i.MX 8M Plus LPDDR4 EVK - eMMC boot0/boot1 の有効化 ボード:i.MX 8M Plus LPDDR4 EVK(MIMX8ML8DVNLZAA年)、IMX8MPEVKHUG rev 0 HAB:融合オープン(SRKは意図的に燃焼せず、まだ評価中) 私はRAUCベースのA/B更新システム向けにブートローダーと更新の冗長性を実装しており、eMMCのハードウェアboot0/boot1パーティション(BOOT_PARTITION_ENABLE)を多くのi.MX8M設計のように使いたいと考えています。つまり、新しいブートローダーを非アクティブなブートパーティションに書き込み、どちらがアクティブかを反転させ、新たにアクティブなブートローダーが故障した場合はROMがもう一方にフォールバックする形です。私は特に、このためにBOOT_CFG/efuseを焼却することを避けたいのです。 EVK上で、poky/oe-core mmc-utilsレシピからビルドしたmmc-utilsを使用して観察した結果は以下のとおりです。 - mmc extcsd read /dev/mmcblk2 は PARTITION_CONFIG を報告し、BOOT_PARTITION_ENABLE は既に boot0 (値 0x08) に設定されています。 - boot0 (/dev/mmcblk2boot0) には有効なイメージ (オフセット 0 に正しい IVT タグ) が含まれていますが、現在デプロイされているブートローダーと一致しません。 - boot1 (/dev/mmcblk2boot1) は完全に空です (すべてゼロ)。 - バイト単位の正確な比較により、ボードは実際には標準の32 KiBオフセットで生のeMMCユーザーエリアから起動していることが確認できます(コンテンツは現在デプロイしているimx-bootと完全に一致します)。boot0から起動しているわけではありません。boot0が有効であることを示すPARTITION_CONFIGもあります。 このボードでは、EXT_CSDのBOOT_PARTITION_ENABLEはROMの実際のブートソースに影響を与えていないようです。IMX8MPEVKHUG 2.2節によると、EVKのSW4スイッチは粗いブートデバイスクラス(eMMC、SD、QSPI、NAND、ヒューズ、USBシリアルダウンロード)のみを選択し、eMMCブートパーティションサブモードのスイッチ位置は存在しません。 質問: 1. LPDDR4 EVK上で「eMMC boot0/boot1ハードウェアパーティションからのROMブート」を特に選択する方法は、BT_FUSE_SEL=1設定やBOOT_CFGエフューズの焼却なしに選択できるサポート方法はありますか?例えば、ジャンパー、抵抗オプション、またはrev 0に記載されていない代替のSW4/SW1101の組み合わせなどIMX8MPEVKHUG?それとも、このボードのPCBにハードストラップされていて、状態に関係なく常にeMMCユーザーエリアから起動するようにEXT_CSD? 2. BOOT_CFG efuseがeMMCブートパーティションモードを有効にする唯一の方法である場合、これを制御するBOOT_CFGヒューズバンクは、HABに使用されるSRKハッシュヒューズとは独立していますか？ヒューズを介してeMMCブートパーティションの冗長性を有効にすると、同時にHAB（SRK書き込み）を終了する必要が生じるのか、それともこれらは別々の決定事項なのかを理解したい。 3. i.MX 8M PlusとeMMCを使ったカスタムボード設計(EVKではありません)の場合、eMMCのboot0/boot1冗長性を最初の起動時から利用可能にする推奨方法は何でしょうか?つまり、BOOT_CFG GPIOのストラップやPCB設計において、後でヒューズのコミットメントを必要としないよう、初日の選択肢として何が真であるべきか? また、eMMCブートパーティション選択のBOOT_CFGビット定義(IMX8MPEVKHUGで既に扱われているSW4デバイスクラスビット以外)を扱ったリファレンスマニュアルのセクションへの指し印も教えていただけると助かります。 ご回答をお待ちしています。 Re: i.MX 8M Plus LPDDR4 EVK - enabling eMMC boot0/boot1 i.Mx8 UMに関する参考までに、第5章の第5.8.2.2.1章「高レベルeMMCブートフロー」 SCU ROMは4つのeMMCブートシナリオをサポートします: 1.このシナリオでは、「eMMC高速ブート」ヒューズが切れています。一次および二次 イメージコンテナセットは両方ともブートパーティション内にあり、BOOT_PARTITION_ENABLE = 1 または 2 です。 2. このシナリオでは、「eMMC 高速ブート」ヒューズが切れています。小学校と中学校 イメージコンテナセットはどちらもユーザーエリアにあり、BOOT_PARTITION_ENABLE=7です。 3.このシナリオでは、「eMMC高速ブート」ヒューズは切れません。起動モードはノーマルです Bootとプライマリおよびセカンダリイメージコンテナセットはどちらもユーザーエリアにあります。 4. この場合、「eMMCファストブート」ヒューズは 切れていません。起動モードは通常です ブート、プライマリおよびセカンダリイメージコンテナセットは両方ともブート内にあります パーティション、および BOOT_PARTITION_ENABLE = 1 または 2。

Example of an ETPU based on S32K396 Hello, I need a demo of RTD 5.0.0 for S32K396 used in an ETPU generated by S32DS3.5. I want to use it for fuel injection functionality. Could you provide a software package and code examples? Re: S32K396的ETPU的例子 Hi @大概, There is an existing example for ETPU & S32K396 inside the Real-Time Drivers (RTD): Additionally, you can find various examples inside the S32K3 - eTPU SW package. It is independent from RTDs, meaning any version can be used, however, the eTPU SW has been validated only with the specific RTD 7.0.0 version, and compatibility with other versions cannot be guaranteed. Best regards, Julián

RD33772C14VEVM RESET LEDの繰り返し点滅とTRACE32接続エラー こんにちは、 私の名前はチャン・ヘウンです。現在、RD33772C14VEVMボードを使用しています。 ボードを購入した後、添付の写真のようにDC電源に接続しました。現在、適切な12Vバッテリーが手元にないため、代わりに電源装置を使って12Vを供給しています。 接続は以下のとおりです。 12V+：VBAT+、K30_12V_L 12 V - : VBAT-、GND_KL31_DOWN 電源ユニットのみに接続されていても、赤いRESETLEDが点灯し、添付写真に示されているように約0.5秒から1秒間隔で点滅し続けるため、あなたに連絡しています。 これは、基板が繰り返しリセットされていると理解すべきでしょうか？ 手動でリセットボタンを押したときと、LEDの明るさが異なっているように見えるので、質問させていただきました。 TRACE32を使ってモデルを実行したいと思っています。しかし、ボードをTRACE32に接続すると、TRACE32のRESET表示と同時に基板上のRESETLEDが点滅し、TRACE32ターゲットとの接続ができないようです。 このリセットLEDの挙動が正常かどうか確認し、問題の解決方法についてアドバイスをいただけると助かります。ご協力ありがとうございました。 よろしくお願いします、 チャン・ヘウン #rd33772c14vevm #s32k344 #JTAG #MBDT #リセット #T32 #TRACE32 Re: RD33772C14VEVM Repeated RESET LED Blinking and TRACE32 Connection Failure リセットの繰り返しを止める方法も教えてください。ありがとう。 Re: RD33772C14VEVM Repeated RESET LED Blinking and TRACE32 Connection Failure RD33772C14VEVMボードを購入した際、付属のJ5ケーブルアセンブリにはケーブルの端に「PWA, X-14VBMS-EMU (700-50656)」とラベル付けされた基板が付属していました。 私の理解では、このボードは12Vが供給された場合、バッテリーセルの電圧と温度のエミュレーターとして機能します。 *12v + からK30_12V_L *12V - GND_K31_DOWN このエミュレーターボードは、少なくとも3つの実際のバッテリーセルをMC33772Cに接続する代わりに使えるでしょうか? Re: RD33772C14VEVM Repeated RESET LED Blinking and TRACE32 Connection Failure このように理解して良いでしょうか？ 12V電源（−） → B− → シャント → VBAT− → X-14VBMS-EMU GND_KL31_DOWN Re: RD33772C14VEVM Repeated RESET LED Blinking and TRACE32 Connection Failure こんにちは、チャンさん。 MC33772Cのデータシートのセクション13.2.2を参照してください。最低でも3つのセルにMC33772Cを実装する必要があります。 RD33772C14VEVMには4セルが推奨されます。次に、セルはMC33772Cを供給する必要があります。セルに部品を実装せずに外部電源からMC33772Cに電源を供給しても動作しません。 添付のAN12536もご参照ください。 敬具、 ヨゼフ

S32K389 AES_ACCEL が 64KB のデータを暗号化する際にハング/フリーズする こんにちは、NXPチームの皆様、 私はS32K389を使用しており、 AES_ACCEL（ACE/MSC）モジュールをテストしています。大規模なデータバッファをプロセッシング中に安定性の問題に直面しました。 テスト設定: モード:AES-CBC CASE 1(合格):4KBデータの暗号化は正しく動作します。 ケース2(失敗):64KBのデータを暗号化すると、AESサービスが実行されるとチップが即座にクラッシュまたはハングします。 観察された行動： S32DS(S32 Design Studio)はAESサービスの実行中にフリーズします。 デバッガを介してS32K389に接続しようとすると、完全に失敗します。 質問: AES_ACCELトランザクションあたりの最大データ長に関して、既知の制限事項はありますか？ よろしくお願いします、 シアンロン Re: S32K389 AES_ACCEL hangs/freezes when encrypting 64KB data こんにちは@wuxianlong 確認させてください。できるだけ早くご連絡いたします。 よろしくお願いいたします。 ルーカス Re: S32K389 AES_ACCEL hangs/freezes when encrypting 64KB data 遅れてすみません。内部リソースへのアクセス権に問題があり、解決に予想以上に時間がかかっています。できるだけ早くお答えします。ご辛抱いただきありがとうございます。 よろしくお願いいたします。 ルーカス

无法为 i.MX95 Neutron NPU 编译 YOLOv8/YOLO11 TFLite 模型 您好，NXP支持团队， 我们正在使用Neutron SDK v3.1.3在FRDM i.MX95平台上评估目标检测功能。并且无法生成与 NPU 兼容的模型。Neutron 变流器成功加载了模型，但报告称0 个算子映射到 Neutron NPU 。 环境 目标板：FRDM i.MX95 Neutron SDK：3.1.3 Ultralytics：已使用 YOLO11 和 YOLOv8 进行测试 eIQ 工具包：用于 ONNX 到 TFLite 的转换 型号：定制单类钉子检测器 训练司令部 $ yolo detect train \ model=yolov11n.pt \ data=/visual_inspect_yolo/dataset/dataset.yaml \ imgsz=640 \ epochs=100 \ batch=16 \ project=models \ name=peg_detector_v8 导出命令 $ yolo export \ model=models/peg_detector_v84/weights/best.pt \ format=tflite \ int8=True \ data=/visual_inspect_yolo/dataset/dataset.yaml 我们还测试了另一种工作流程： 导出 PyTorch → ONNX 使用 NXP eIQ 工具包将 ONNX 转换为 INT8 TFLite 使用 Neutron SDK 编译时，两种工作流程都产生了相同的结果。   中子汇编 〜/下载/eiq-neutron-sdk-linux-3.1.3/bin/neutron-变流器--target imx95 --input best_int8.tflite --output my_model_int8_npu.tflite   变流器输出 变流器报告： 导入后运算符：341 优化后的运算符数：367 已转换运算符：0 操作员转换率：0 / 367 中子图数量：0 警告： 警告：图中所有运算符均未映射到 Neutron。 警告：转换后的模型与输入模型相同，因为没有将任何算符映射到 Neutron。 警告：图表中包含不支持的 FLOAT 运算符！这会导致转化率低。 更多信息 我们观察到以下情况也存在同样的现象： YOLO11 YOLOv8 直接 Ultralytics TFLite 导出 ONNX → eIQ 工具包 → INT8 TFLite 所有生成的 TFLite 模型都导致 Neutron 编译器映射 0 个算符。 问题 Neutron 编译器是否正式支持 i.MX95 的 YOLOv8 或 YOLO11 目标检测模型？ 对于目标平台为 i.MX95 NPU 的 YOLO 模型，是否有推荐的导出流程？ 当前 Neutron SDK (v3.1.3) 是否存在任何已知限制？关于YOLO检测头？ NXP 是否提供可在 i.MX95 NPU 上成功编译的 YOLOv8/YOLO11 参考模型？ 启用运算符映射是否需要额外的编译器选项或预处理步骤？ 我们非常希望获得任何与 i.MX95 Neutron NPU 兼容的指导、推荐工作流程或参考模型。 谢谢！ Re: Unable to compile YOLOv8/YOLO11 TFLite models for i.MX95 Neutron NPU 谢谢你的回复。​​ 我想咨询一下是否有标准程序可用于在IM X95板上进行模型的训练、导出和部署。​​​​​​​​​​​ 由于我们目前拥有ARA2 ，我们正在寻求充分利用其功能并定制我们的模型。我们将在NXP技术日上进行演示，如果您能在这方面提供帮助，我们将不胜感激。​​​​​​​​​​​ 感谢您的帮助。​​ Re: Unable to compile YOLOv8/YOLO11 TFLite models for i.MX95 Neutron NPU 在 imx95 主板上尝试了 eIQ 模型库中的 yolo8m 模型，使用了 LF 2026 Q2 版本镜像。内核版本为 6.18.20，使用 Neutron SDK 3.1.2，运行正常。     您可以先尝试以下方法： wget https://huggingface.co/EdgeFirst/yolov8-det/resolve/main/imx95/yolov8n-det-int8-smart.imx95.tflite root@imx95evk:/usr/bin/tensorflow-lite-2.19.0/examples# ./benchmark_model--graph=yolov8n-det-int8-smart.imx95.tflite --external_delegate_path=/usr/lib/libneutron_delegate.so 更多信息请参阅 README 文件eiq-model-zoo/tasks/vision/object-detection/yolov8 at main · NXP/eiq-model-zoo 此外，您还可以附加转换/编译的模型和详细日志。 Re: Unable to compile YOLOv8/YOLO11 TFLite models for i.MX95 Neutron NPU 根据变流器日志，首先要解决的问题是生成的 TFLite 模型仍然包含 FLOAT 运算符： 警告：图表中包含不受支持的浮点运算符！ 对于 i.MX95 Neutron，中子变流器的输入必须是 TFLite 模型，其算符和量化格式与 Neutron 编译器兼容。具体来说，i.MX95 中子流需要量化的 TFLite 和对称的 int8 权重。如果模型在 Ultralytics 导出或 ONNX 到 TFLite 转换后仍然包含 FLOAT 运算符/张量，则变流器可能无法创建任何 Neutron 兼容的子图，这与报告的结果一致： 已转换运算符：0 中子图数量：0 YOLOv8 已在 i.MX95 上进行过一些流程的评估，但对于任意 Ultralytics 导出，不应假定完全端到端的 YOLOv8/YOLO11 卸载。根据导出的 TFLite 图，模型可能只有一部分会转换为 NeutronGraph，而不支持的操作符将保留在 CPU 上。因此，建议的下一步是检查/分析生成的 TFLite 模型并确认： 该图已完全量化。 没有浮动操作商。 权重是对称的int8， 输入/输出张量类型兼容，或者如果适用，可以使用 Neutron 变流器 uint8 到 int8 选项进行转换。 除非 SDK 确认支持确切的操作符，否则 YOLO 后处理（例如解码/NMS）将保留在 NPU 图之外。 另外，请确保板上的 Neutron 变流器版本和 Neutron 运行时/固件/委托来自同一个兼容的 SDK/电路板支持包 版本。 建议采用 NXP/eIQ 转换路径： PyTorch -> ONNX（静态输入形状） -> NXP/eIQ 量化（使用代表性校准数据） -> 量化后的 TFLite -> 中子变流器 --target imx95 如果模型具有 uint8 输入/输出张量，请同时进行以下测试： --将输入的 uint8 转换为 int8 --convert-outputs-uint8-to-int8 如果移除浮点运算符后，转换结果仍然显示 0 个已映射运算符，请分享： - 完整的 中子变流器 日志，如有详细/分析输出，请提供。 - TFLite 操作员列表， - 张量数据类型和量化参数， - FRDM i.MX95 板上确切的 电路板支持包/运行时 Neutron 代理/固件版本， - YOLO 检测头是否包含 NMS 或 TFLite 图中的其他后处理。 Re: Unable to compile YOLOv8/YOLO11 TFLite models for i.MX95 Neutron NPU 在我的测试中，我没有自己训练或导出模型。我使用了 eIQ 模型库中预先生成的 YOLOv8 模型，并验证了它在 i.MX95 平台上运行。 我实际使用的唯一命令是： ./benchmark_model \ --graph=yolov8n-det-int8-smart.imx95.tflite \ --external_delegate_path=/usr/lib/libneutron_delegate.so `` 以该模型为例： wget https://huggingface.co/EdgeFirst/yolov8-det/resolve/main/imx95/yolov8n-det-int8-smart.imx95.tflite 对于定制模型，NXP 推荐的流程如下： PyTorch ↓ ONNX（静态输入形状） ↓ eIQ 工具包 ONNX2Quant ↓ eIQ Toolkit ONNX2TFLite ↓ 量化 TFLite ↓ 中子变流器 --target imx95 由于您的模型报告： 纯文本 已转换运算符：0 中子图数量：0 警告：图表中包含不支持的 FLOAT 运算符！ 我怀疑您生成的 TFLite 图在结构上与 eIQ 模型库参考模型不同。我首先建议做的是比较这两个型号的以下方面： 输入/输出张量类型（INT8 与 UINT8） 浮式经营者的存在 图内的解码/NMS层 Netron/TFLite 分析器报告的运营商列表 Re: Unable to compile YOLOv8/YOLO11 TFLite models for i.MX95 Neutron NPU 你好 我运行的是 ubuntu 24.04，但是 eiq_toolkit 仅适用于 20.04.03 版本。 如何使用 eiqToolkit 和使用 eIQ Toolkit 进行量化 Re: Unable to compile YOLOv8/YOLO11 TFLite models for i.MX95 Neutron NPU 请问您是如何将 yolov8m_full_integer_quant.tflite 转换为能够在 imx95 NPU 上运行的？ 以下步骤和环境设置数据（主机）将对我们非常有帮助。 Re: Unable to compile YOLOv8/YOLO11 TFLite models for i.MX95 Neutron NPU 推荐的端到端工作流程 模型训练（PC） 使用您偏好的框架进行训练： Ultralytics YOLOv8 PyTorch Tensorflow ONNX原生工作流 对于目标检测，NXP 已经在 eIQ 模型库中提供了 YOLO 参考配方，包括 YOLOv8 目标检测模型。[github.com] ,[github.com] 示例： shell yolo 检测训练 \ model=yolov8n.pt \ data=dataset.yaml imgsz=640 \ epochs=100 ` 导出到 ONNX NXP 通常建议在量化和部署之前使用 ONNX 作为交换格式。 yolo 导出 \ model=best.pt \ format=onnx Neutron 启用演示文稿明确描述了基于以下流程的说明： 纯文本 PyTorch ↓ ONNX ↓ 量子化 ↓ TFLite ↓ 中子变流器 而不是直接从训练工件中寻找部署目标。 使用 eIQ 工具包进行量化 Neutron 工作流程文档建议使用 eIQ Toolkit 量化工具： python -m onnx2quant \ model.onnx \ -o model_quant.onnx \ -c 输入:: `` 其次是： python -m onnx2tflite \ model_quant.onnx \ -o model_int8.tflite 显示更多行 该流程在 i.MX95 Neutron 实现材料中有明确记录。 为 i.MX95 Neutron NPU 编译 中子变流器 --target imx95 \ --输入 model_int8.tflite \ --输出 model_neutron.tflite Neutron 变流器创建 Neutron 特有的图分区，这些分区可以卸载到 NPU 上。 验证转化率 NPU 部署成功后，应报告类似以下内容： 转换的操作员数量 > 0 中子图数量 > 0 如果你看到： 已转换运算符：0 中子图数量：0 那么该模型就没有被NPU加速。 你目前的问题就属于这一类。 部署在 FRDM-i.MX95 上 使用 TensorFlow Lite 和 Neutron 委托运行： ./benchmark_model \ --graph=model_neutron.tflite \ --external_delegate_path=/usr/lib/libneutron_delegate.so `` 或 ./label_image \ --external_delegate_path=/usr/lib/libneutron_delegate.so i.MX 机器学习用户指南将Neutron Delegate定义为 i.MX95 TensorFlow Lite 模型的加速机制。

使用SD卡在MIMRT700中运行示例时出错？ 我在运行 MIMRT700 SDK 中的 SD 卡示例时遇到了这个错误。 目前，我还没有格式化我的存储卡。经调查，运行前无需格式化存储卡。我应该如何解决这个问题？ Re: Error when runnning sample with SDcard in MIMRT700? @Habib_MS 感谢您的回复。如果我想在电脑上格式化SD卡，我应该格式化哪种格式的SD卡？我的SD卡里有很多数据，所以我想格式化它。 我还有另一个问题。目前，我正在使用示例tflm_cifar10_cm33_core0 ，我想使用 SD 卡配合示例tflm_cifar10_cm33_core0从 SD 卡加载数据。如果我将JP65 设置为 1-2，是否可以运行tflm_cifar10_cm33_core0？ Re: Error when runnning sample with SDcard in MIMRT700? 你好@nnxxpp ， 我测试了 SDK v26.06 示例“mimxrt700evk_sdcard_fatfs_cm33_core0”，无论 SD 卡是否格式化，它在我的机器上运行正常。 请确认 JP65 是否设置为 1-2？EVK 的默认配置为 2-3。 另外，请使用示例 doc 文件夹中的 example_board_readme 文件中推荐的 SD 卡之一进行测试。 BR 哈比卜 Re: Error when runnning sample with SDcard in MIMRT700? 你好@nnxxpp ， 该示例通过调用 f_mkfs() 函数在 SD 卡上创建一个 FAT 文件系统，该函数从 main 函数执行，如下图所示： ffconf.h 中启用了 FF_USE_MKFS 宏。这样，应用程序就可以在需要时创建文件系统。您可以在此页面上找到有关 f_mkfs() 的更多信息。因此，在运行示例之前，无需预先使用特定配置格式化 SD 卡，因为示例能够自行创建文件系统。 关于 JP65，当 JP65 设置为 1-2 时，tflm_cifar10_cm33_core0 示例应该可以正常运行。根据RT700-EVK 原理图，JP65 仅控制多路复用器的输出选择，并不影响本示例使用的功能，如下图所示： BR 哈比卜 Re: Error when runnning sample with SDcard in MIMRT700? @Habib_MS 感谢您的详细解释。我理解得更多了。 我还检查了我的几张 SD 卡，发现其中一张（SanDisk 256GB）可以正常工作，并且我可以运行 sdcard_fatfs 示例。 是的，正如您所说，将 JP65 设置为 1-2 后，我就可以成功运行 eqi tflm sample 了。

Cannot have code in multiple RAMs when using MCUXpresso Secure Provisioning tool Our project on the IMXRT1171 boots from SD card and runs from RAM.  Previously most of our code fit into ITC RAM, and MCUXpresso Secure Provisioning tool had no issue with it as long as we modified our start address to 0x3000 (and modified the size -0x3000 smaller).  However, we started running out of ITC RAM and had to move some functions (via linker templates) to OCRAM.  After doing this, MCUXpresso Secure Provisioning tool now complains that it does not support code in different memories.  I was hoping to avoid moving everything into OCRAM but it looks like that's what I'm going to have to do now.  Is there some other workaround to get the tool to work with code in two separate RAMs? Thanks! -m Re: Cannot have code in multiple RAMs when using MCUXpresso Secure Provisioning tool Hi @nxp16, Could you please specify what error you are getting from SPT? In any case, my recommendation would be to use the FlexRAM capabilities of the i.MX RT1170 to adjust the size of the ITC RAM to your application's needs. Here is an AppNote that explains how to do so: AN12077: Using the i.MX RT FlexRAM – Application Note BR, Edwin. Re: Cannot have code in multiple RAMs when using MCUXpresso Secure Provisioning tool You can't adjust the size of ITC RAM above its maximum 256k.  FlexRAM does not help with that.  Unfortunately, I don't recall what the specific error message is and to workaround the problem, I've moved on to just using only OCRAM1 instead and leaving ITC RAM empty.

RD33772C14VEVM Repeated RESET LED Blinking and TRACE32 Connection Failure Hello, My name is Hye-Woon Jang, and I am currently using the RD33772C14VEVM board. After purchasing the board, I connected it to a DC power supply as shown in the attached photo. Since I do not currently have a suitable 12 V battery available, I am supplying 12 V using the power supply instead. The connections are as follows: 12 V + : VBAT+, K30_12V_L 12 V - : VBAT-, GND_KL31_DOWN I am contacting you because, even when only the power supply is connected, the red RESET LED turns on and continues blinking at intervals of approximately 0.5 to 1 second, as shown in the attached photo. Should I understand this behavior as the board being repeatedly reset? I am asking because the LED brightness appears to be different from when I manually press the RESET button. I would like to run a model using TRACE32. However, when the board is connected to TRACE32, the RESET indication in TRACE32 blinks at the same time as the RESET LED on the board, and it seems that TRACE32 is therefore unable to establish a connection with the target. I would appreciate it if you could confirm whether this RESET LED behavior is normal and advise me on how to resolve the issue.  Thank you for your assistance. Best regards, Hye-Woon Jang #rd33772c14vevm #s32k344 #JTAG #MBDT #reset #T32 #TRACE32 Re: RD33772C14VEVM Repeated RESET LED Blinking and TRACE32 Connection Failure And please let me know how I can stop the repeated reset behavior. Thank you. Re: RD33772C14VEVM Repeated RESET LED Blinking and TRACE32 Connection Failure When I purchased the RD33772C14VEVM board, the supplied J5 cable assembly included a board labeled “PWA, X-14VBMS-EMU (700-50656)” at the end of the cable. My understanding is that this board functions as an emulator for battery cell voltages and temperatures when 12 V is supplied as follows: *12v + to K30_12V_L *12v - to GND_K31_DOWN Could this emulator board be used in place of connecting at least three actual battery cells to the MC33772C? Re: RD33772C14VEVM Repeated RESET LED Blinking and TRACE32 Connection Failure Hello Jang, please refer to the section 13.2.2 in the MC33772C datasheet. Minimally 3 Cells must be populated with the MC33772C.  For the RD33772C14VEVM 4 Cells are recommended. Then the Cells must supply the MC33772C. Power supplying the MC33772C from external source without populating the Cells will not work.  Please also refer to the AN12536 attached. With Best Regards, Jozef Re: RD33772C14VEVM Repeated RESET LED Blinking and TRACE32 Connection Failure Would it be correct to understand it this way? 12 V SUPPLY (−) → B− → SHUNT → VBAT− → X-14VBMS-EMU GND_KL31_DOWN

Data Flash Corruption and ECC Errors After Power Abort During Fls_Erase() Operation We are observing Data Flash corruption when a Fls_Erase() operation is interrupted due to a power abort/reset condition. After the system restarts, the affected Data Flash region appears corrupted. During a subsequent attempt to recover the sector using Fls_Erase(), ECC errors are generated when the Flash driver tries to access the affected address range before performing the erase operation. As a result, the erase operation cannot proceed successfully. We would like to understand the expected behavior of the Flash controller in this scenario and request guidance on the following points: Is Data Flash corruption expected if power is lost during an ongoing Fls_Erase() operation? Are ECC errors expected when accessing a partially erased/corrupted Flash sector after such an interruption? Is there any mechanism or register available to temporarily disable Flash ECC checking so that the corrupted Flash sector can be erased and recovered? What is the recommended recovery procedure for handling Data Flash sectors that contain uncorrectable ECC errors following a power interruption? Target Device: [MPC5746C] Software Stack: [AUTOSAR / Bare Metal] Re: Data Flash Corruption and ECC Errors After Power Abort During Fls_Erase() Operation Hello, Is Data Flash corruption expected if power is lost during an ongoing Fls_Erase() operation? Yes, that is correct behavior. As data in flash will not match ECC syndromes in flash due to power loss during programming / erase process. Are ECC errors expected when accessing a partially erased/corrupted Flash sector after such an interruption? Yes. Is there any mechanism or register available to temporarily disable Flash ECC checking so that the corrupted Flash sector can be erased and recovered? No. It is permanent HW feature. What is the recommended recovery procedure for handling Data Flash sectors that contain uncorrectable ECC errors following a power interruption? You need to initialize (erase) the corrupted flash block in such case. Once done ECC syndrome will match the data in flash and access wont trigger ECC faults. For flash erase procedure please refer to reference manual: Best regards, Peter

S32K389 AES_ACCEL hangs/freezes when encrypting 64KB data Hi NXP team, I’m working with the S32K389​ and testing the AES_ACCEL (ACE/MSC)​ module. I’ve encountered a stability issue when processing large data buffers. Test Setup: Mode:​ AES-CBC Case 1 (Pass):​ Encrypting 4KB​ data works correctly. Case 2 (Fail):​ Encrypting 64KB​ data causes the chip to crash/hang immediately when the AES service is executed. Observed Behavior: S32DS (S32 Design Studio) freezes during the execution of the AES service. Attempts to Attach​ to the S32K389 via the debugger fail completely. Questions: Are there any known limitations regarding the maximum data length per AES_ACCEL transaction? Best Regards, xianlong Re: S32K389 AES_ACCEL hangs/freezes when encrypting 64KB data Hi @wuxianlong  Let me check this. I will get back to you as soon as possible.  Regards, Lukas Re: S32K389 AES_ACCEL hangs/freezes when encrypting 64KB data I'm sorry for delay, I have some issues with access rights to internal resources and it takes more time than expected to solve it. I will answer this as soon as possible. Thanks for your patience.  Regards, Lukas

i.MX 8M Plus LPDDR4 EVK - enabling eMMC boot0/boot1 Board: i.MX 8M Plus LPDDR4 EVK (MIMX8ML8DVNLZAA), IMX8MPEVKHUG rev 0 HAB: fused OPEN (SRK not burned, deliberately, still evaluating) I am implementing bootloader-update redundancy for a RAUC-based A/B update system and want to use the eMMC's hardware boot0/boot1 partitions (BOOT_PARTITION_ENABLE) the way many i.MX8M designs do — write the new bootloader to the inactive boot partition, flip which one is active, and rely on the ROM to fall back to the other if the newly-active one fails. I specifically want to avoid burning any BOOT_CFG/efuses for this. What I have observed on the EVK, using mmc-utils built from the poky/oe-core mmc-utils recipe: - mmc extcsd read /dev/mmcblk2 reports PARTITION_CONFIG with BOOT_PARTITION_ENABLE already set to boot0 (value 0x08). - boot0 (/dev/mmcblk2boot0) contains a valid-looking image (correct IVT tag at offset 0), but it does not match my currently deployed bootloader. - boot1 (/dev/mmcblk2boot1) is completely empty (all zero). - A byte-exact comparison confirms the board is actually booting from the raw eMMC user area at the standard 32 KiB offset (content matches my currently deployed imx-boot exactly) — not from boot0, despite PARTITION_CONFIG indicating boot0 is enabled. So on this board, EXT_CSD's BOOT_PARTITION_ENABLE appears to have no effect on the ROM's actual boot source. Per IMX8MPEVKHUG section 2.2, the EVK's SW4 switch only selects the coarse boot device class (eMMC vs SD vs QSPI vs NAND vs fuses vs USB serial download) — there is no switch position for the eMMC boot-partition sub-mode. Questions: 1. Is there a supported way to select "ROM boots from eMMC boot0/boot1 hardware partition" on the LPDDR4 EVK specifically, without setting BT_FUSE_SEL=1 / burning BOOT_CFG efuses — e.g. a jumper, resistor option, or alternate SW4/SW1101 combination not documented in IMX8MPEVKHUG rev 0? Or is this hard-strapped on this board's PCB to always boot from the eMMC user area regardless of EXT_CSD state? 2. If BOOT_CFG efuses are the only way to enable eMMC boot-partition mode: are the BOOT_CFG fuse banks that control this independent of the SRK-hash fuses used for HAB? I want to understand whether enabling eMMC boot-partition redundancy via fuses would force me to also commit to closing HAB (SRK burn) at the same time, or whether these are separable decisions. 3. For a custom board design (not the EVK) using the i.MX 8M Plus with eMMC, what is the recommended way to make eMMC boot0/boot1 redundancy available from first bring-up — i.e., what needs to be true in the BOOT_CFG GPIO strapping / PCB design so this is a day-one option rather than something that requires a later fuse commitment? Any pointers to the specific Reference Manual section covering the BOOT_CFG bit definitions for eMMC boot-partition selection (beyond the SW4 device-class bits already covered in IMX8MPEVKHUG) would also be appreciated. Thank you! Re: i.MX 8M Plus LPDDR4 EVK - enabling eMMC boot0/boot1 FYI for i.Mx8 UM at chapter 5.8.2.2.1 High Level eMMC Boot Flow The SCU ROM supports 4 eMMC boot scenarios: 1. In this scenario, the "eMMC fast boot" fuse is blown. The primary and secondary image container set are both in the boot partitions, and BOOT_PARTITION_ENABLE = 1 or 2. 2. In this scenario, the "eMMC fast boot" fuse is blown. The primary and secondary image container set are both in the User Area, and BOOT_PARTITION_ENABLE =7. 3. In this scenario, the "eMMC fast boot" fuse is not blown. The boot mode is Normal Boot, and the primary and secondary image container set are both in the User Area. 4. In this scenario, the "eMMC fast boot" fuse is not blown. The boot mode is Normal Boot, and the primary and secondary image container set are both in the boot partitions, and BOOT_PARTITION_ENABLE = 1 or 2.

6,000枚の画像データセットでeIQツールキットのトレーニング時間を短縮するにはどうすればいいですか? 私はeIQ Toolkitを使って、約6,000枚の画像からなるデータセットで画像分類モデルを訓練しています。目標は 、800KB 未満のTensorFlow Lite(TFLite)モデルを生成し、 MCXN947上で動作させることです。 現在のトレーニング構成は以下の通りです: モデル:MobileNetV2 アルファ: 0.35 剪定：有効 出力形式: TFLite 問題は、トレーニングの完了にほぼ 24時間 かかることです。最終モデルサイズを800KB未満に抑えつつ、トレーニング時間を1〜2時間程度に短縮できるおすすめの設定や最適化があれば知りたいです。 同じような状況に直面した方はいらっしゃいますか？eIQツールキットには、モデルの精度を大きく損なわずにトレーニング時間を短縮したり、モデルサイズを大きく変えたりするベストプラクティスはありますか? 何かご提案があれば大変ありがたいです。ありがとう！ FRDMトレーニング MCX N Re: How to Reduce eIQ Toolkit Training Time for a 6,000-Image Dataset? こんにちは、 @sivamankomb さん。 小規模なMobileNetV2-alpha-0.35の移行学習ジョブで、6,000枚以上の画像を24時間かけて実行することは、CPU上でトレーニングが行われている場合、入力サイズが大きい場合、エポックが多すぎる場合、強い動的拡張がある場合、またはトレーニング中ずっとプルノングやQATを行っている場合を除きます。 以下の点を参照できると思います。 CUDAとcuDNNがインストールされ、使用されていることを確認してください。 許容できる精度を維持できる最小の入力解像度を使用してください。224×224を使用している場合は、まず128×128を試してみてください。 固定の長期トレーニングランではなく、低いエポックリミットと早期停止から始めましょう。 初期のトレーニングランでは剪定を無効にし、 展開にはINT8 TFLite量子化を使用します。 最初の速度最適化実行ではQATを避ける。 「強化なし」から始めましょう。 具体的な内容についてはeIQ Toolkitユーザーガイドを参照してください BR ハリー

PWM捕获功能在frdm_mcxw72板上无法工作 你好， 我尝试在frdm_mcxw72板上练习pwm捕获示例，但不幸的是，串口工具中的打印消息只显示“捕获周期错误-134 ”。我确信有 1Khz、50% 占空比的 PWM 信号注入到 frdm_mcxw72 板的 PTA21 引脚中。 我从演示案例中导入了整个项目文件，没有任何改动，只是添加了覆盖文件，以下是覆盖文件设置。 请帮忙查一下为什么打印信息不正确。提前致谢！ Re: PWM Capture can't work in frdm_mcxw72 board 你好， 希望你一切都好。请问您使用的是哪个 Zephyr 仓库？ 另外，你是从哪些例子入手的？你修改过什么吗？ 顺祝商祺！ 里卡多 Re: PWM Capture can't work in frdm_mcxw72 board 你好， 请问您使用的是哪个代码仓库？ 您使用的是上游还是下游？ 另外，这个示例在您那边无需修改就能正常运行吗？ 顺祝商祺！ 里卡多 Re: PWM Capture can't work in frdm_mcxw72 board 嗨，里卡多， 仓库版本为V4.4.1.0，以下是我的步骤 1. 从仓库导入捕获示例应用程序 2. 将 DTS overlay 文件添加到板文件夹中，overlay 文件的内容已在第一条消息中发布。 3. 将固件编译并烧录到我手中的frdm_mcxw72开发板上，打印信息为： “捕获周期错误”，看起来板状态正常，因为我没有注入 PWM 信号，但是将 PWM 信号注入 PTA21 引脚后，打印消息仍然相同。     Re: PWM Capture can't work in frdm_mcxw72 board 嗨，里卡多 这是仓库版本 我只更新了覆盖文件，如果没有这个文件，就无法成功版本。 顺祝商祺！

How to Reduce eIQ Toolkit Training Time for a 6,000-Image Dataset? I am using the eIQ Toolkit to train an image classification model with a dataset of approximately 6,000 images. My target is to generate a TensorFlow Lite (TFLite) model that is smaller than 800 KB so that it can run on the MCXN947. My current training configuration is: Model: MobileNetV2 Alpha: 0.35 Pruning: Enabled Output format: TFLite The issue is that the training process takes nearly 24 hours to complete. I would like to know if there are any recommended settings or optimizations that can reduce the training time to around 1–2 hours while still keeping the final model size below 800 KB. Has anyone faced a similar situation? Are there any best practices in the eIQ Toolkit for reducing training time without significantly affecting model accuracy or increasing the model size? Any suggestions would be greatly appreciated. Thank you! FRDM-Training MCXN Re: How to Reduce eIQ Toolkit Training Time for a 6,000-Image Dataset? Hi @sivamankomb  A 24-hour run for ~6,000 images is not expected for a small MobileNetV2-alpha-0.35 transfer-learning job unless training is running on CPU, using a large input size, too many epochs, heavy dynamic augmentation, or doing pruning/QAT throughout the full training run. I think you can refer to the following. Verify CUDA + cuDNN are installed and being used. Use the smallest input resolution that still gives acceptable accuracy; if you are at 224×224, try 128×128 first. Start with a low epoch limit plus early stopping, not a fixed long training run. Disable pruning for the initial training run; Use INT8 TFLite quantization for deployment; Avoid QAT in the first speed-optimized run; Start with “No Augments,”  You can refer to eIQ Toolkit User Guide for specific content BR Harry

如何缩短 eIQ Toolkit 对包含 6000 张图像的数据集的训练时间？ 我正在使用 eIQ Toolkit 训练一个图像分类模型，数据集大约有 6,000 张图像。我的目标是生成一个小于800 KB的 TensorFlow Lite (TFLite) 模型，以便它可以在MCXN947上运行。 我目前的训练配置是： 型号：MobileNetV2 Alpha：0.35 修剪：已启用 输出格式：TFLite 问题在于，整个培训过程需要近24小时才能完成。我想知道是否有任何推荐的设置或优化方法，可以在将最终模型大小保持在800 KB以下的同时，将训练时间缩短到1-2 小时左右。 有人遇到过类似的情况吗？eIQ Toolkit 中是否有任何最佳实践可以在不显著影响模型准确率或增加模型大小的情况下减少训练时间？ 任何建议都将不胜感激。谢谢你！ FRDM 培训 MCX N Re: How to Reduce eIQ Toolkit Training Time for a 6,000-Image Dataset? 嗨@sivamankomb 对于小型 MobileNetV2-alpha-0.35 迁移学习作业来说，除非训练是在 CPU 上运行、使用较大的输入规模、过多的 epoch、大量的动态增强，或者在整个训练过程中进行剪枝/QAT，否则预计不会出现 24 小时运行约 6,000 张图像的情况。 我认为你可以参考以下内容。 确认已安装并正在使用 CUDA + cuDNN。 使用能够保证可接受精度的最小输入分辨率；如果您使用的是 224×224，请先尝试 128×128。 首先设定较低的训练轮数限制并提前停止，而不是进行固定的长时间训练。 初始训练运行禁用剪枝； 部署时使用 INT8 TFLite 量化； 在第一次速度优化运行中避免使用 QAT； 首先选择“无增强功能”， 具体内容请参阅 eIQ Toolkit 用户指南。 BR 哈里

iMXRT1052 カスタムファームウェアでキーブロブを生成しても、起動時に受け入れられません。 こんにちは、   署名済みの暗号化ブートローダーがあり、HABは有効になっていますが、シールはされていません。NXPのセキュアプロビジョニングツールを使ってフラッシュすると、問題なく動作します。同様に、FCB + パディング + 署名および暗号化されたブートローダー + キーブロブ（キーブロブはターミナルで次のコマンドを実行して生成されます）を連結すると、次のようになります。   blhost -t 5000 -u 0x15A2,0x0073 -j -- generate-key-blob "dek.bin" "blob.bin"   それも効果がある。しかし、デバッグセッション（キーブロブを生成するためだけに用いられる）でカスタムファームウェアを使用してこのプロセスを実行すると、生成されたブロブファイルが受け入れられず、ブートローダーの実行に失敗します。どちらのシナリオにおいても、DEKは変化しない。   両方とも.binファイルを生成しましたファイル間の違いは、ブロブオフセットアドレスのみである。   Secure Provisioning Toolが提供するflashloader.binと公開されているソースコード(MCUブート)との間に違いはありますか?   標準のフラッシュローダーは、このバージョンを報告します。 blhost -u 0x15A2,0x0073 -- get-property 1 Response status = 0 (0x0) Success. Response word 1 = 1258424320 (0x4b020800) Current Version = K2.8.0   bl_version.h に基づくと、ソースコードは一貫しているはずであり、Secure Provisioning Tool のバージョンは 25.09 です。   カスタムファームウェアはフラッシュローダーソースからのコードスニペット(特にbl_keyblob_dcp.cにあります)を使用しています。そして、すべての依存関係は同じソースから取得されます。この実装は内部でのみ使用されるため、ファームウェアからDEKを抽出することは問題ありません。   お時間をいただきありがとうございました。 🙂 Re: iMXRT1052 Generating key blob in custom firmware not accepted on boot. こんにちは、 @JordanSt さん。 あなたはiMXRT1052を使って以下のようにテストを行ったと理解してよろしいでしょうか？ 1. NXPのセキュアプロビジョニングツールからフラッシュローダーをロードし、以下のコマンドを使用してdek.binとblob.binを取得します。 blhost -t 5000 -u 0x15A2,0x0073 -j -- generate-key-blob "dek.bin" "blob.bin" 2. iMXRT1052でflashloaderのSDKデモのコードを使ってカスタムファームウェアを実行し、上記のコマンドでdek.binとblob.binを得ます。 3. 生成された dek.bin ファイルは同じですが、blob.bin ファイルは異なります。 私の理解が正しければ、ステップ2のSDKのフラッシュローダーは試しましたか?結果は同じだったのでしょうか? すてきな一日を、 カン ------------------------------------------------------------------------------- 注記： この投稿があなたの質問への回答になっている場合は、「正解としてマーク」ボタンをクリックしてください。ありがとうございます! - 前回の投稿から7週間Threadをフォローしており、その後の返信は無視しています もし後で関連する質問があれば、新しいThreadを開き、閉じたThreadを参照してください。 ------------------------------------------------------------------------------- Re: iMXRT1052 Generating key blob in custom firmware not accepted on boot. こんにちは@Kan_Li ご支援ありがとうございます。 関連事項: 1. NXPのSecure Provisioning Toolからフラッシュローダーを読み込み、以下のコマンドでdek.binとblob.binを起動します - そうだ、鍵の塊を手に入れるために。 2. iMXRT1052でflashloaderのSDKデモのコードを使ってカスタムファームウェアを実行し、上記のコマンドでdek.binとblob.binを得ます。 - はい、しました。SDKのデモフラッシュローダーでテストしました。こちらもカスタムファームウェアです。 重要かどうかはわかりませんが、主な違いはSPTのフラッシュローダーは内部のSRAMから実行されるのに対し、カスタムファームウェアやSDKのデモはそうではなく、外部(搭載)SDRAM用に設定・構築されていることです。 3. 生成されたdek.binファイルは同じですが、blob.binファイルは異なります。 はい、どちらのシナリオでも使用される DEK は同じです (当然です)。生成されたキー ブロブを見ると、ヘッダーは同じで、bk セクションと dek セクションのみが異なり、mac セクションはすべてゼロです。 すてきな一日を 🙂 ヨルダン

Fls_Erase() 操作中の電源中断後のデータフラッシュ破損および ECC エラー 電源の中断/リセットによってFls_Erase()操作が中断された場合、データフラッシュの破損が発生することを確認しています。システムを再起動すると、影響を受けたデータフラッシュ領域が破損しているように見える。 その後、セクターを Fls_Erase()で復旧しようとする際、フラッシュドライバが消去操作を行う前に影響を受けたアドレス範囲にアクセスしようとした際にECCエラーが発生します。その結果、消去作業は成功裏に進められません。 このシナリオにおけるフラッシュコントローラの期待される挙動を理解し、以下の点についての指針をお願いしたいと思います。 Fls_Erase()操作の実行中に電源が切断された場合、データフラッシュの破損が発生する可能性はありますか？ このような中断後に部分的に消去・破損したフラッシュセクターにアクセスする際にECCエラーが起こることは予想されますか? 破損したフラッシュセクターを消去・復元するために 、フラッシュECCチェックを一時的に無効 化する仕組みやレジスタはありますか? 電源遮断後に訂正不可能なECCエラーを含むデータフラッシュセクターを処理するための推奨される復旧手順は何ですか？ ターゲット装置: [MPC5746C] ソフトウェアスタック: [AUTOSAR / ベアメタル] Re: Data Flash Corruption and ECC Errors After Power Abort During Fls_Erase() Operation こんにちは、 Fls_Erase()操作の実行中に電源が切断された場合、データフラッシュの破損が発生する可能性はありますか？ はい、それは正しい行動です。フラッシュメモリ内のデータは、プログラミング／消去処理中の電源喪失により、フラッシュメモリ内のECC症候群と一致しなくなります。 このような中断後に部分的に消去・破損したフラッシュセクターにアクセスする際にECCエラーが起こることは予想されますか? はい。 破損したフラッシュセクターを消去・復元するために 、フラッシュECCチェックを一時的に無効 化する仕組みやレジスタはありますか? いいえ。これは恒久的なハードウェア機能です。 電源遮断後に訂正不可能なECCエラーを含むデータフラッシュセクターを処理するための推奨される復旧手順は何ですか？ その場合は破損したフラッシュブロックを初期化(消去)する必要があります。一度実行すると、ECC症候群はフラッシュのデータと一致し、アクセスによってECCの故障が起きません。 フラッシュ消去の手順については、リファレンス・マニュアルをご参照ください: よろしくお願いいたします。 ピーター

IMX8MP 辅助映像启动 IMG_CNTN_SET1_OFFSET 辅助映像启动（RM 6.1.6.2）是否适用于 i.MX8MP 上的 ECSPI（“SPI”）或非 启动，还是仅适用于 FlexSPI 或非（和 SD/eMMC）？表 6-28 将“SPI”和“FlexSPI NOR”列为单独的引导设备，并且仅针对“FlexSPI NOR 启动”说明了辅助偏移有效值。 Re: IMX8MP secondary image boot 你好， 你的理解有误， IMG_CNTN_SET1_OFFSET 辅助镜像启动也适用于 SPI 设备，只是偏移量不同： FlexSPI 的有效值为：0、1、2、3、4、5、6 和 7 对于 SPI 模式，如果熔丝位大于 10，则禁用辅助启动；n = 熔丝位大于 10. • n == 0：偏移量 = 4MB • 当 n == 2 时：偏移量 = 1MB • 其他情况且 n <= 10：偏移量 = 1MB*2^n Re: IMX8MP secondary image boot 谢谢——这下偏移映射的问题就清楚了。我们需要进行两项后续操作，以便在我们的 i.MX8MP 板上重现该问题（在 ECSPI2 上启动或非，开放/非 HAB 配置，熔丝读取 2 1 = 0 → n=0 → 4 MB）： 是什么触发信号 ROM 在 SPI 或非接口上切换到辅助映像？是无效的主启动头/镜像解析失败，还是具体的 HAB 认证失败？换句话说，辅助映像启动在开放（非安全）配置下是否有效，还是仅在设备 HAB 关闭时才有效？ 它会恢复到之前的RESET状态，还是需要断电重启/第二次RESET（持久启动方式）？ 4 MB 偏移处的辅助映像必须是单独版本的可启动映像（具有该偏移处的独立虚拟映像/启动数据），还是主映像的字节相同副本就足够了？ Re: IMX8MP secondary image boot 在 OPEN (SEC_CONFIG=open, non-HAB) 配置下，i.MX8MP 从 ECSPI (SPI) NOR 启动时，IMG_CNTN_SET1_OFFSET 辅助映像启动的确切触发条件是什么？ROM 是否会在主容器头无效/被擦除时切换到辅助镜像，还是仅在 HAB 身份验证失败时才会切换到辅助镜像（例如，当主容器头无效/被擦除时）？仅在封闭/安全配置下？我们有一个 4MB 的有效辅助副本（熔丝 n=0），擦除了主头，并且 ROM 不会回退到开放配置。

iMXRT1052 自定义固件中生成的密钥blob在启动时未被接受。 您好，   我有一个已签名的加密引导加载程序，HAB 已启用但未密封。使用 NXP 的安全配置工具进行刷写时，运行正常。同样地，当我将 FCB + 填充 + 已签名和加密的引导加载程序 + 密钥 blob 连接起来时（其中密钥 blob 是通过在终端中执行以下命令生成的）：   blhost -t 5000 -u 0x15A2,0x0073 -j -- generate-key-blob "dek.bin" "blob.bin"   也行得通。但是，如果我在调试会话中使用自定义固件运行此过程（仅用于生成密钥 blob），则生成的 blob 文件不被接受，引导加载程序执行失败。两种情况下，DEK 值保持不变。   两者都生成了 .bin 文件。文件仅在 blob 偏移地址处不同。   安全配置工具提供的 flashloader.bin 与公开可用的源代码（MCU 启动）之间有什么区别？   “官方”刷机工具报告的版本号为： blhost -u 0x15A2,0x0073 -- get-property 1 Response status = 0 (0x0) Success. Response word 1 = 1258424320 (0x4b020800) Current Version = K2.8.0   根据 bl_version.h，源代码应该一致，安全配置工具版本为 25.09。   该自定义固件使用了来自 flashloader 源代码（具体位于 bl_keyblob_dcp.c 中）的代码片段，所有依赖项均来自同一来源。此实现仅供内部使用，因此从固件中提取 DEK 不是问题。   感谢您抽出时间。 🙂 Re: iMXRT1052 Generating key blob in custom firmware not accepted on boot. 嗨@JordanSt ， 我理解您已使用 iMXRT1052 进行了如下测试？ 1. 从NXP 的安全配置工具加载闪存加载器，并使用以下命令生成 dek.bin 和 blob.bin 文件。 blhost -t 5000 -u 0x15A2,0x0073 -j -- generate-key-blob "dek.bin" "blob.bin" 2. 使用 iMXRT1052 上的 flashloader 的 sdk 演示代码运行自定义固件，并使用与上面相同的命令生成 dek.bin 和 blob.bin。 3. 生成的 dek.bin 文件相同，但 blob.bin 文件不同。 如果我理解正确，您是否尝试过在步骤 2 中使用 SDK 中的 flashloader？结果是否相同？ 祝你有美好的一天， 坎 ------------------------------------------------------------------------------- 笔记： - 如果此回复解答了您的问题，请点击“标记为正确答案”按钮。谢谢你！ - 我们会持续关注帖子，从最后一条回复发出后持续7周，之后的回复将被忽略。 如果您之后有相关问题，请另开新帖并引用已关闭的帖子。 ------------------------------------------------------------------------------- Re: iMXRT1052 Generating key blob in custom firmware not accepted on boot. 嗨@Kan_Li ， 感谢您的支持。 关于： 1. 从 NXP 的安全配置工具加载闪存加载器，并使用以下命令生成 dek.bin 和 blob.bin 文件。 - 是的，为了获取关键信息。 2. 使用 iMXRT1052 上的 flashloader 的 sdk 演示代码运行自定义固件，并使用与上面相同的命令生成 dek.bin 和 blob.bin。 - 是的，我测试过了，用 SDK 中的演示 flashloader 和自定义固件都测试过了。 不确定这是否重要，但主要区别在于 SPT 中的 flashloader 是从内部 SRAM 执行的，而 SDK 中的自定义固件或演示程序则不是，它们是为外部（在板上）同步动态随机存取存储器\(SDRAM\) 配置和构建的。 3. 生成的 dek.bin 文件相同，但 blob.bin 文件不同。 是的，两种情况下使用的DEK保持不变（这很合理）。从生成的密钥块来看，头部信息相同，只有bk和dek部分不同，mac部分全部为零。 祝你有美好的一天 🙂 约旦

MIMRT700でSDカードを使用してサンプルを実行するとエラーが発生しますか？ SDK for MIMRT700でSDCardサンプルを実行したときにこのエラーが出ました。 現在、私はカードをフォーマットしていません。調査の結果、実行前にカードをフォーマットする必要はないことがわかりました。この問題を解決するにはどうすればいいですか？ Re: Error when runnning sample with SDcard in MIMRT700? @Habib_MS ご回答ありがとうございます。PCでSDカードをフォーマットする場合、どのフォーマットを選択すればよいですか？SDカードに多くのデータがあるので、フォーマットしたいと思っています。 もう一つ質問があります。現在、私はサンプルtflm_cifar10_cm33_core0を使用しており、このサンプルtflm_cifar10_cm33_core0でSDカードを使用してSDカードからデータをロードしたいと考えています。JP65を1-2に設定したら、tflm_cifar10_cm33_core0実行できますか? Re: Error when runnning sample with SDcard in MIMRT700? こんにちは、 @nnxxpp。 SDK v26.06の例「mimxrt700evk_sdcard_fatfs_cm33_core0」をテストしましたが、SDカードがフォーマットされていても私の側では正しく動作しています。 JP65が1-2に設定されているか確認してもらえますか?EVKのデフォルト設定は2-3です。 また、サンプルのdocフォルダにあるexample_board_readmeファイルで推奨されているSDカードのいずれかを使用してテストしてください。 BR ハビブ Re: Error when runnning sample with SDcard in MIMRT700? こんにちは@nnxxpp さん、 この例では、次の図に示すように、main関数から実行されるf_mkfs()関数を呼び出すことで、SDカード上にFATファイルシステムを作成します。 FF_USE_MKFS マクロは ffconf.h で有効になっています。これにより、アプリケーションは必要に応じてファイルシステムを作成できます。f_mkfs()に関する追加情報はこの ページでご覧いただけます。したがって、このサンプルはファイルシステム自体を作成できるため、サンプルを実行する前にSDカードを特定の構成で事前にフォーマットする必要はありません。 JP65に関してですが、tflm_cifar10_cm33_core0のサンプルは、JP65を1～2に設定すれば問題なく動作するはずです。RT700-EVKの回路図によると、JP65はマルチプレクサの出力選択のみを制御するものであり、次の図に示すように、この例で使用される機能には影響を与えません。 BR ハビブ Re: Error when runnning sample with SDcard in MIMRT700? @Habib_MS 詳しい説明をありがとうございました。以前よりもずっと理解が深まった。 また、いくつかのSDカードも確認し、そのうちの1枚(Sandisk 256GB)が動作し、サンプルを実行sdcard_fatfsきました。 はい、おっしゃる通りJP65を1-2に設定したら、eqi tflmサンプルを正常に実行できました。