54-Uboot介绍以及用Uboot下载Linux内核到三星SC2410开发板上(基于ARM9内核)

发布者:EuphoricMelody最新更新时间:2010-01-07 关键字:嵌入式  linux  Uboot  SC2410 手机看文章 扫描二维码
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基于LPC2131的嵌入式锂离子电池检测系统
引言 随着电子技术的迅猛发展,嵌入式系统因其高自动化、响应速度快的优点,被广泛应用于各个领域。ARM处理器作为高性能、低功耗的处理器,是目前最常用的嵌入式微处理器之一。针对电池产业的发展以及国内外电池检测设备的现状,对电池检测实行的国家标准和电池检测方面的一些问题作了深入的研究和分析。根据电池检测系统所要达到的性能指标,本文以LPC2131微处理器为核心,基于嵌入μC/OS-II设计了一种嵌入式锂离子电池检测系统。 1 系统硬件设计 检测系统由微处理器、信号变换电路、控制电路、液晶显示屏、上位机等组成,如图1所示。微处理器选用Philips公司的LPC2131。电池的输入信号通过信号变换电路传输给微处理器,微处理器对
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OK6410A 开发板 (八) 32 linux-5.11 OK6410A 从内存角度简略分析整个启动过程
从 arch/arm/kernel/head.S 中的 stext 到 内核 rest_init 的 system_state = SYSTEM_SCHEDULING; 分析 整个内存的启动过程 至于 为什么不分析 arch/arm/boot/compressed/head.S 中的start 到 arch/arm/kernel/head.S 中的 stext 因为 这个过程可以不跑的话, linux 也能运行起来 之前在 https://blog.csdn.net/u011011827/article/details/115944495 分析 过,此过程 跑不跑 带来的效果的是一样的 整个过程可以分段为5个阶段 A ar
[单片机]
EMBC联盟着手开发多核CPU测试标准
  行业巨头们一直都在呼吁新的方法,来测量目前普遍采用多核架构的微处理器。嵌入式微处理器基准协会(EMBC)近日开始着手开发一套标准测试程序,用以测量多核处理器的性能,并希望能在6到8个月内开发成功。   英特尔首席技术官Justin Rattner曾在8月的Hot Chips会议上指出,业界对测量用于数据挖掘、识别和合成领域的多核处理器的可扩展性和能效测量并没有量化标准。英特尔目前正在和普林斯顿大学、匹兹堡大学、加州大学伯克利分校和斯坦福大学联手开发此类测试程序。   EMBC的计划是最初把重点放在使用同一内核多个实例的同类内核架构,并在将来转向使用各种不同内核的处理器。   重点将会放在两个领域:数字媒体和VoIP。它们
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借助创新电子设计平台实现FPGA嵌入式系统设计
FPGA问世已经超过20年,现在FPGA在复杂逻辑电路以及数字信号处理领域中扮演着越来越重要的角色,SoC以其低功耗、高性能、低成本、高可靠性等优点成为嵌入式系统的发展趋势。不过,对于很多设计者来讲这还是“新鲜事物”。学习并掌握一项新的技术或具备某种能力,比如学习FPGA开发技术并将其应用到实际系统中,这是一项艰巨任务。Altium Designer 提供了一种简单轻松的方法,可以帮助软/硬件工程师共同应对FPGA嵌入式系统开发的挑战。Altium designer拥有强大的嵌入式系统设计功能以及非常便捷的设计流程,它在FPGA 及嵌入式智能方面有如下优势: 1) 完整功能、统一的设计环境 a) 简单易用的FPG
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第三届嵌入式暨物联网教育发展高峰论坛即将开幕
为促进嵌入式系统、物联网和移动互联网教学在高校的开展,提升高校相关专业教师学术水平,拓展嵌入式系统专业教育方向与包括物联网、移动互联网和云计算的融合和渗透,为我国信息产业培养出工程型、实践型、复合型、国际化的嵌入式系统技术人才,由工业和信息化部软件与集成电路促进中心(国家软件与集成电路公共服务平台)、教育部电子信息专业教学指导委员会、中国电子学会物联网专委会指导,中国软件行业协会嵌入式系统分会主办和国内知名专业嵌入式系统及物联网人才教育机构华清远见教育集团承办,于2012年7月18日在北京翠宫饭店二楼多功能厅举办规模盛大的“2012(第三届)中国嵌入式系统暨物联网教育发展高峰论坛”。高峰论坛专题页面:http://www.fars
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Linux2.4与Linux2.6内核调度器的比较研究
Linux的内核开发是一个漫长的过程,自2001年11月开发出2.5.0以来,Linux内核的发展十分迅速,作了很多重大的改进,性能也有了很大的提高。内核调度器的改进是最主要的进步之一,本文对比研究了Linux2.4和Linux2.6的调度器,全面剖析了Linux2.6对调度器的改进。 一个成功的调度器的基本要求可以概括为以下三点: (1)减少花在调度上的时间,以增加花在执行程序上的时间; (2)在多处理器系统上,保持处理器的负载平衡; (3)对交互式应用有良好的响应速度。 但是,一个成功的调度器是很难设计好的,因为一个真正投入运行的系统受到很多因素的制约。相对于Linux2.6,Linux2.4的调度器有很多的不足之处,
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芯原业界领先的嵌入式GPU IP赋能先楫高性能的HPM6800系列RISC-V MCU
先楫新一代的仪表显示产品具有高画质、低功耗等特点 2024年3月4日,中国上海—— 芯原股份今日宣布先楫半导体(简称“先楫”)的HPM6800系列新一代数字仪表显示及人机界面系统应用平台采用了芯原的高性能2.5D图形处理器(GPU)IP。 HPM6800系列产品基于RISC-V CPU内核,具备高算力、低功耗、高集成度和出色的多媒体功能,适用于汽车仪表、人机交互界面(HMI),以及电子后视镜(CMS)等需要复杂图形处理、高分辨率显示和高性能多媒体用户界面的应用。 芯原支持OpenVG的2.5D GPU IP能够为MCU/MPU设备提供高能效的图形处理和优质的图像输出,同时显著降低CPU负载。 凭借成熟的可扩展性,该GP
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如果在没有嵌入式处理器供应商提供的合适工具和软件的支持下,既想设计高能效的边缘人工智能(AI)系统,同时又要加快产品上市时间,这项工作难免会冗长乏味。面临的一系列挑战包括选择恰当的深度学习模型、针对性能和精度目标对模型进行训练和优化,以及学习使用在嵌入式边缘处理器上部署模型的专用工具。 从模型选择到在处理器上部署,TI可免费提供相关工具、软件和服务,为您深度神经网络(DNN)开发工作流程的每一步保驾护航。 下面让我们来了解如何不借助手动工具或手动编程来选择模型、随时随地训练模型并将其无缝部署到TI处理器上,从而实现硬件加速推理。 图1: 边缘AI应用的开发流程 第1步:选择模型 边缘AI系统开发的首要任务是选择
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