取0x08001000地址 ``` - 需确保编译器支持直接地址访问(如嵌入式编译器)。 2. **通过外设函数访问** 若需调用专用API(如HAL库): ```c #define FLASH_ADDR(sector) (sector) // 传递逻辑扇区号给API HAL_FLASH_Read(FLASH_ADDR(2), buffer, len); // 示例:读取扇区2 ``` --- ### **第四步:验证与调试** 1. **读取测试** 尝试读取Flash固定位置数据(如向量表起始值),验证地址是否正确: ```c uint32_t sp_value = *(uint32_t *)FLASH_ADDR(0); // 检查栈指针初始值 ``` 2. **写入测试**(如果支持) ```c HAL_FLASH_Program(FLASH_TYPEPROGRAM_WORD, FLASH_ADDR(0x1000), 0x12345678); ``` 3. **调试工具辅助** 使用JTAG/SWD查看内存,确认`FLASH_ADDR()`生成的地址是否指向预期位置。 --- ### **常见问题排查** | 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 | |------------------------|-----------------------------|-----------------------------| | 读取数据全为0xFF | 基地址错误或偏移计算错误 | 检查基地址和偏移乘法逻辑 | | 硬件异常(HardFault) | 地址未对齐或非法访问 | 添加对齐宏或调整参数类型 | | 写入失败 | Flash未解锁或地址只读 | 调用解锁函数或检查写保护位 | --- ### **示例代码(STM32场景)** ```c // 定义Flash基地址和扇区大小 #define FLASH_BASE_ADDR 0x08000000 #define FLASH_SECTOR_SIZE 0x20000 // 128KB扇区(STM32F4) // 将扇区号转换为物理地址 #define FLASH_ADDR(sector) (FLASH_BASE_ADDR + (sector) * FLASH_SECTOR_SIZE) // 使用示例:擦除第2扇区 HAL_FLASHEx_Erase(&EraseInitStruct, SectorError); ``` --- 通过以上步骤,可根据实际硬件调整`FLASH_ADDR()`宏,确保地址映射正确。
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static enum NANDFLASH_RET_T nandflash_read_raw_page(enum HAL_FLASH_ID_T id, uint32_t block, uint32_t page, uint32_t offset, uint8_t *buffer, uint32_t len) { enum NANDFLASH_RET_T ret; uint32_t row_addr, col_addr; uint32_t remains; row_addr = nandflash_block_page_to_row_addr(block, page); nandflash_select_die(id, block); ret = nandflash_start_page_read(id, row_addr); norflaship_cmd_done(id); if (ret != NANDFLASH_RET_OK && ret != NANDFLASH_RET_READ_CORRECTED) { return ret; } #ifdef FLASH_DMA remains = nandflash_start_rx_dma(id, buffer, len); if (remains < len) { uint32_t dma_len = len - remains; norflaship_busy_wait(id); // Rx word size norflaship_dma_rx_size(id, 4); col_addr = nandflash_block_page_offset_to_col_addr(id, block, offset); nandflash_read_from_cache(id, col_addr, dma_len); offset += dma_len; buffer += dma_len; nandflash_dma_busy_wait(id); norflaship_busy_wait(id); // Rx byte size norflaship_dma_rx_size(id, 1); } #else remains = len; #endif if (remains) { #ifdef BUFFER_READ uint32_t index = 0; uint8_t val; norflaship_clear_rxfifo(id); col_addr = nandflash_block_page_offset_to_col_addr(id, block, offset); nandflash_read_from_cache(id, col_addr, remains); while (1) { norflaship_rxfifo_empty_wait(id); val = norflaship_read_rxfifo(id); if (buffer) { buffer[index] = val; } ++index; if (index >= remains) { break; } } #else col_addr = nandflash_block_page_offset_to_col_addr(id, block, offset); /* NX: liupei read from DMA */ #ifdef FLASH_RX_DMA nandflash_rx_dma_start(id, (uint8_t *)(NANDFLASH_NC_BASE + col_addr), buffer, remains); #else memcpy(buffer, (uint8_t *)(NANDFLASH_NC_BASE + col_addr), remains); #endif /* NX */ #endif } return ret; } 这个函数中为什么需要offset入参,直接使用page去读这个页不就可以了?

#define Drv89x_OCP_STAT_1_ADDR 0x01u #define Drv89x_OCP_STAT_2_ADDR 0x02u #define Drv89x_OCP_STAT_3_ADDR 0x03u #define Drv89x_OLD_STAT_1_ADDR 0x04u #define Drv89x_OLD_STAT_2_ADDR 0x05u #define Drv89x_OLD_STAT_3_ADDR 0x06u uint8 VaDrv89x_u_RxBuffOCP11[2]; static void Drv89x_Read_DiagRegister(void) { static l_read_chip_id = Drv89x_CHIP1; switch(l_read_chip_id) { case Drv89x_CHIP1: if(VeDrv89x_u_GLOABL_FAULT[l_read_chip_id].Drv89xFault_Global_OLD != DRV8912_DIAG_NOERROR) { VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OLD_STAT_1_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOLD11,l_read_chip_id); VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OLD_STAT_2_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOLD12,l_read_chip_id); VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OLD_STAT_3_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOLD13,l_read_chip_id); } if(VeDrv89x_u_GLOABL_FAULT[l_read_chip_id].Drv89xFault_Global_OCP != DRV8912_DIAG_NOERROR) { VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OCP_STAT_1_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOCP11,l_read_chip_id); VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OCP_STAT_2_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOCP12,l_read_chip_id); VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OCP_STAT_3_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOCP13,l_read_chip_id); } break; case Drv89x_CHIP2: if(VeDrv89x_u_GLOABL_FAULT[l_read_chip_id].Drv89xFault_Global_OLD != DRV8912_DIAG_NOERROR) { VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OLD_STAT_1_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOLD21,l_read_chip_id); VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OLD_STAT_2_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOLD22,l_read_chip_id); VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OLD_STAT_3_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOLD23,l_read_chip_id); } if(VeDrv89x_u_GLOABL_FAULT[l_read_chip_id].Drv89xFault_Global_OCP != DRV8912_DIAG_NOERROR) { VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OCP_STAT_1_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOCP21,l_read_chip_id); VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OCP_STAT_2_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOCP22,l_read_chip_id); VaDrv89x_u_TxBuff[0] = REG_READ_Drv89x|Drv89x_OCP_STAT_3_ADDR; VaDrv89x_u_TxBuff[1] = 0u; Drv89x_SpiTransmit(VaDrv89x_u_TxBuff,VaDrv89x_u_RxBuffOCP23,l_read_chip_id); } break; default: break; } }该函数的功能是分两个周期去读取两个芯片的各6个寄存器,VaDrv89x_u_RxBuffOCP11这种缓冲区都是uint8的含有两个元素的数组,请问能怎么优化该函数?

ModbusMasterStatus modbus_write_single_register( ModbusMasterContext* ctx, uint8_t slave_addr, uint16_t reg_addr, uint16_t value) { if(!ctx) return MB_MASTER_INVALID_RESPONSE; ModbusMasterStatus final_status = MB_MASTER_TIMEOUT; uint8_t retries = 0; // 构建请求帧 ctx->tx_buffer[0] = slave_addr; ctx->tx_buffer[1] = 0x06; // 功能码 *(uint16_t*)(ctx->tx_buffer + 2) = BSWAP16(reg_addr); *(uint16_t*)(ctx->tx_buffer + 4) = BSWAP16(value); uint16_t crc = modbus_crc16(ctx->tx_buffer, 6); *(uint16_t*)(ctx->tx_buffer + 6) = crc; while(retries <= ctx->config.retry_count) { // 切换发送模式 ctx->hal.rs485_dir_ctrl(true); if(!ctx->hal.uart_transmit(ctx->tx_buffer, 8)) { final_status = MB_MASTER_NETWORK_ERROR; break; } // 切换接收模式 ctx->hal.rs485_dir_ctrl(false); ctx->last_op_time = ctx->hal.get_timestamp(); ctx->state = MB_MASTER_BUSY; // 等待响应 uint32_t timeout = ctx->config.response_timeout; while((ctx->hal.get_timestamp() - ctx->last_op_time) < timeout) { int rx_len = ctx->hal.uart_receive(ctx->rx_buffer, sizeof(ctx->rx_buffer)); if(rx_len == 8) { // 正确响应长度应为8字节 if(validate_response(ctx, 0x06, slave_addr, rx_len)) { // 解析响应数据 uint16_t resp_addr = BSWAP16(*(uint16_t*)(ctx->rx_buffer + 2)); uint16_t resp_value = BSWAP16(*(uint16_t*)(ctx->rx_buffer + 4)); if(resp_addr == reg_addr && resp_value == value) { final_status = MB_MASTER_READY; } else { final_status = MB_MASTER_INVALID_RESPONSE; } break; } } } if(final_status == MB_MASTER_READY) break; // 等待帧间隔 uint32_t frame_delay = calc_interframe_delay(ctx->config.baudrate); while((ctx->hal.get_timestamp() - ctx->last_op_time) < frame_delay); retries++; } ctx->state = MB_MASTER_READY; return final_status; } 在主函数中引用此函数,向寄存器地址2000发送0001,从站地址01,输出主函数

ModbusMasterStatus modbus_write_single_register( ModbusMasterContext* ctx, uint8_t slave_addr, uint16_t reg_addr, uint16_t value) { if(!ctx) return MB_MASTER_INVALID_RESPONSE; ModbusMasterStatus final_status = MB_MASTER_TIMEOUT; uint8_t retries = 0; // ¹¹½¨ÇëÇóÖ¡ ctx->tx_buffer[0] = slave_addr; ctx->tx_buffer[1] = 0x06; // ¹¦ÄÜÂë *(uint16_t*)(ctx->tx_buffer + 2) = BSWAP16(reg_addr); *(uint16_t*)(ctx->tx_buffer + 4) = BSWAP16(value); uint16_t crc = modbus_crc16(ctx->tx_buffer, 6); *(uint16_t*)(ctx->tx_buffer + 6) = crc; while(retries <= ctx->config.retry_count) { // Çл»·¢ËÍģʽ ctx->hal.rs485_dir_ctrl(true); if(!ctx->hal.uart_transmit(ctx->tx_buffer, 8)) { final_status = MB_MASTER_NETWORK_ERROR; break; } // Çл»½ÓÊÕģʽ ctx->hal.rs485_dir_ctrl(false); ctx->last_op_time = ctx->hal.get_timestamp(); ctx->state = MB_MASTER_BUSY; // µÈ´ýÏìÓ¦ uint32_t timeout = ctx->config.response_timeout; while((ctx->hal.get_timestamp() - ctx->last_op_time) < timeout) { int rx_len = ctx->hal.uart_receive(ctx->rx_buffer, sizeof(ctx->rx_buffer)); if(rx_len == 8) { // ÕýÈ·ÏìÓ¦³¤¶ÈӦΪ8×Ö½Ú if(validate_response(ctx, 0x06, slave_addr, rx_len)) { // ½âÎöÏìÓ¦Êý¾Ý uint16_t resp_addr = BSWAP16(*(uint16_t*)(ctx->rx_buffer + 2)); uint16_t resp_value = BSWAP16(*(uint16_t*)(ctx->rx_buffer + 4)); if(resp_addr == reg_addr && resp_value == value) { final_status = MB_MASTER_READY; } else { final_status = MB_MASTER_INVALID_RESPONSE; } break; } } } if(final_status == MB_MASTER_READY) break; // µÈ´ýÖ¡¼ä¸ô uint32_t frame_delay = calc_interframe_delay(ctx->config.baudrate); while((ctx->hal.get_timestamp() - ctx->last_op_time) < frame_delay); retries++; } ctx->state = MB_MASTER_READY; return final_status; } 以上是modbusrtu协议中写单个寄存器的代码,根据以上代码,给出向地址2000H写入0001的代码

/** * Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2025. All rights reserved. * This file is a part of the CANN Open Software. * Licensed under CANN Open Software License Agreement Version 1.0 (the "License"). * Please refer to the License for details. You may not use this file except in compliance with the License. * THIS SOFTWARE IS PROVIDED ON AN "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OF ANY KIND, EITHER EXPRESS OR IMPLIED, * INCLUDING BUT NOT LIMITED TO NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, OR FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. * See LICENSE in the root of the software repository for the full text of the License. */ /*! * \file quant_batch_matmul_swiglu.cpp * \brief */ #include "register/op_def_registry.h" #include "tiling/tiling_api.h" #include "quant_batch_matmul_swiglu_tiling.h" namespace optiling { static ge::graphStatus TilingFunc(gert::TilingContext* context) { auto shape_a = context->GetInputTensor(0)->GetOriginShape(); auto shape_b = context->GetInputTensor(1)->GetOriginShape(); int32_t M = shape_a.GetDim(0); int32_t N = shape_b.GetDim(1); int32_t K = shape_a.GetDim(1); int32_t baseM = 64; int32_t baseN = 128; int32_t baseK = 128; auto ascendcPlatform = platform_ascendc::PlatformAscendC(context->GetPlatformInfo()); // 获取实际核心数 int32_t blockDim = ascendcPlatform.GetCoreNumAic(); matmul_tiling::MultiCoreMatmulTiling cubeTiling(ascendcPlatform); cubeTiling.SetDim(blockDim); // 设置核心数 // 计算每个核心处理的M维度大小(向上取整) int32_t perCoreM = (M + blockDim - 1) / blockDim; // 设置分块参数 - 使用SetFixSplit替代SetSplitStrategy cubeTiling.SetFixSplit(perCoreM, baseN, baseK); cubeTiling.SetAType(matmul_tiling::TPosition::GM, matmul_tiling::CubeFormat::ND, matmul_tiling::DataType::DT_FLOAT16); cubeTiling.SetBType(matmul_tiling::TPosition::GM, matmul_tiling::CubeFormat::ND, matmul_tiling::DataType::DT_FLOAT16); cubeTiling.SetCType(matmul_tiling::TPosition::GM, matmul_tiling::CubeFormat::ND, matmul_tiling::DataType::DT_FLOAT16); cubeTiling.SetBias(false); cubeTiling.SetBufferSpace(-1, -1, -1); cubeTiling.SetShape(M, N, K); cubeTiling.SetOrgShape(M, N, K); cubeTiling.SetSingleShape(M, N, K); QuantBatchMatmulSwigluTilingData tiling; if (cubeTiling.GetTiling(tiling.cubeTilingData) == -1){ return ge::GRAPH_FAILED; } uint32_t stepM = 1; uint32_t stepN = 1; tiling.cubeTilingData.set_stepM(stepM); tiling.cubeTilingData.set_stepN(stepN); context->SetBlockDim(blockDim); context->SetTilingKey(1); tiling.SaveToBuffer(context->GetRawTilingData()->GetData(), context->GetRawTilingData()->GetCapacity()); context->GetRawTilingData()->SetDataSize(tiling.GetDataSize()); // 多核工作空间计算 size_t perCoreOutputSize = perCoreM * N * sizeof(int32_t); size_t totalUserWorkspace = perCoreOutputSize * blockDim; size_t systemWorkspaceSize = ascendcPlatform.GetLibApiWorkSpaceSize(); size_t *currentWorkspace = context->GetWorkspaceSizes(1); currentWorkspace[0] = totalUserWorkspace + systemWorkspaceSize; return ge::GRAPH_SUCCESS; } } namespace ge { static ge::graphStatus InferShape(gert::InferShapeContext* context) { const gert::Shape* x1_shape = context->GetInputShape(0); const gert::Shape* x2_shape = context->GetInputShape(1); gert::Shape* y_shape = context->GetOutputShape(0); y_shape->SetDimNum(x1_shape->GetDimNum()); y_shape->SetDim(1, x1_shape->GetDim(x1_shape->GetDimNum() - 2)); y_shape->SetDim(0, x2_shape->GetDim(x1_shape->GetDimNum() - 1)); return GRAPH_SUCCESS; } } namespace ops { class QuantBatchMatmulSwiglu : public OpDef { public: explicit QuantBatchMatmulSwiglu(const char *name) : OpDef(name) { this->Input("x1") .ParamType(REQUIRED) .DataType({ge::DT_INT8}) .Format({ge::FORMAT_ND}) .UnknownShapeFormat({ge::FORMAT_ND}) .IgnoreContiguous(); this->Input("x2") .ParamType(REQUIRED) .DataType({ge::DT_INT8}) .Format({ge::FORMAT_ND}) .UnknownShapeFormat({ge::FORMAT_ND}) .IgnoreContiguous(); this->Input("scale") .ParamType(REQUIRED) .DataType({ge::DT_FLOAT}) .Format({ge::FORMAT_ND}) .UnknownShapeFormat({ge::FORMAT_ND}); this->Input("offset") .ParamType(OPTIONAL) .DataType({ge::DT_FLOAT}) .Format({ge::FORMAT_ND}) .UnknownShapeFormat({ge::FORMAT_ND}); this->Input("bias") .ParamType(OPTIONAL) .DataType({ge::DT_BF16}) .Format({ge::FORMAT_ND}) .UnknownShapeFormat({ge::FORMAT_ND}); this->Input("pertoken_scale") .ParamType(OPTIONAL) .DataType({ge::DT_FLOAT}) .Format({ge::FORMAT_ND}) .UnknownShapeFormat({ge::FORMAT_ND}); this->Output("y") .ParamType(REQUIRED) .DataType({ge::DT_BF16}) .Format({ge::FORMAT_ND}) .UnknownShapeFormat({ge::FORMAT_ND}); // this->Attr("dtype").AttrType(REQUIRED).Int(); this->Attr("transpose_x1").AttrType(OPTIONAL).Bool(false); this->Attr("transpose_x2").AttrType(OPTIONAL).Bool(false); OpAICoreConfig aicore_config; aicore_config.DynamicCompileStaticFlag(true) .DynamicFormatFlag(true) .DynamicRankSupportFlag(true) .DynamicShapeSupportFlag(true) .NeedCheckSupportFlag(false) .PrecisionReduceFlag(true) .ExtendCfgInfo("aclnnSupport.value", "support_aclnn"); this->AICore().AddConfig("ascend910b", aicore_config); this->AICore().SetTiling(optiling::TilingFunc); this->SetInferShape(ge::InferShape); } }; OP_ADD(QuantBatchMatmulSwiglu); } // namespace ops 和#include "kernel_operator.h" #include "lib/matmul_intf.h" constexpr int BUFFER_NUM = 2; using namespace AscendC; using namespace matmul; // 算子模板类 template <typename aType, typename bType, typename cType, typename biasType, typename outType> class QuantBatchMatmulSwigluKernel { public: __aicore__ inline QuantBatchMatmulSwigluKernel(){}; __aicore__ inline void Init(GM_ADDR a, GM_ADDR b, GM_ADDR bias, GM_ADDR c, GM_ADDR y, GM_ADDR scale, GM_ADDR workspace, const TCubeTiling &tiling, TPipe *pipe); __aicore__ inline void Process(TPipe *pipe); __aicore__ inline void EpilogueCopyIn(int id); __aicore__ inline void EpilogueCompute(int id); __aicore__ inline void EpilogueCopyOut(int id); // 当前只考虑ND格式 Matmul<MatmulType<TPosition::GM, CubeFormat::ND, aType>, MatmulType<TPosition::GM, CubeFormat::ND, bType>, MatmulType<TPosition::GM, CubeFormat::ND, cType>, MatmulType<TPosition::GM, CubeFormat::ND, biasType>> matmulObj; GlobalTensor<aType> aGlobal; GlobalTensor<bType> bGlobal; GlobalTensor<outType> yGlobal; // Matmult+Swiglu计算结果 GlobalTensor<cType> cGlobal; // Matmult计算结果 GlobalTensor<float> scaleGlobal; TCubeTiling tiling; TQue<QuePosition::VECIN, BUFFER_NUM> inQueueCast; TQue<QuePosition::VECIN, 1> inQueueScale; TQue<QuePosition::VECOUT, BUFFER_NUM> outQueueCast; TBuf<TPosition::VECCALC> castTmp; }; template <typename aType, typename bType, typename cType, typename biasType, typename outType> __aicore__ inline void QuantBatchMatmulSwigluKernel<aType, bType, cType, biasType, outType>::Init( GM_ADDR a, GM_ADDR b, GM_ADDR bias, GM_ADDR c, GM_ADDR y, GM_ADDR scale, GM_ADDR workspace, const TCubeTiling &tiling, TPipe *pipe) { this->tiling = tiling; aGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ aType *>(a), tiling.M * tiling.Ka); bGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ bType *>(b), tiling.Kb * tiling.N); cGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ cType *>(c), tiling.M * tiling.N); // biasGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ biasType*>(bias), tiling.N); yGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ outType *>(y), tiling.M * tiling.N / 2); scaleGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ float *>(scale), tiling.N); // 应当设置 aGlobal = aGlobal[0]; bGlobal = bGlobal[0]; cGlobal = cGlobal[0]; // biasGlobal = biasGlobal[offsetBias]; yGlobal = yGlobal[0]; pipe->InitBuffer(inQueueCast, BUFFER_NUM, tiling.N * sizeof(cType)); pipe->InitBuffer(outQueueCast, BUFFER_NUM, tiling.N / 2 * sizeof(outType)); pipe->InitBuffer(castTmp, tiling.N * sizeof(float) * 2); pipe->InitBuffer(inQueueScale, 1, tiling.N * sizeof(float)); SetSysWorkspace(workspace); if (GetSysWorkSpacePtr() == nullptr) { return; } } // 总计算函数 template <typename aType, typename bType, typename cType, typename biasType, typename outType> __aicore__ inline void QuantBatchMatmulSwigluKernel<aType, bType, cType, biasType, outType>::Process(TPipe *pipe) { matmulObj.SetTensorA(aGlobal); matmulObj.SetTensorB(bGlobal); matmulObj.DisableBias(); // matmulObj.SetBias(biasGlobal); matmulObj.template IterateAll<false>(cGlobal, 0, false, true); matmulObj.WaitIterateAll(); matmulObj.End(); // 这里CV被分段了,思考如何CV流水并行。 PipeBarrier(); auto scaleLocal = inQueueScale.AllocTensor<float>(); DataCopy(scaleLocal, scaleGlobal, this->tiling.N); inQueueScale.EnQue(scaleLocal); // 提示 一个Cube Core 2个Vector Core 方法 GetSubBlockIdx() int epilogueCount = this->tiling.M / (GetBlockNum() * 2); for (int i = GetBlockIdx() * epilogueCount; i < (GetBlockIdx() + 1) * epilogueCount; i++) { EpilogueCopyIn(i); EpilogueCompute(i); EpilogueCopyOut(i); } } template <typename aType, typename bType, typename cType, typename biasType, typename outType> __aicore__ inline void QuantBatchMatmulSwigluKernel<aType, bType, cType, biasType, outType>::EpilogueCopyIn(int id) { // 输入Matmul计算结果 auto epilogueInLocal = inQueueCast.AllocTensor<cType>(); DataCopy(epilogueInLocal, cGlobal[id * tiling.N], tiling.N); inQueueCast.EnQue(epilogueInLocal); } template <typename aType, typename bType, typename cType, typename biasType, typename outType> __aicore__ inline void QuantBatchMatmulSwigluKernel<aType, bType, cType, biasType, outType>::EpilogueCompute(int id) { // scale反量化 和 swiglu激活计算 auto epilogueOutLocal = outQueueCast.AllocTensor<outType>(); auto epilogueInLocal = inQueueCast.DeQue<cType>(); auto scaleLocal = inQueueScale.DeQue<float>(); LocalTensor<float> tmpFloatBuf = castTmp.Get<float>(); LocalTensor<float> tmpSiluBuf = tmpFloatBuf[this->tiling.N]; Cast(tmpFloatBuf, epilogueInLocal, AscendC::RoundMode::CAST_CEIL, this->tiling.N); Mul(tmpFloatBuf, tmpFloatBuf, scaleLocal, this->tiling.N); Silu(tmpSiluBuf, tmpFloatBuf, this->tiling.N / 2); Mul(tmpFloatBuf, tmpSiluBuf, tmpFloatBuf[this->tiling.N / 2], this->tiling.N / 2); Cast(epilogueOutLocal, tmpFloatBuf, AscendC::RoundMode::CAST_CEIL, this->tiling.N / 2); outQueueCast.EnQue(epilogueOutLocal); inQueueCast.FreeTensor(epilogueInLocal); } template <typename aType, typename bType, typename cType, typename biasType, typename outType> __aicore__ inline void QuantBatchMatmulSwigluKernel<aType, bType, cType, biasType, outType>::EpilogueCopyOut(int id) { // 输出结果 auto epilogueOutLocal = outQueueCast.DeQue<outType>(); DataCopy(yGlobal[tiling.N / 2 * id], epilogueOutLocal, tiling.N / 2); outQueueCast.FreeTensor(epilogueOutLocal); } extern "C" __global__ __aicore__ void quant_batch_matmul_swiglu(GM_ADDR x1, GM_ADDR x2, GM_ADDR scale, GM_ADDR offset, GM_ADDR bias, GM_ADDR pertokenScale, GM_ADDR y, GM_ADDR workSpace, GM_ADDR tiling) { GM_ADDR user1 = GetUserWorkspace(workSpace); GET_TILING_DATA(tilingData, tiling); // TODO: user kernel impl QuantBatchMatmulSwigluKernel<int8_t, int8_t, int32_t, int32_t, bfloat16_t> QuantBatchMatmulSwigluKernel; TPipe pipe; QuantBatchMatmulSwigluKernel.Init(x1, x2, nullptr, user1, y, scale, workSpace, tilingData.cubeTilingData, &pipe); REGIST_MATMUL_OBJ(&pipe, GetSysWorkSpacePtr(), QuantBatchMatmulSwigluKernel.matmulObj, &tilingData.cubeTilingData); if (TILING_KEY_IS(1)) { QuantBatchMatmulSwigluKernel.Process(&pipe); } }将两个代码优化 是整个跑通的程序时间更简短

/* lcf file for MPC5634M processor */ /* */ /* 1.5 MB Flash, 94KB SRAM */ MEMORY { resetvector: org = 0x00000000, len = 0x00000008 APP_ENTRY: org = 0x00010000, len = 0x00000100 init: org = 0x00010100, len = 0x00000F00 exception_handlers: org = 0x00011000, len = 0x00001000 internal_flash: org = 0x00012000, len = 0x0006C800 /*434K*/ crc32_flash: org = 0x0007E800, len = 0x00001800 /*6K*/ ASW_flash_A: org = 0x00080000, len = 0x00060000 /*384K*/ cal_flash_A: org = 0x000E0000, len = 0x00020000 /*128K*/ ASW_flash_B: org = 0x00100000, len = 0x00060000 /*384K*/ cal_flash_B: org = 0x00160000, len = 0x00020000 /*128K*/ /*~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~*/ cal_ram: org = 0x40000000, len = 0x00008000 /*32K*/ internal_ram: org = 0x40008000, len = 0x0000A800 /*42K*/ crc32_ram: org = 0x40012800, len = 0x00001800 /*6K*/ heap : org = 0x40014000, len = 0x00002000 /*8K*/ stack : org = 0x40016000, len = 0x00001800 /*6K*/ } /* This will ensure the rchw and reset vector are not stripped by the linker */ FORCEACTIVE { "bam_rchw" "bam_resetvector" } SECTIONS { .__bam_bootarea LOAD (0x00000000): {} > resetvector .app_entry (VLECODE) LOAD(0x00010000) : {} > APP_ENTRY GROUP : { .init LOAD (0x10100) : {} .init_vle (VLECODE) LOAD (_e_init) : { *(.init) *(.init_vle) } } > init .__exception_handlers (VLECODE) LOAD (0x00011000) : {} > exception_handlers GROUP : { .text : {} .text_vle (VLECODE) ALIGN(0x08): { *(.text) *(.text_vle) } .rodata (CONST) : { *(.rdata) *(.rodata) } .ctors : {} .dtors : {} extab : {} extabindex : {} } > internal_flash /************将应用层代码和const数据放在ASW_flash************/ GROUP : { .ASW_text (VLECODE) ALIGN(0x08) LOAD (0x00080000): { KEEP(*(.ASW_function)) Sensor.o(.text) EEpromSaveVal.o(.text) CanSend.o(.text) CanReceive.o(.text) BKLrn.o(.text) ClTrqMapLrn.o(.text) TmPosCal.o(.text) EngMotCtrl.o(.text) ClCtrl.o(.text) SlopeEst_Single.o(.text) VehCtl.o(.text) SftMotPidCtrl.o(.text) ClMotPidCtrl.o(.text) TrgtGearSub.o(.text) SftCtrl.o(.text) SftCtrl_TrgtCurrSub.o(.text) TempEst.o(.text) AveCalculate_DBzCpi0h.o(.text) BINARYSEARCH_real32_T.o(.text) InValStdJdgSub_EJoZRQLM.o(.text) InValStdJdgSub_INONT01g.o(.text) look1_iflf_binlcapw.o(.text) look1_iflf_binlxpw.o(.text) look2_iflf_binlcapw.o(.text) look2_iflf_binlcpw.o(.text) look2_iflf_binlxpw.o(.text) LookUp_real32_T_real32_T.o(.text) Myfun_TimeChr2eWq0hbv.o(.text) rt_nonfinite.o(.text) rtGetInf.o(.text) rtGetNaN.o(.text) } .ASW_data (CONST) : { Sensor_data.o(.rodata) const_params.o(.rodata) ClCtrl.o(.rodata) VehCtl_data.o(.rodata) TempEst_data.o(.rodata) } } > ASW_flash_A GROUP : { .__uninitialized_intc_handlertable ALIGN(2048) : {} .data : {} .sdata : {} .sbss : {} .sdata2 : {} .sbss2 : {} .bss : {} } > internal_ram .crc32_section LOAD (0x0007E800): { KEEP(*(.crc32_section)) } > crc32_ram /************param_cal************/ .cal_section LOAD (0x000E0000) : { KEEP(*(.cal_section)) } > cal_ram } /* Freescale CodeWarrior compiler address designations */ _stack_addr = ADDR(stack)+SIZEOF(stack); _stack_end = ADDR(stack); _heap_addr = ADDR(heap); _heap_end = ADDR(heap)+SIZEOF(heap); /* Exceptions Handlers Location (used in Exceptions.c IVPR initialization)*/ EXCEPTION_HANDLERS = ADDR(exception_handlers); /* L2 SRAM Location (used for L2 SRAM initialization) */ L2SRAM_LOCATION = 0x40000000; ~~~~~~~~~~~ mpc5634链接文件flash分区, 应用层程序对应的flash区域为:ASW_flash_A/ASW_flash_B, 标定量对应的flash区域为:cal_flash_A/cal_flash_B, 都做了两个分区,即一个为激活分区,一个为备用分区,想实现对应的flash区域刷写失败后,可以切换到备用分区,我不太清楚具体怎么实现,在链接文件中,我只能指定代码或者标定参数放在ASW_flash_A,cal_flash_A中,没有办法同时放在两个段,A-B的数据刷写只能在刷写A之前写入到B中,那么在程序运行的时候,我怎么指定是运行A中或者B中的代码或者参数呢?标定参数上电是需要复制到ram中的,这个我可以处理,比较麻烦的是代码是直接在flash中运行的,怎么指定使用哪个区域的代码呢?

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