S32K344 / MR-CANHUBK344 - Zephyr 支持 论坛上是否有人可以确认 MR-CANHUBK344 开发板仍在最新的 Zephyr 版本（v3.6.0 或 v3.7.0-rc3）下工作？ 当尝试通过 JLink（v7.98a）启动开发板时，我们遇到了许多虚假故障。 主板和调试器看起来都正常，它们将毫无问题地运行默认示例 S32DS 项目。据我们所知，这似乎与 S32K3 与 Zephyr 平台的集成更相关，更有可能处于早期内核初始化阶段。 在 v3.7.0-rc3 上使用带有 Zephyr Blinky 项目的 Ozone，我们在重置后几乎立即看到 BFAR 寄存器为 0x5AA55AC0 的 BusFaults。 希望这只是我们配置中的问题，或者如果有人有可行的解决方案，您正在使用 Zephyr 的哪个分支/标签？ 谢谢！

在 FRDM-IMX93 上使用 GPIO 如何使用 FRDM-IMX93 板上的 GPIO？像简单的 GPIO、CAN、I2c 等？ 谢谢 拉尔夫

在 MPC5748G MCU 的扩展 SPI 模式下，EOQF 标志未被设置 你好，团队、 我在 MPC5748G MCU 中使用扩展 SPI 模式进行 32 位帧传输，发现传输结束时 EOQF 标志没有被设置。我在 MPC5777C MCU 上使用了相同的代码，一切正常。 你知道为什么会出现这个问题吗？任何建议或想法都会被极大地采纳。 期待您的真知灼见。 谢谢！ 此致， 克里希纳 用于 i.MX RT 的 eIQ 机器学习软件 Re: EOQF flag is not getting set in EXTENDED SPI mode in MPC5748G MCU 你好，伊谢、 谢谢您的答复。我已正确配置 SPI 模块以传输 32 位帧，如果不查看 EOQ 标志，读取和写入均可在 MPC5748 中正常工作。我还设置了 EOQ 标志，以便传输最后一个字，但模块不承认这一点。 仅供参考，我不在 EOQ 中使用中断我正在轮询寻找那个标志。 您提到"虚假队列结束语" ，能否请您解释一下这是什么意思？ 谢谢！ 此致， 克里希纳

ADV7535：显示屏上无图像输出 嗨，团队、 我们正在基于 Verdin Yavia IMX8M Plus 的定制载板上开发 DSI 转 HDMI 变流器 ( ADV7535)。 我们已经替换了 ADV7535 而不是 LT8912B MIPI DSI 转 HDMI 桥接器 ，后者自带 Toradex 载板。我们使用 I2C 通道 2 与 ADV7535 DSI 转 HDMI 桥接器进行 通信，这与使用不同的 I2C 通道的 Yavia 载板不同。因此，我们对设备树进行了以下更新以反映这一变化： 设备树变更 1. verdin-imx8mp_dsi-to-hdmi_overlay.dts 删除现有 hdmi_lontium_lt8912 节点。 在 I2C2 节点下新增 hdmi_adv7535 节点。 2. imx8mp-verdin.dtsi 删除了 hdmi_lontium_lt8912 节点。 从 hdmi_connector 节点中删除了 Lontium 引脚连接细节。 已添加 hdmi_adv7535 作为 I2C2 下的子节点。   更改后的观察结果 成功读写 ADV7535 的内部寄存器。 能够转储 I2C 数据： torizon@verdin-imx8mp-15404184:~$ i2cdump -y -f 1 0x39 No size specified (using byte-data access) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f 0123456789abcdef 00: 14 00 00 00 00 00 00 00 00 00 41 0e bc 18 01 13 ?.........A????? 10: 25 37 00 00 00 00 38 00 46 62 04 a8 00 00 1c 84 %7....8.Fb??..?? 20: 1c bf 04 a8 1e 70 02 1e 00 00 04 a8 08 12 1b ac ?????p??..?????? 30: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 80 00 00 00 b0 ...........?...? 40: 00 50 f0 76 10 68 68 68 68 00 80 00 00 00 00 00 .P?v?hhhh.?..... 50: 00 00 02 0d 6d 02 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ..??m?.......... 60: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ................ 70: 01 0a 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ??.............. 80: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ................ 90: 00 00 00 00 c0 00 40 00 03 02 e0 18 30 61 00 00 ....?.@.????0a.. a0: 00 00 a4 a4 08 04 00 00 00 00 00 40 00 00 40 14 ..????.....@..@? b0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 10 00 00 00 00 00 ..........?..... c0: 00 00 00 00 00 00 06 00 00 03 00 00 02 00 01 04 ......?..?..?.?? d0: 0c ff 80 80 80 00 00 00 00 00 00 00 00 00 88 01 ?.???.........?? e0: d0 70 01 00 00 00 fd 00 00 00 52 46 00 00 00 00 ?p?...?...RF.... f0: 95 04 ff 00 00 00 00 00 00 00 7d aa 1c 00 b0 00 ??........}??.?. 检测 HDMI 显示器，并在 i.MX8MP 上检索 EDID 数据。HDMI-A -1 是 DSI 转 HDMI 端口，HDMI-A-2 是原生 HDMI 端口。 root@verdin-imx8mp-15288064:/home/torizon# cat /sys/class/drm/card0-HDMI-A-1/edid | edid-decode edid-decode (hex): 00 ff ff ff ff ff ff 00 30 ae 86 10 01 01 01 01 22 15 01 03 80 29 1a 78 ee e5 b5 a3 55 49 99 27 13 50 54 af ef 00 61 40 81 c0 81 80 81 8a 81 90 95 00 95 0f 01 01 64 19 00 40 41 00 26 30 18 88 36 00 a0 1d 00 00 00 18 00 00 00 fc 00 4c 45 4e 20 4c 31 39 35 30 77 44 0a 20 00 00 00 fd 00 32 4c 1e 51 0e 00 0a 20 20 20 20 20 20 00 00 00 ff 00 42 33 34 33 32 38 34 35 0a 20 20 20 20 01 0b 02 03 21 71 4e 06 07 02 03 15 96 11 12 13 04 14 05 1f 90 23 09 07 07 83 01 00 00 65 03 0c 00 10 00 8c 0a d0 90 20 40 31 20 0c 40 55 00 b9 88 21 00 00 18 01 1d 80 18 71 1c 16 20 58 2c 25 00 b9 88 21 00 00 9e 01 1d 80 d0 72 1c 16 20 10 2c 25 80 b9 88 21 00 00 9e 01 1d 00 bc 52 d0 1e 20 b8 28 55 40 b9 88 21 00 00 1e 02 3a 80 d0 72 38 2d 40 10 2c 45 80 b9 88 21 00 00 1e 00 00 00 00 d0   遇到的问题 连接的 HDMI 显示器上没有图像输出 。 dmesg 日志错误：   imx_sec_dsim_drv 32e60000.mipi_dsi: failed to get pmsk for: fin = 12000, fout = 0   故障排除尝试 我们尝试修改设备树中的 MIPI DSI 控制器时钟设置，如下所示： mipi_dsi: mipi_dsi@32e60000 { #address-cells = <1>; #size-cells = <0>; compatible = "fsl,imx8mp-mipi-dsim"; reg = <0x32e60000 0x10000>; clocks = <&media_blk_ctrl IMX8MP_CLK_MEDIA_BLK_CTRL_MIPI_DSI_PCLK>, <&media_blk_ctrl IMX8MP_CLK_MEDIA_BLK_CTRL_MIPI_DSI_CLKREF>; clock-names = "cfg", "pll-ref"; assigned-clocks = <&clk IMX8MP_CLK_MEDIA_MIPI_PHY1_REF>; assigned-clock-parents = <&clk IMX8MP_CLK_24M>; assigned-clock-rates = <11000000>; interrupts = 18 IRQ_TYPE_LEVEL_HIGH>; power-domains = <&mipi_phy1_pd>; status = "disabled"; port@0 { dsim_from_lcdif: endpoint { remote-endpoint = <&lcdif_to_dsim>; }; }; }; 不过，在 dmesg 日志中，默认频率仍显示为 12 MHz 。   要求澄清 我们希望您能就以下几点提供指导： 如何正确更新 fin 和 fout 的值，以解决 pmsk 错误？ 要通过 ADV7535 实现正确的图像输出，是否需要对设备树进行任何其他更改？ 期待您的见解和建议。 请参阅随附的 dmesg 日志，该话题中的设备树叠加层。 谢谢& ， Rupesh Kathar imx8mplus#adv7535 #dsi #hdmi #mipi #i2c #i2s i.MX 8M | i.MX 8M Mini | i.MX 8M Nano Re: ADV7535: No image output on display 如果您使用的是 5.15，只需将分支更改为 5.15，因为您的源代码是第三方公司的，我不清楚您的驱动程序如何，但请参考 nxp adv7535 驱动程序 linux-imx/drivers/gpu/drm/bridge/adv7511/adv7511_drv.c at lf-5.15.y - nxp-imx/linux-imx - GitHub 并不是所有的分辨率都能支持，有效时钟如下，如果需要新时钟，必须在时钟驱动程序中添加新时钟。 静态常量 int valid_clocks[] = { 148500, 135000, 132000, 108000, 78750, 74250, 65000, 49500, 40000, 31500, }; Re: ADV7535: No image output on display 您好@joanxie, 感谢您对恩智浦内核源代码的指导。 我们已经使我们的设备树与恩智浦内核5.15y（不是你共享的6.12）的imx8mp-evk.dts保持一致，我们的显示器适用于某些分辨率，但不适用于我们的目标分辨率，即1024x768。 除了 adv7535 的设备树外，我们没有做任何其他更改。使用 Toradex 内核 5.15.2.x。 下面的表格列出了哪些方法有效，哪些方法无效。 分辨率 宽高比 标准 常见刷新率 Realtek 显示器 戴尔显示器 640×480 4:3 双向 60 赫兹 工作 工作 800×600 4:3 VESA 60-75 赫兹 工作 工作 1024×768 4:3 VESA 60-75 赫兹 空白/闪烁时 禁用 内部定时发生器 无输出 1280×768 5:3 VESA 60 赫兹 无输出 无输出 1280×720 16:9 双向 24/25/30/50/60 赫兹 工作 工作 1366×768 16:9 VESA 60 赫兹 无输出 无输出 1920×1080p 16:9 双向 24/25/30/50/60 赫兹 工作 工作 只有 1024x768 不工作的可能原因是什么？其他分辨率只需插入 HDMI 即可正常工作。 Re: ADV7535: No image output on display 我之前已经分享过 imx8mp dts 文件，首先，您需要在 dts 中正确设置该桥接器，然后 adv7535 驱动程序就会 https://github.com/nxp-imx/linux-imx/blob/lf-6.12.y/drivers/gpu/drm/bridge/adv7511/adv7511_drv.c Re: ADV7535: No image output on display 嗨 @joanxie， FYR，我们正在使用类似于 Toradex 的 Yavia 载板的定制板。唯一的变化是用 ADV7535 取代了 lontium DSI 转 HDMI 适配器。我们选用 ADV7535，因为恩智浦也在其部分产品中使用该器件。 因此，我们在 Toradex 为 Yavia-WiFi dts 提供的设备树及其父设备树源的基础上进行了设备树修改。 问题中的设备树节点是 1。MIPI-DSI-这里没有修改任何内容（与之前的文章不同，改回了默认值）。其他恩智浦设备也必须使用它。 2。ADV7535 特定的节点和叠加层，我们在上一篇文章中提供了。 驱动程序为sec_mipi_dsim-imx.c，sec-dsim.c,adv7511_drv.c,adv7533.c. 现在，在调整了设备树叠加层之后。我们不再收到 fin、fout 错误。 以下是上述驱动程序的 dev_dbg 日志。 torizon@verdin-imx8mp-15404184:~$ dmesg | grep drm [ 0.000000] Kernel command line: root=LABEL=otaroot rootfstype=ext4 quiet logo.nologo vt.global_cursor_defau lt=0 plymouth.ignore-serial-consoles splash fbcon=map:3 ostree=/ostree/boot.1/torizon/7b778d635701b4e0bbc49652c 421a587ae63ff3c6cbfc07d964084a23df7631d/0 [ 2.771129] imx-drm display-subsystem: bound imx-lcdifv3-crtc.0 (ops lcdifv3_crtc_ops) [ 2.771181] imx-drm display-subsystem: bound imx-lcdifv3-crtc.1 (ops lcdifv3_crtc_ops) [ 2.772099] imx-drm display-subsystem: bound 32e60000.mipi_dsi (ops imx_sec_dsim_ops [sec_mipi_dsim_imx]) [ 2.772141] imx-drm display-subsystem: bound 32fd8000.hdmi (ops dw_hdmi_imx_ops) [ 2.772468] [drm] Initialized imx-drm 1.0.0 20120507 for display-subsystem on minor 0 [ 2.869610] imx-drm display-subsystem: [drm] fb0: imx-drmdrmfb frame buffer device [ 5.099098] systemd[1]: Starting Load Kernel Module drm... [ 5.188031] systemd[1]: [email protected]: Deactivated successfully. [ 5.188992] systemd[1]: Finished Load Kernel Module drm. [ 5.262319] [drm] Initialized vivante 1.0.0 20170808 for 40000000.mix_gpu_ml on minor 1 torizon@verdin-imx8mp-15404184:~$ dmesg | grep dsim [ 0.000000] Kernel command line: root=LABEL=otaroot rootfstype=ext4 quiet logo.nologo vt.global_cursor_defau lt=0 plymouth.ignore-serial-consoles splash fbcon=map:3 ostree=/ostree/boot.1/torizon/7b778d635701b4e0bbc49652c 421a587ae63ff3c6cbfc07d964084a23df7631d/0 dy [ 2.759952] Kernel module loaded from ramdisk: sec_dsim - result: 0 [ 2.771246] imx_sec_dsim_drv 32e60000.mipi_dsi: sec-dsim bridge bind begin [ 2.771290] imx_sec_dsim_drv 32e60000.mipi_dsi: version number is 0x1060200 [ 2.772085] imx_sec_dsim_drv 32e60000.mipi_dsi: sec-dsim bridge bind end [ 2.772099] imx-drm display-subsystem: bound 32e60000.mipi_dsi (ops imx_sec_dsim_ops [sec_mipi_dsim_imx]) [ 2.916294] Kernel module loaded from ramdisk: sec_mipi_dsim_imx - result: 0 [ 3.259164] imx_sec_dsim_drv 32e60000.mipi_dsi: p: min = 1, max = 6, m: min = 88, max = 1023, s: min = 0, ma x = 5 [ 3.259252] imx_sec_dsim_drv 32e60000.mipi_dsi: fout = 390000, fin = 12000, m = 130, p = 1, s = 2, best_delt a = 0 [ 3.259262] imx_sec_dsim_drv 32e60000.mipi_dsi: no pre-exist hpar can be used [ 18.521539] imx_sec_dsim_drv 32e60000.mipi_dsi: p: min = 1, max = 6, m: min = 88, max = 1023, s: min = 0, ma x = 5 [ 18.521629] imx_sec_dsim_drv 32e60000.mipi_dsi: fout = 390000, fin = 12000, m = 130, p = 1, s = 2, best_delt a = 0 [ 18.521640] imx_sec_dsim_drv 32e60000.mipi_dsi: no pre-exist hpar can be used torizon@verdin-imx8mp-15404184:~$ dmesg | grep adv [ 0.000000] Kernel command line: root=LABEL=otaroot rootfstype=ext4 quiet logo.nologo vt.global_cursor_default=0 plymouth.ignore-serial-consoles splash fbcon=map:3 ostree=/ostree/boot.1/torizon/7b778d635701b4e0bbc49652c421a587ae63ff3c6cbfc07d964084a23df7631d/0 [ 1.052362] adv7511 1-0039: Rev. 20 [ 4.325789] systemd[1]: System time before build time, advancing clock. torizon@verdin-imx8mp-15404184:~$ 有了它，我们还能通过使用 i2cset 直接在 ADV7535 上设置寄存器来生成测试色条图案，这意味着 ADV7535 至 HDMI Sink 显示器的工作正常。问题出在 iMX8MP 与 ADV7535 的通信方式上。 显示屏上仍然没有任何输出。 我们希望了解，恩智浦在其产品中实现 ADV7535 的方式与我们在软件和硬件方法上实现 ADV7535 的方式是否存在差异。 Re: ADV7535: No image output on display 看来这个错误信息是你自己的驱动程序造成的，我在 nxp 驱动程序源代码中没有找到这个信息，而且这个设置也不正确，你无法获得你想要的任何时钟，时钟父频是 24Mhz，如果你设置了 11Mhz，你只能获得 24/2=12Mhz 的时钟、 assigned-clock-parents = <&clk IMX8MP_CLK_24M>; assigned-clock-rates = <11000000>; 你可以参考恩智浦源代码作为参考，检查你关于 lcdif、mipi dsi 和 adv7535 的设置是否正确 linux-imx/arch/arm64/启动/dts/freescale/imx8mp-evk.dts 位于 lf-6.12.y · nxp-imx/linux-imx · GitHub linux-imx/arch/arm64/启动/dts/freescale/imx8mp.dtsi 位于 lf-6.12.y · nxp-imx/linux-imx · GitHub 参考日志，似乎 pll 设置不正确，pll 驱动程序在 linux-imx/drivers/gpu/drm/imx/sec_mipi_pll_1432x.h at lf-6.12.y - nxp-imx/linux-imx - GitHub 您可以仔细检查

S32K396s ブートラウダー S32K396sブートローダープロジェクトでは、ldファイルをどのように変更すればよいでしょうか？K396用のブートローダーの例はありますか？ Re: S32K396s bootlouder こんにちは、 1. S32K3シリーズ用統合ブートローダデモ NXP は、S32K396 を含む S32K3 ファミリをサポートする統合ブートローダ デモを提供しています。このデモには以下が含まれます: ブートローダーとアプリケーションプロジェクト フラッシュ・メモリ・コンフィグレーション 起動とアプリケーションへのジャンプロジック 公式投稿とダウンロード リンクは、こちらにあります: NXPコミュニティの統合ブートローダー デモ。 https://community.nxp.com/t5/S32K-Knowledge-Base/Unified-bootloader-Demo/ta-p/1423099 2. S32 Design Studio（S32DS）とRTD ブートローダの例を使用するには、次のものが必要です。 S32 Design Studio (S32DS) S32K3 リアルタイム ドライバ (RTD) パッケージ S32K396開発パッケージ これらは、S32DS の拡張機能と更新メニューからCANインストールできます。インストールしたら、次のようなサンプル テンプレートから新しいプロジェクトを作成 CAN。 ポート_例_S32K396 Bootloader_Example (RTD バージョンで利用可能な場合) セットアップの詳細については、S32K396-BGA-DC1のスタートガイドをご覧ください。 https://www.nxp.com/document/guide/getting-started-with-s32k396-bga-dc1-evaluation-board:GS-S32K396-BGA-DC1?section=get-software よろしくお願いいたします。 ピーター

blhost を使用して LPC54(S)0xx フラッシュをプログラム/消去します 注:このドキュメントでは、フラッシュローダーに関する簡単な説明を提供し、フラッシュローダーの詳細については、 SDK_2.5.0_LPCXpresso54S018\middleware\mcu-boot\doc にある LPC540xxフラッシュローダーユーザーズGuide.pdf 入門を参照してください。 LPC54S0xx SDKをダウンロードします。 フラッシュローダープロジェクトをコンパイルしてflashloader.binを生成します プロジェクトはsdk \ boards \ lpcxpresso54s018 \ bootloader_examples \ flashloaderにあります dfu-util.exe または IDE を使用して、flashloader.bin を RAM にロードします。 dfu-util は http://dfu-util.sourceforge.net/releases/ からダウンロードできます。 ISPピンを構成してから、チップをリセットして、チップをUSB1 DFUブートモードにします。 ブート・モード ISP2の PIO0_6ピン ISP1 PIO0_5ピン ISP0 PIO0_4ピン 形容 USB1 DFUブート LOW LOW HIGH USB DFUクラスは、USB1高速ポートを介してSRAMにイメージをダウンロードするために使用されます。 LPC54S0xxデバイスUSB1高速ポートとPCをUSBで接続します。以下は、flashloader.binをロードするコマンドラインです。 dfu-util.exeドル –D flashloader.bin   blhost を使用して LPC540xxM/LPC54S0xxM フラッシュをプログラム/消去 フラッシュローダバイナリがダウンロードされ、LPC54S0xxプラットフォーム上で実行が開始され、LPC54S0xxプラットフォーム USB1(High-Speed) とホストの間に物理的なUSB接続が残ると、フラッシュローダはコマンドを受信する準備が整います。 blhost -u 0x1fc9,0x01a2 -- プロパティ 12 を取得 blhost -u 0x1fc9,0x01a2 -- メモリいっぱい 0x2000d000 4 0xc0000004 blhost -u 0x1fc9,0x01a2 -- configure-memory 0xa 0x2000d000 blhost -u 0x1fc9,0x01a2 -- プロパティ取得 25 0xa blhost -u 0x1fc9,0x01a2 -t 100000 -- フラッシュ消去領域0x10000000 0x100000 blhost -u 0x1fc9,0x01a2 -t 100000 -- 書き込みメモリ 0x10000000 xxx.bin 注:xxx.bin フラッシュにダウンロードする必要があるターゲットファイルです。 著者: ハオ・リュウ  Hao Liuさん、ありがとうございました。

i.MX 上的 wxWidgets <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> 组装 wxWidgets 版本 2.8。使用 TinyX。由 4 英寸 - 8 英寸的触摸屏供电。

i.MX6 上的高保证启动 (HAB) <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> 抽象的 安全是我们日常生活中不可避免的一个词。对于我们许多人来说，没有安全性的技术就是没有“信任”的技术。我们都知道，从工作场所到社交聊天，安全在我们的生活中扮演着重要的角色。即使是嵌入式系统也应该实施安全措施，以防止未经授权访问敏感数据。我们如何确保 i.MX6 平台只能使用授权图像启动？让我们来看看名为高保证启动 (HAB) 的酷东西，它使启动映像变得安全而简单。 介绍 数字安全自诞生以来就成为我们生活中不可避免的一部分。对于任何嵌入式系统来说，这种情况都没有什么不同，特别是在处理敏感数据时。许多用于银行交易、国防、医疗、工业和汽车领域的嵌入式设备都严格执行安全规定。 几乎所有嵌入式系统都是根据闪存图像给出的特定指令来工作的。想象一下，如果黑客可以将自己的指令刷入嵌入式设备，那么他就可以完全控制该设备需要执行的操作。如果该设备用于银行目的，那么黑客将获得包括密码在内的所有详细信息！如果该设备用于国防或医疗领域，这种情况会变得更加糟糕。我们如何才能防止这种情况发生？嗯，答案并不那么简单！ 嵌入式系统操作系统映像可以从不同的介质（例如 MMC、SD 卡、SATA、以太网等）闪存。由于 SD 卡等介质可以轻松地从一个介质替换到另一个介质，因此在介质上实施安全检查将很困难。此外，人们可以在将操作系统映像刷入这些介质后对其进行更改。因此，仅在刷新图像之前实施安全检查不足以解决这个问题。那么我们如何实施安全检查以确保我们的操作系统映像是安全的？答案是 HAB（高保证靴）。 飞思卡尔在 i.MX6Q 处理器中提供了 HABv4（最新 HAB 版本 4）作为可选功能。HAB 是飞思卡尔安全模块的一部分，可以与 CAAM 和 TrustZone 等其他安全功能协同工作。 使用HAB的优点包括但不限于以下几点： HABv4 实现了启动 ROM 级别的安全性，一旦融合就无法改变。 高效的。 图像控制系统之前的安全检查。 允许多个根密钥。 利用数字签名——保护操作系统映像的最有效方法。 将安全性直接附加到操作系统映像，而不会影响操作系统映像的功能。 通过操作系统映像验证的处理器级别检查可以完全确保安全启动。 HAB 如何运作？ HAB基于数字签名的原理。数字签名通过对内容上下文进行签名，使得内容变得安全。该签名过程应包含多种安全算法，以加强最终结果。 HAB 数字签名是 open-ssl 认证、MD5 哈希和 RSA-AES-DES 公钥和私钥检查的组合。 HAB 通过将引导加载程序（u-boot）和操作系统映像（uImage）制作成签名映像来确保安全性。这些签名的图像包含正常的图像内容和安全指令。这些图像也包含公钥和私钥。在HAB过程中，组合得到的公钥哈希码将融合到i.MX6处理器的启动ROM代码中。这种融合使得平台更加安全并且以后无法更改。 在启动过程中，首先启动过程的初始参数应从闪存介质（例如 SD 卡）中获取启动 ROM 代码。然后，HAB 指令将检查启动 ROM 和签名图像中的哈希值。当这两个哈希值匹配时，HAB 进程允许平台启动映像。否则系统将停止所有进程并等待授权图像。 这样，系统就可以防止未经授权的访问，即使有人在后期更改了签名的图像（这最终会改变图像的哈希值，因此在运行时检查期间失败）。 iWave 已成功在我们的i.MX6Q iW-RainboW-G15D-Q7 Linux 平台上实现 HAB，并验证了 HAB 如何保护平台安全。然而，HAB 并非开发平台或模块购买时提供的标准 BSP 的一部分。仅应特殊要求提供。 结论 HAB 是防止未经授权访问操作系统映像的最佳解决方案之一。处理敏感数据（银行、国防等）的嵌入式系统应集成 HAB，以防止外部来源控制整个系统。虽然 HAB 在 i.MX6 平台中是可选功能，但为了确保启动过程更安全，建议集成 HAB。 参考： AN4581_HAB_Application_Note.pdf - 使用 HABv4 在 i.MX50、i.MX53 和 i.MX 6 系列上进行安全启动的应用说明 i.MX_6_Linux_High_Assurance_Boot_(HAB)_User's_Guide.pdf - i.MX 6 Linux 高保证启动 (HAB) 用户指南 概述

FRDM-i.MX95 上的外部 JTAG 调试器连接未输出预期的 JTAG 信号 你好， 我正在尝试将外部 JTAG 调试器连接到 FRDM-i.MX95 板。 根据板原理图，JTAG/DAP 信号似乎被连接到 PCB 上的测试点，一些相关元器件被标记为 DNP。 基于此，我对电路板进行了如下修改： 连接测试点的 JTAG 信号 安装与 JTAG/DAP 信号路径相关的 DNP 电阻器 添加了外部调试器的连接器 将 VTref、GND、TCK、TMS、TDI、TDO 和 RESET 连接到外部调试器 但是，我无法从调试器/电路板端观察到预期的 JTAG 信号输出。 例如，在调试器连接序列期间，TCK/TMS/TDI 没有按预期出现。 请您确认以下几点？ 上述修改方法是否适用于将外部 JTAG 调试器连接到 FRDM-i.MX95 板？ 要启用外部 JTAG/DAP 接口，是否需要额外的电阻器、跳线、焊桥或板修改？ 外部调试器开始驱动 JTAG 信号之前，VTref 电压等级或电源时序是否有任何要求？ FRDM-i.MX95 上的 i.MX95 在 JTAG/DAP 接口可访问之前是否需要任何启动模式、熔丝设置、网络安全设置或软件初始化？ 外部 JTAG 调试器能否直接访问该板上的 Cortex-A55、Cortex-M33 和 Cortex-M7 内核，还是需要引导加载程序/固件进行额外的初始化？ 在使用 FRDM-i.MX95 时，是否有推荐的连接器引脚分配或参考修改指南，以便将外部调试器与 FRDM-i.MX95 配合使用？ 如果您能提供在 FRDM-i.MX95 板上启用外部 JTAG 调试的任何指导、原理图参考或所需修改细节，我将不胜感激。 顺祝商祺！ Re: External JTAG debugger connection on FRDM-i.MX95 does not output expected JTAG signals 1. 你的修改方法是否正确？ 原则上，是的。 如果 FRDM 原理图显示： TCK TMS TDI TDO nTRST 或 RESET VTREF GND 通过测试点和 DNP 填充选项，然后将这些信号路由到连接器通常是正确的方法。 但是，由于搜索结果中没有返回原理图，因此我无法确认所有必需的 DNP 电阻器是否都已安装到位。用户手册中不包含 JTAG 电路图。 2. 为什么检测不到 TCK/TMS/TDI 活性？ 通常情况下，当连接 JTAG 探针时： TCK/TMS/TDI 由调试器驱动。 目标板不会生成它们。 如果您在 TCK/TMS 上完全看不到任何切换： 最常见原因 1：未检测到 VTref 许多探针（Lauterbach、J-Link、PE Micro、ULINK 等）只有在 VTref 存在且在有效范围内时才会驱动 JTAG 引脚。 检查： 连接器处的 VTref 电压。 共用接地连接。 探针软件会报告目标电压。 对于 FRDM-i.MX95，DAP I/O 电源似乎与 3.3 V 功能域 (NVCC_CCM_DAP) 有关。板文档显示该功能域由VDD_3V3供电。 最常见原因二：电路板未通电 大多数调试器仅使用 VTref 进行检测。 它们不会为目标提供动力。 核实： 电路板由 J25 供电。 PMIC启动。 VDD_3V3 存在。 电路板上的LED指示灯亮起。 该板需要外部PD电源。 最常见原因#3：缺少信号路由重构 如果 JTAG 路径包含： 0Ω DNP电阻器 隔离电阻器 其他馅料选择 即使缺少一个电阻，也可能导致 TCK/TMS 断开连接。 由于搜索结果中没有原理图，我无法核实电阻器的确切配置。 最常见原因#4：引脚映射错误 用欧姆表验证： 探针引脚 → 连接器引脚 → 电阻器 → 测试点 → i.MX95 球。 不要假设测试点标签与标准的 ARM 20 引脚顺序一致。 3. 是否需要特殊的启动模式？ 对于不安全的设备： 观察 JTAG 时钟活动不应该需要启动模式。 一旦调试器检测到 VTref 并开始扫描序列，TCK/TMS 就应该切换。 启动开关会影响： eMMC启动 SD启动 序列号下载器 这与调试器是否生成 TCK 无关。 4. 是否涉及安全设置/熔丝？ 有可能。 i.MX95 实现了认证调试和调试访问控制。[i.MX95RM_Rev4 | PDF] 、 [i.MX95RM_Rev2 | PDF] 、 [i.MX95 Sec...2026-final | PowerPoint] 然而： 网络安全设置通常会阻止成功的调试访问。 它们通常不会阻止调试器生成 TCK/TMS 本身。 由于您报告完全没有 TCK 活性，我首先会调查以下问题： VTREF 探针配置 电缆引脚排列 缺失的人口选项 在怀疑网络安全之前。 5. A55、M33 和 M7 可以调试吗？ i.MX95调试架构支持： Cortex-A55 Cortex-M33 Cortex-M7 通过 CoreSight/DAP 基础设施。[i.MX95RM_Rev2 | PDF] ， [i.MX95RM_Rev5 | PDF] 所以从硅芯片的性能角度来看，是的。 所有功能域是否立即可见取决于： 系统状态， 网络安全配置， 支持调试器。 但调试器通常不需要额外的引导加载程序初始化即可检测到 DAP 本身。 推荐测量方法 在进一步修改电路板之前，我会检查以下几点： 电源 VTref = ?V VDD_3V3 存在 板正常启动 连续性 TCK 连接器 ↔ SoC 路径 TMS连接器↔SoC路径 TDI 连接器 ↔ SoC 路径 TDO 连接器 ↔ SoC 路径 RESET 连接器 ↔ SoC 路径 探针侧 调试软件是否报告目标电压？ 它是否显示“检测到目标”？ 它是否报告尝试进行 JTAG 链扫描？ 示波器 直接探测： 调试器连接器引脚 SoC侧测试点 连接尝试期间。 如果调试器连接器处存在 TCK，但 SoC 测试点处不存在 TCK，则问题几乎肯定出在电路板返工上。 Re: External JTAG debugger connection on FRDM-i.MX95 does not output expected JTAG signals 感谢您的支持。 我们检查了外部 JTAG 调试器连接，发现 问题是由FRDM-i.MX95板和电路板之间的线路长度引起的。 外部 JTAG 调试器。 缩短并重新排列 JTAG 信号线后，调试器…… 能够正确检测到目标，并观察到了JTAG信号。 预期的。 因此，通过改进JTAG接线方式，这个问题已经得到解决。 长度和连接质量。 再次感谢您的帮助。 Re: External JTAG debugger connection on FRDM-i.MX95 does not output expected JTAG signals @kuni1你好，请问你能否提供一些关于如何附加调试器的最新进展或信息？你是如何将 RESET 线连接到电路板上的？你使用的是哪种调试连接器？（J-Link、MCU-Link 等） 我目前也遇到了同样的问题，无法将调试器连接到我的FRDM板，非常感谢您的帮助。 谢谢

RT1160（外部SDRAMおよびウェイトピン付きSRAM搭載） 私はRT1160を外部16ビットSDRAMと16ビットSRAM（FPGA通信用）と組み合わせて使用しています。SRAMインターフェースは、待機ピン付きのSRAM読み書き操作(SRAM)として非同期モードとして構成されます。待機信号がSDRAMのリフレッシュタイミングと競合して何らかの問題を引き起こすのではないかと考えています。SDRAMにコードを書き込んで、SRAM ASYNC書き込み時にwaitピンを約10ms以上ローレベルに保つようにテストしましたが、時々約1msで終了してしまうことがあり、その理由はわかりません。 SDRAMとSRAMの両方を使う場合に制限があるのでしょうか?ご協力いただきありがとうございます。 Re: RT1160 with external SDRAM and SRAM with wait pin こんにちは 約1ミリ秒で終了するとおっしゃっていますが、具体的に何を指しているのでしょうか？SRAMへの書き込みはエラーを返すのか、それともハードフォルトに入るのか？これはどのくらいの頻度で起こりますか？ 以下のテストを手伝ってもらえますか? 1. 内部メモリ（SDRAMではない）からコードを実行し、長時間かかる非同期SRAM書き込みを繰り返します。 2. 内部メモリからコードを実行したまま、同じテストを再度実行しますが、今回はSDRAMを有効にした状態でアイドル状態にします。 3. 最初に述べたとおりにテストを実行しますが、SRAM待機信号をアクティブに保持します。 さらに、上記の検査を含めて、以下の点を確認してもらえますか? 転送中にSRAM信号を監視できますか? 各テストのSTEMCイントラレジスタ値を教えてもらえますか? 結果を教えてください。 よろしくお願いします、 パブロ

[S32DS 3.6.7]S32K1xx RTD 3.0.0创建新项目时未检测到 大家好 我在使用 S32 Design Studio 3.6.7 和 S32K1xx RTD Drivers 3.0.0 版本时遇到了问题。 当前设置： S32 Design Studio 版本：3.6.7 设备：S32K1xx 系列 RTD 驱动程序版本： 3.0.0 操作系统：Windows 11 创建新项目时，SDK 选项中未显示 RTD。 是否有人遇到过同样的问题或找到了解决方案？ 非常感谢你们的支持。 安东尼奥 Re: [S32DS 3.6.7] S32K1xx RTD 3.0.0 not detected when creating new project 你好，胡利安、 你是对的，问题在于 S32DS 附带了 GCC 11。我安装了 GCC 10.2，现在一切正常。 感谢您的帮助。 Re: [S32DS 3.6.7] S32K1xx RTD 3.0.0 not detected when creating new project 你好，@antonio_esal、 安装 RTD 软件包时，您是否确定安装了正确的恩智浦 GCC 版本？开箱即用，S32DS 3.6.0及以上版本配备 NXP GCC 11.4，但 S32K1 RTD 3.0.0已使用恩智浦GCC 10.2构建和测试（如版本说明中所述）： 创建新的 S32DS 应用程序时，请确保选择了正确的工具链： 如果这不是问题的根本原因，请共享您的安装详细信息（Help> Installation Details），以便我确认是否已安装 S32K1 RTD 的所有必要依赖项。 致以最诚挚的问候， Julián

RDBESSK358BMU 以太网配置 我目前正在开发恩智浦的 RDBESSK358BMU，该主板有 S32K358 和 GMAC 连接到 Marvell Alaska 88e1510 收发器，还有一个以太网千兆端口（附有硬件方案）。 我想知道，在这种配置下，我是否可以使用带有 lwip_baremetal 示例的 tcpip 协议栈。 使用 Gmac_Loopback 的示例起作用了，但是 lwip_baremetal_example 在 Gmac_initDMA 上失败了，就像我在其他文章中看到的那样，这是一个时钟参考问题，但我正在使用的主板上有外部时钟，所以我不明白如何使这个示例适应我的硬件。有人能提供帮助吗？谢谢！   Re: RDBESSK358BMU Ethernet configuration 你好@gferretts、 是的，我就是这么发现的。你更快 您可以从 RTD 5.0.0 复制缺失的定义： #define DCM_GPR_DCMRWF1_MAC_TX_RMII_CLK_LPBCK_EN_MASK (0x80000000U) #define DCM_GPR_DCMRWF1_MAC_TX_RMII_CLK_LPBCK_EN_SHIFT (31U) #defineDCM_GPR_DCMRWF1_MAC_TX_RMII_CLK_LPBCK_EN_WIDTH (1U) #define DCM_GPR_DCMRWF1_MAC_TX_RMII_CLK_LPBCK_EN(x) (((uint32_t)(((uint32_t)(x)))) << dcm_gpr_dcmrwf1_mac_tx_rmii_clk_lpbck_en_shift)) & dcm_gpr_dcmrwf1_mac_tx_rmii_clk_lpbck_en_mask) ......只是注意到 RTD 的解决方法使用了 |= 关于 Eth_T_InitPhys()--是的，这也是正确的模式--这个例程值得深入检查。 顺祝商祺！ 帕维尔 Re: RDBESSK358BMU Ethernet configuration 非常感谢@PavelL！我注意到 GMAC 速度仍为 100 米，因此将其设置为 1G，以匹配 125MHz 时钟，现在它可以在端口 7 上正常 ping 和 TCP echo！ 我还注释了"Eth_T_InitPhys();" ，因为我的 PHY 不在 PHY 列表中，它是通过频带配置的。     Re: RDBESSK358BMU Ethernet configuration 你好@PavelL，感谢您的回复。我在使用 lwip 时仍然遇到问题，我也有 s32k3x8evb-q289 但我没有 TJA 子板所以我需要在 S32K358BMU 上测试以太网。 我使用的是"TCPIP STACK 1.0.3 版 RTD3.0.0D2306", 我附上我的 .mex我尝试复制你显示的内容（时钟配置、GMAC 外设和引脚排列）的配置文件和 " 设备.c "用引脚上的 ETH_RESET。 因为我的 RTD 没有环回定义，所以我也尝试手动复制您的 RTD 回转： void device_init(void) { uint16 pitPeriod； /* 为 DCM 模块中的 EMAC 设置 RMII 配置 */ //ip_dcm_gpr->dcmrwf1 = (ip_dcm_gpr->dcmrwf1& ~dcm_gpr_dcmrwf1_emac_conf_sel_mask) | dcm_gpr_dcmrwf1_emac_conf_sel(1u)； /* 手动 RTD 转换 */ IP_DCM_GPR->DCMRWF1 = 0x80000040； IP_DCM_GPR->DCMRWF3 = 0x2000； ....}   在这种配置下，示例能够在不超时的情况下实现 Gmac_Ip_InitDMA，并到达主环路，但从我的电脑上 ping 192.168.0.200 结果却是无法连接主机和 ping 超时。 我用示波器验证了 RXC 的存在（当 Phy 协商 100Mbps 时为 25MHz 或 1Gbps 时为 125MHz），因此有一些流量来自 ETH 端口。同时在 TXC 上我现在也能看见 125MHz 但是 TXD0,1 从未被触发。 我希望你们能找到问题所在。   Re: RDBESSK358BMU Ethernet configuration 你好@gferretts、 对于延迟回复，我深表歉意。 遗憾的是，我没有 RD-BESSK358BMU，因此无法为您改编 lwip 示例。总之，我为 S32K358EVB-Q289 和 RGMII 100Mbps 修改了 lwip 示例，没有出现任何问题。让我分享一下我在采用过程中使用的基本步骤（请注意，某些细节可能与 S32K3 RTD / TCPIP 版本有关）： 配置工具 - 引脚 采用引脚来适应板的接线 将回转速率设置为最快设置（如适用 应为 RGMII 输出 TX_CLK 配置工具 - 时钟 GMAC 时钟应该是这样的（注意 GMAC 1Gbps：25MHz -> 125MHz；50MHz -> 250MHz）。 配置工具 - GMAC 驱动程序 ETH_MAC_LAYE_TYPE_XGMII, REDUCED, 设置正确的速度 ETH_MAC_LAYER_SPEED_xxx 源代码-设备.c 在 device_init() 的第一行添加 RTD 解决方法 /* 设置 DCM 模块中 GMAC0 的 RGMII 模式配置 */ IP_DCM_GPR->DCMRWF1 |= DCM_GPR_DCMRWF1_MAC_CONF_SEL(0x01) | DCM_GPR_DCMRWF1_MAC_TX_RMII_CLK_LPBCK_EN_MASK； /* 设置 RGMII RX_CLK 直接从 DCM 模块中 GMAC 的 RX_CLK 引脚到达 */ IP_DCM_GPR->DCMRWF3 |= DCM_GPR_DCMRWF3_MAC_RX_CLK_MUX_BYPASS(0x01)； 源代码 - test.c 或者，注释掉在一段时间后关闭 TCP/IP 协议栈的部分 这部分比较简单。 从原理图上看，您需要定义 GPIO PTC1 以向 PHY 提供有效的 RESET 脉冲信号，并等待一段时间再初始化 GMAC。PHY 通常在非托管模式下独立工作，只是通过引脚绑扎进行配置。有时，PHY 需要通过 SMI 进行管理。 您使用的是哪个版本的 S32K3 RTD 和哪个版本的 TCP/IP 协议栈？ 顺祝商祺！ 帕维尔

Fuse Read and Write tool in Linux Userspace for i.MX 9 series Introduction. OEMs need to access fuse values during functional tests and product manufacturing as well, they will fix Ethernet MAC addresses, fix boot mode, enable secure boot and more, There is a tool that is enabled across all i.MX processors, it runs in U-boot and is the command '=> fuse ', some customers are required to write and read fuses in Linux Userspace and this is where different processors have different OTP structures. In this article, you will download a C-written file, using NXP BSP enabled functions to access processor's fuses. i.MX 9 Series manages fuses through EdgeLock Secure Enclave (ELE), which would make this tool easy to adapt for other processors, this release is focused on i.MX91 and i.MX93. 1. Hardware Setup. FRDM-i.MX91. Power supply connected to P1, USB type-C debug cable to P16 Ethernet cable connected to network router and P4, for source code copying. SD/eMMC flashed with Yocto Linux Factory LF_6.12.49, if needed, you can flash it with USB type-C host cable to J31.   2. Documentation Setup. Download reference manual from i.MX 91 Documentation. It contains the attachment i.MX91_Fusemap.xlsx   3. Software Setup. Download and build process. user@host:~$ scp fuse_test.c root@ :~ root@imx91evk:~# gcc -Wall fuse_test.c -o fuse_test Tool features. Uses NXP BSP pread and pwrite functions. Based on Bank * 8 + Word formula, if you are using fusemap attachment, Word would be defined as Word % 8. Defines minimum and maximum bank and word indexes according to i.MX93/i.MX91 fusemap. Requires customer to specifically input 4 arguments: fuse_test read|write . 4. Demonstration. Read Device Unique ID [31:0] from fuses. a. Stop at U-boot for UID fuse reference value. u-boot=> fuse read 1 7 Reading bank 1: Word 0x00000007: 03fc7ef1 u-boot=> boot b. Run tool for read operation. root@imx91evk:~# ./fuse_test read 1 7 ret: 0 fd : 3 READ Bank: 1, Word: 7, Offset: 15 SUCCESS: pread operation resp_len = 4 resp_buf[0] = |f1| resp_buf[1] = |7e| resp_buf[2] = |fc| resp_buf[3] = |3| c. Run tool for write operation. This article explores a simple writing to OEM General Purpose Fuse 2 GPR2_CFG0, located in bank 47; word 376. root@imx91evk:~# ./fuse_test read 47 0 ret: 0 fd : 3 READ Bank: 47, Word: 0, Offset: 376 SUCCESS: pread operation resp_len = 4 resp_buf[0] = |0| resp_buf[1] = |0| resp_buf[2] = |0| resp_buf[3] = |0| This fuse is protected by General Purpose 2 Fuse Lock GPR2_LOCK [2:0] in Packed_FuseIndex 291. Calculate word bits from AN14954 section 3.2 Devices with ELE-AP. root@imx91evk:~# ./fuse_test read 1 1 ret: 0 fd : 3 READ Bank: 1, Word: 1, Offset: 9 SUCCESS: pread operation resp_len = 4 resp_buf[0] = |93| resp_buf[1] = |34| resp_buf[2] = |0| resp_buf[3] = |0| This way, GPR2_LOCK [2:0] = 010, it means that it's in Over-ride Protect and you can burn the fuse. root@imx91evk:~# ./fuse_test write 47 0 ret: 0 fd : 3 READ Bank: 47, Word: 0, Offset: 376 SUCCESS: pread operation resp_len = 4 resp_buf[0] = |5| resp_buf[1] = |0| resp_buf[2] = |0| resp_buf[3] = |0| INFO: Fuse previous valueWRITE Bank: 47, Word: 0, Offset: 376 Enter fuse value (e.g. 0xAA1234BB): 0x4A4F5345 You entered: 0x4A4F5345 (1246712645 decimal) SUCCESS: pwrite operation INFO: Please reset the device for fuse read confirmation 0x4A 0x4F 0x53 0x45 are the uppercase 4 first letters of Joseph. u-boot=> fuse read 47 0 Reading bank 47: Word 0x00000000: 4a4f5345 Conclusion. This tool is capable of reading and burning fuses from i.MX 93 and i.MX 91, it's scalable to i.MX 9 series. iMX95 Latest ELE firmware release, does not support programming SRK values from user space. Required runtime firmware enabling this functionality is planned for next release. This tool is provided by SW and support teams, as is, they were developed under LF6.12.49. Under the BSD-3 license. Please confirm bank and word, if needed create a support ticket, this post is not responsible incorrect usage. Tested in FRDM-i.MX91 Written in C LF-6.12.49

RT1170 USB CDC は、実行されていないコードにブレークポイントを設定しても kStatus_USB_Busy で停止します。 こんにちは、 私は i.MX RT1170 (M7 コア) で以下の作業を行っています: SDKバージョン25.09 FreeRTOS USB CDC (仮想COM) CAN-FDの並列実行 初期化は正常です。 USB 列挙が正常に完了しました。 通常実行中は、CAN-FD と USB 通信は両方とも正常に動作します。 通常の状態でのシステムの動作: CAN-FDはデータを正しく受信します USB CDCはPC（Tera Term）にデータを正常に送信します USB_DeviceCdcAcmSend() は期待通りに動作します USBコールバックが実行され、ビジーフラグが適切にクリアされます 問題： プロジェクトの任意の場所にブレークポイントを配置すると、現在実行されていないコード内であっても (たとえば、初期化後の main() 内や関連のない関数内)、システムは実行を継続しますが、USB CDC は最終的に停止してしまいます。 重要な観察事項: ブレークポイントはヒットしていません。 コードは正常に実行され続けます。 FreeRTOS タスクは実行を継続します。 CAN-FD は正常に動作し続けます。 USB CDC のみが機能を停止します。 この現象が発生すると、次のようになります。 USB_DeviceCdcAcmSend() は kStatus_USB_Busy を返します USB転送コールバックが呼び出されない ビジーフラグが消えない ボードをリセットするまでUSB通信は永久に停止します 実行時に printf() を使用した場合でも、同様の動作が引き起こされることがあります。 構成： #define configLIBRARY_MAX_SYSCALL_INTERRUPT_PRIORITY 2 #USB_DEVICE_INTERRUPT_PRIORITY (6U) を定義します。 USBタスクスタックサイズ: #APP_TASK_STACK_SIZE を 8000L と定義します スタックオーバーフローは発生しません。 システムはクラッシュしません。 USB CDC 通信のみが停止します。 質問: 実行されていないコードにブレークポイントが設定されている場合でも、USB CDC が停止するのはなぜですか? デバッガーは、USB HS タイミングに影響を与えるような方法で M7 コアを一時的に停止しますか? USB 割り込みの遅延サービスにより、CDC ドライバが永続的に kStatus_USB_Busy 状態のままになる可能性はありますか? これは、CPU が停止したときの USB HS コントローラ (EHCI) の予想される動作ですか? 転送の破損を起こさずに RT1170 上の USB CDC をデバッグするための推奨方法は何ですか? どのようなご指導でもいただければ幸いです。 よろしくお願いします。 USB Re: RT1170 USB CDC stuck in kStatus_USB_Busy even when breakpoint is placed in non-executing code こんにちは@Harisha 弊社の製品にご興味をお持ちいただき、またコミュニティをご利用いただき誠にありがとうございます。 問題に関しては、次の調整を試すことをお勧めします。 1：USB がタイムリーな割り込みサービスを確実に受信できるように、USB 割り込み優先度を FreeRTOS が管理できる最高の優先度に設定します。 2：他のモジュール（アプリケーション内の CAN-FD など）の割り込み優先度を下げて、USB プロセッシングが停止しないようにします。 これらの変更を試して、もう一度テストしてください。   よろしくお願いいたします。 メイリュー  

链接文件 我试图将 HCS12 控制器的代码从 cosmic 移植到 CodeWarrior 5.2，当我试图使用 #pragma CODE_SEG PAGE_32 在 PAGE 32 部分下创建一个函数时，只有部分在映射文件中更新，起始地址保持不变。 Re: Linker file 你好，@Aswin_5232、 您没有说明 MCU 的部件编号。 改用类似的方法： 链接器 SEGMENTS PAGE_32 = READ_ONLY 0x8000 TO 0xBFFF PAGE 32; END PLACEMENT MyPage32Funcs INTO PAGE_32; END   主要 #pragma CODE_SEG MyPage32Funcs void MyFunc(void) { ... } #pragma CODE_SEG DEFAULT 此致， 丹尼尔 Any support, information, and technology (“Materials”) provided by NXP are provided AS IS, without any warranty express or implied, and NXP disclaims all direct and indirect liability and damages in connection with the Material to the maximum extent permitted by the applicable law. NXP accepts no liability for any assistance with applications or product design. Materials may only be used in connection with NXP products. Any feedback provided to NXP regarding the Materials may be used by NXP without restriction.

PFE MCAL driver receiver processing may have reentrancy issue Hi Team From PFE MCAL driver 1.6.0, the receiver processing may have reentrancy issue. The call relationship of function pfe_hif_drv_process_rx_frames() is shown as the following figure.  The _Receive, TxConfirmation and MainFunction will call pfe_hif_drv_process_rx_frames when driver works in polling mode. If the callers are in different tasks, pfe_hif_drv_process_rx_frames has a risk of reentrancy. Should we add exclusive protection for pfe_hif_drv_process_rx_frames ? Regards, Ryder PFE PFE MCAL Re: PFE MCAL driver receiver processing may have reentrancy issue Hello @Ryder_Gong, The PFE team has picked up the case, also who is the customer that reported this? Best regards,  Radu Re: PFE MCAL driver receiver processing may have reentrancy issue Hi, The original issue is from Mobileye, actually software team has involved by a debug call. Re: PFE MCAL driver receiver processing may have reentrancy issue Hello Ryder.  Thank you for finding the race condition. It was confirmed as cause of the "Rx stops working" issue and bug ticket ANET-1032 was created to fix it. It will be fixed by adding an exclusive area protection as you have proposed. The bug affects all versions of the PFE MCAL driver, in polling mode, and it will be fixed in version 1.8.0.

DDR4 calibration issues on LS1046 custom board Good day! We are trying to bring up our custom LS1046-based board up and stucked with DDR4 calibration procedure. SPD data of the modules is red successfully, calibration process starts successfully too, but after that it fails with this reason(log from CodeWarrior 😞  ############################### Run 1 Result for: wrlvl_searcher  ###################################### Test result: [ ============================================================ Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F605, WRLVL_CNTL_2 = 0x00000000, WRLVL_CNTL_3 = 0x00000000, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 ============================================================ Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F60A, WRLVL_CNTL_2 = 0x0B0B0C0F, WRLVL_CNTL_3 = 0x0F10110D, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 ============================================================ Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F60A, WRLVL_CNTL_2 = 0x0B0B0C0F, WRLVL_CNTL_3 = 0x0F101115, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 ============================================================ Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F60A, WRLVL_CNTL_2 = 0x0B0B0C0F, WRLVL_CNTL_3 = 0x0F10111D, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 Write Leveling start values are correct and require no further modification, but the test failed due to other issues. Most common failure causes: -incorrect values configured in DDR4 DQn_MAP registers -incorrect ODT values -incorrect driver strength selected -incorrect timing values selected for Timing Configuration 0 properties (TIMING_CFG_0 register) < > {{Write Leveling start values are correct and require no further modification, but the test failed due to other issues.}} Err. capture registers: 0xE20, 0xDEADBEEF 0xE24, 0xDEADBEEF 0xE28, 0x00000000 0xE40, 0x00000000 0xE44, 0x00000000 0xE48, 0x0000001D 0xE4C, 0x60FF2001 0xE50, 0x00001FC0 0xE54, 0x00000000 0xE58, 0x00010000  ############################################ DQ mapping seems to be OK - we have 1:1 mapping from CPU to DDR slot, so we use DQ mappings from DDR module SPD without changing. What can be the problem?  Re: DDR4 calibration issues on LS1046 custom board Is there available RCW on the customer board? Has the ASLEEP led turned on and off? What's the frequency of the DDR clock? Thanks Re: DDR4 calibration issues on LS1046 custom board DDR calibration is performed using a hardcoded RCW. System clock - 100 MHz  DDR bus clock - 800 MHz, DDR data rate - 1600 mt/s Memory module - non-ECC. One interesting thing - from timer to time the 1 st stage of calibration (wrtlvl search) is successfully passed. For example: Test result: [ ================================================= Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F605, WRLVL_CNTL_2 = 0x00000000, WRLVL_CNTL_3 = 0x00000000, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 ============================================================ Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F609, WRLVL_CNTL_2 = 0x0A0B0C0E, WRLVL_CNTL_3 = 0x0F10110D, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 ============================================================ Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F609, WRLVL_CNTL_2 = 0x0A0B0C0E, WRLVL_CNTL_3 = 0x0F101115, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 ============================================================ Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F609, WRLVL_CNTL_2 = 0x0A0B0C0F, WRLVL_CNTL_3 = 0x0F10111D, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 < > Err.capture registers: 0xE20, 0x00000000 0xE24, 0x00000000 0xE28,0x00000000 0xE40,0x00000000 0xE44,0x00000000 0xE48, 0x0000001D 0xE4C, 0x00000000 0xE50,0x00000000 0xE54,0x00000000 0xE58, 0x00010000 Dump: 0xF00,0x00000000 0xF04, 0x00000002 0xF08, 0x0000000F 0xF0C,0x14000C20 0xF10, 0x00000000 0xF14, 0x00000000 0xF18, 0x00000000 0xF1C, 0x00000000 0xF20, 0x00000000 0xF24, 0x2F003000 0xF28, 0x32003400 0xF2C, 0x39003B00 0xF30, 0x3C003E00 0xF34, 0x00005000 0xF38, 0x00000000 0xF3C, 0x00000000 0xF40, 0x00000000 0xF44, 0x00000000 0xF48, 0x00000001 0xF4C, 0xD4000000 0xF50, 0x13001500 0xF54, 0x17001900 0xF58, 0x1D001F00 0xF5C, 0x21002200 0xF60, 0x3A000000 0xF64, 0x00009000 0xF68, 0x00000020 0xF6C, 0x00000000 0xF70, 0x0070006F 0xF74, 0x00000000 0xF78, 0x00000000 0xF7C, 0x00000000 0xF80, 0x00000000 0xF84, 0x00000000 0xF88, 0x00000000 0xF8C, 0x00000000 0xF90, 0x00000000 0xF94, 0x80000000 0xF98, 0x00000000 0xF9C, 0x34043104 0xFA0, 0x35043304 0xFA4, 0x31043304 0xFA8, 0x2F043104 0xFAC, 0x04040000 0xFB0, 0x00000003 0xFB4, 0x1F1E1F21 0xFB8, 0x1E1C1F1D 0xFBC, 0x1F1B1D1E 0xFC0, 0x1C1B1C1C 0xFC4, 0x1F1E1F22 0xFC8, 0x1F1F2120 0xFCC, 0x1F1E1F20 0xFD0, 0x1C1D201F 0xFD4, 0x1F1B1B1E 0xFD8, 0x1F1D1E1C 0xFDC, 0x1F1F1D1F 0xFE0, 0x1F1D1E1C 0xFE4, 0x1F1C191A 0xFE8, 0x1C1D1C1A 0xFEC, 0x1F1E1C1E 0xFF0, 0x1E1F1E1A 0xFF4, 0x1F1F1F1F 0xFF8, 0x1F1F1F1F 0xFFC, 0x1F000000 Data: 0x00000009 0x0000000a 0x0000000b 0x0000000c 0x0000000f 0x0000000f 0x00000010 0x00000011 0x0000001d   Just after that I start calibration process again(without any changes in settings) and get a fail: ########## Result for: wrlvl_searcher ######  Test result: [ Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F605, WRLVL_CNTL_2 = 0x00000000, WRLVL_CNTL_3 = 0x00000000, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 ============================================================ Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F609, WRLVL_CNTL_2 = 0x0A0B0C0E, WRLVL_CNTL_3 = 0x0F10110D, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 ============================================================ Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F609, WRLVL_CNTL_2 = 0x0A0B0C0E, WRLVL_CNTL_3 = 0x0F101115, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 ============================================================ Updated: WRLVL_CNTL = 0x8655F609, WRLVL_CNTL_2 = 0x0A0B0C0E, WRLVL_CNTL_3 = 0x0F10111D, SDRAM_CLK_CNTL = 0x02800000 Write Leveling start values are correct and require no further modification, but the test failed due to other issues. Most common failure causes:   - incorrect values configured in DDR4 DQn_MAP registers  - incorrect ODT values  - incorrect driver strength selected  - incorrect timing values selected for Timing Configuration 0 properties (TIMING_CFG_0 register) < > {{Write Leveling start values are correct and require no further modification, but the test failed due to other issues.}} Err. capture registers: 0xE20, 0xDEADBEEF     0xE24, 0xDEADBEEF     0xE28, 0x00000000     0xE40, 0x00000000      0xE44, 0x00000000     0xE48, 0x0000001D     0xE4C, 0x60FF2001     0xE50, 0x00001FC0      0xE54, 0x00000000     0xE58, 0x00010000      Dump: 0xF00, 0x00000000     0xF04, 0x00000002     0xF08, 0x0000000E     0xF0C, 0x14000C20      0xF10, 0x00000000     0xF14, 0x00000000     0xF18, 0x00000000     0xF1C, 0x00000000      0xF20, 0x00000000     0xF24, 0x2F003100     0xF28, 0x33003400     0xF2C, 0x3A003A00      0xF30, 0x3C003E00     0xF34, 0x00005000     0xF38, 0x00000000     0xF3C, 0x00000000      0xF40, 0x00000000     0xF44, 0x00000000     0xF48, 0x00000001     0xF4C, 0xD4000000      0xF50, 0x13001500     0xF54, 0x17001900     0xF58, 0x1D001F00     0xF5C, 0x21002200      0xF60, 0x3A000000     0xF64, 0x00009000     0xF68, 0x00000020     0xF6C, 0x00000000      0xF70, 0x0070006F     0xF74, 0x00000000     0xF78, 0x00000000     0xF7C, 0x00000000      0xF80, 0x00000000     0xF84, 0x00000000     0xF88, 0x00000000     0xF8C, 0x00000000      0xF90, 0x00000000     0xF94, 0x80000000     0xF98, 0x00000000     0xF9C, 0x31022F02      0xFA0, 0x33023102     0xFA4, 0x30023102     0xFA8, 0x2E022F02     0xFAC, 0x02020000      0xFB0, 0x10000003     0xFB4, 0x46444650     0xFB8, 0x45445142     0xFBC, 0x51445052      0xFC0, 0x46454544     0xFC4, 0x45434651     0xFC8, 0x44455045     0xFCC, 0x46455051      0xFD0, 0x45455146     0xFD4, 0x52505052     0xFD8, 0x52505246     0xFDC, 0x50464546      0xFE0, 0x51465042     0xFE4, 0x53464650     0xFE8, 0x52515145     0xFEC, 0x50454546      0xFF0, 0x45505142     0xFF4, 0x46464646     0xFF8, 0x52515350     0xFFC, 0x00000000        Data:  0x00000009 0x0000000a 0x0000000b 0x0000000c 0x0000000e 0x0000000f 0x00000010 0x00000011 0x00000025  ######################################################## Also I' ve noticed that Lane 8 is probed during calibration process, despite to that fact that ddr module is non-ecc and ecc is disabled in project settings.   Re: DDR4 calibration issues on LS1046 custom board 1.The QCVS does not support hardcoded RCW official, valid RCW has to be presented in the RCW source flash or SD card. Would you kindly program the RCW into the flash first, and then do the QCVS DDR validation. 2.Run the command below in the CCS: (bin) 42 % delete all (bin) 43 % config cc cwtap (bin) 44 % show cc (bin) 45 % ccs::config_chain {ls1043a dap sap2} (bin) 46 % display ::ccs::get_config_chain (bin) 47 % ccs::reset_to_debug Send the logs to me. 3.would you kindly share the schematics and confirm the layout follow the AN5097, Hardware and Layout Design Considerations for DDR4 SDRAM Memory Interfaces Thanks Re: DDR4 calibration issues on LS1046 custom board The problem was solved by updating to new version of QCVS(4.27.0)

IMX8MP 远程核心共享内存驱动程序 日安 我正在尝试使用 DDR 缓冲区实现内核间的数据交换，以处理大量数据。我在 IMX8MP 上使用的是 Verdin devkit。内核版本 5.15我已经使用"/dev/rpmsg_ctrl0 "通过 RPMSG 实现了通信。 现在，我想从 CMA 空间分配 DDR 中的内存，并通过 RPMSG 消息将地址发送给 CortexM。为此，我使用了恩智浦的 "低功耗音频应用 - AN12195SW "示例。我从补丁中提取了 "rmtcore_shm "驱动程序代码，并通过 devshell 在内核环境中进行了编译。 然后，我在系统中安装了模块 "rmtcore-shm.ko"。 root@verdin-imx8mp-14762892:~# insmod ./rmtcore-shm.ko [ 235.945223] RMTCORE module started! root@verdin-imx8mp-14762892:~# 但是新设备 “/dev/rmtcore_shm” 没有出现在系统中。而当我试图打开它时，却出现了错误： rmtcore_shm_fd = open(RMTCORE_SHM_DEV, O_RDWR); ******************* "Unable to open device /dev/rmtcore_shm" ******************* 我可能需要更改设备文件。现在，我的 RPMSG 覆盖图是这样的： /dts-v1/; /plugin/; #include / { compatible = "toradex,verdin-imx8mp"; rmtcore_shm { compatible = "fsl,rmtcore-shm"; status = "ok"; }; }; &{/} { imx8mp-cm7 { compatible = "fsl,imx8mp-cm7"; clocks = <&clk IMX8MP_CLK_M7_DIV>; mbox-names = "tx", "rx", "rxdb"; mboxes = <μ 0 1 μ 1 1 μ 3 1>; memory-region = <&vdevbuffer>, <&vdev0vring0>, <&vdev0vring1>, <&rsc_table>, <&m7_reserved>; rsc-da = <0x55000000>; syscon = <&src>; fsl,startup-delay-ms = <500>; }; }; &i2c3 { status = "disabled"; }; &pwm4 { status = "disabled"; }; &resmem { #address-cells = <2>; #size-cells = <2>; m7_reserved: m7@0x80000000 { no-map; reg = <0 0x80000000 0 0x1000000>; }; vdev0vring0: vdev0vring0@55000000 { no-map; reg = <0 0x55000000 0 0x8000>; }; vdev0vring1: vdev0vring1@55008000 { no-map; reg = <0 0x55008000 0 0x8000>; }; vdevbuffer: vdevbuffer@55400000 { compatible = "shared-dma-pool"; no-map; reg = <0 0x55400000 0 0x100000>; }; rsc_table: rsc_table@550ff000 { no-map; reg = <0 0x550ff000 0 0x1000>; }; }; &sai3 { status = "disabled"; }; &sdma3 { status = "disabled"; }; μ { status = "okay"; }; &uart4 { status = "disabled"; }; 请告诉我需要做哪些更改，才能使 /dev/rmtcore_shm 出现在系统中，并能访问 DDR 中的内存分配？如果有人已经遇到过这种解决方案和示例。 感谢您的帮助。 Re: IMX8MP Remote core share memory driver 你好@Stan88 你查清楚了吗？ 谢谢！ 安迪 Re: IMX8MP Remote core share memory driver 是的，我也试过了 - 我在内核中编译了它，在内核菜单配置中看到了它 -"Remote Core Share Memory Driver" ，并激活了它。编译并部署了内核，构建了镜像并将其安装在板上。 lsmod无法显示该驱动程序，因为它不是动态加载的，而是内置模块。 dmseg也不包含有关该驱动程序的任何信息。尝试卸载模块时会出现错误，提示系统中存在此类模块： root@verdin-imx8mp-14762892:~# modprobe -r rmtcore-shm modprobe: FATAL: Module rmtcore_shm is builtin. Re: IMX8MP Remote core share memory driver 你好 如果你编译模块，你必须编译内核本身才能使其正常运行，并在 dmseg 输出中查看。 此致 Re: IMX8MP Remote core share memory driver 您需要： rmtcore_shm { compatible ="fsl,rmtcore-shm"; status ="ok"; }; 如果有其他人想要 FRDM_IMX8MPLUS 的这个版本，请在这里查看： https://github.com/AndrewCapon/rmtcore-shm/tree/main

こんにちは、NPU！i.MX 9でTFLiteモデルを実行 以下は、Pytorch と Tensorflow でシンプルなモデルをトレーニングし、i.MX93 Ethos-65 ニューラル プロセッシング ユニット (NPU) を使用してアプリケーションにデプロイするためのガイドです。 このガイドに従うと、次のことが達成されます。 MNISTデータセットでシンプルなCNNをトレーニングする モデルを tflite に変換し、量子化して i.MX93 NPU (Ethos-65) 用にコンパイルします。 モデルによって数字を描画および識別できる簡単なアプリケーションを実行します。 前提条件 このガイドに従うには次のものが必要です: Yocto イメージ、C++ の例では GTKMM3 のサポートが必要ですが、Python の例では事前にビルドされたイメージを使用できます。 i.MX93ボード Pythonの例を実行する アプリケーションの実装は Python と C++ の両方で提供されます。Pythonアプリケーションを使用する場合は、代わりに事前に構築された完全なイメージを使用できます。Python スクリプトをターゲットにコピーして、次のように実行するだけです。 # Running quantized example on the CPU ./run.py -m cnn_tf_quant.tflite # Running example on the Ethos NPU ./run.py -m cnn_tf_quant_vela.tflite -d /usr/lib/liblitert_ethosu_delegate.so 添付ファイルには事前に構築されたモデルが提供されていますが、モデルのトレーニングと生成に使用される手順とスクリプトも含まれています (以下を参照)。 GTKMM3 サポート付きのイメージのビルディング (C++ の例のみ) デモンストレーションに使用される GUI アプリケーションはGTKMM3 ( GTKライブラリの C++ ラッパー) で記述されているため、GTKMM3 をサポートするイメージが必要ですが、幸いなことに、これを Yocto イメージに簡単に統合できるレシピが既にあります。 イメージをビルドするには、 Yocto ユーザー ガイドの指示に従うだけです。この記事の執筆時点では最新の BSP は 6.12.49_2.2.0 なので、これを使用します。 ホストとインストールされたリポジトリですべての要件を設定したら、次のようにビルド環境を設定できます。 リポジトリ init -u https://github.com/nxp-imx/imx-manifest -b imx-linux-walnascar -m imx-6.12.49-2.2.0.xml リポジトリ同期 ターゲットに応じてビルド ディレクトリを設定できるようになりました。例として、X11 をサポートする Wayland グラフィックスとiMX93 Freedomボードを使用します。 ディストリビューション=fsl-imx-xwayland マシン=imx93-11x11-lpddr4x-frdm ソース imx-setup-release.sh -b 93-frdm-xwayland ボードに合った MACHINE 構成を選択するだけです。 これでビルドを開始する準備がほぼ整いました。まだイメージに GTKMM3 サポートを追加する必要があります。conf/local.conf の下にある local.conf ファイルを変更し、次のコードを追加するだけです。 IMAGE_INSTALL:append = "gtkmm3" ビルド時に問題が発生しないように、gtkmm3 の前にスペースがあることを確認してください。ビルドはリソースを大量に消費するため、ビルド中にメモリ不足の問題が発生する可能性があります。一度にビルドを試みる同時レシピの数を制限するために、以下も追加することをお勧めします。 BB_NUMBER_THREADS="8" PARALLEL_MAKE="-j8" BB_PRESSURE_MAX_CPU ?= "50000" BB_PRESSURE_MAX_IO ?= "100000" BB_PRESSURE_MAX_MEMORY ?= "25000" その後、local.conf は次のようになります。 注意:ビルドを完了するには 500 GB 以上必要なので、マシンに十分なストレージ容量があることを確認してください。 これでビルドを開始できます。GTKMM アプリケーションをソースからビルドする場合は、利用可能な SDK が必要であり、次のように作成します。 bitbake imx-image-full -c populate_sdk 画像を作成するには、次のようにするだけです。 bitbake imx-image-full すべての Tensorflow Lite ライブラリとさまざまな例が含まれているため、完全なイメージが必要です。 ビルドが完了したら、ツールチェーンをインストールし、イメージをボードにフラッシュできます。 ツールチェーンをインストールするには: ./tmp/deploy/sdk/fsl-imx-xwayland-glibc-x86_64 -imx-image-full-armv8a-imx93-11x11-lpddr4x-frdm-toolchain-6.12-walnascar.sh その後、ツールチェーンを使用するたびに次の操作を実行します。 ソース /opt/fsl-imx-xwayland/6.12-walnascar-full-gtkmm3/environment-setup-armv8a-poky-linux イメージを SD カードにフラッシュするには: zstdcat imx-image-full-imx93-11x11-lpddr4x-frdm.rootfs.wic.zst | sudo dd of=/dev/mmcblk0 bs=1M conv=fsync これで、アプリケーションを構築し、いくつかのモデルをトレーニングしてデプロイする準備が整いました。 GTKMM3 ビルディング アプリケーション (C++) アプリケーションのソースはここにあります。また、ビルド済みのバイナリも提供されており、ここに添付されています。 アプリケーションには、マウスまたはタッチ ディスプレイを使用して数字を簡単に描画できる描画領域と、描画領域をクリアするためのボタンと、モデルの実行をトリガーして数字を予測するためのボタンの 2 つのボタンが含まれています。 最初からビルドするには、CMake と、GTKMM3 をサポートするツールチェーン (上記参照) が必要です。プロジェクトをビルドするには、次の手順に従ってください。 sudo apt install cmake git クローンhttps://github.com/ManRod2982/drawing_window_imx cd drawing_window_imx/drawing_window_cpp/ ソース /opt/fsl-imx-xwayland/6.12-walnascar-full-gtkmm3/environment-setup-armv8a-poky-linux cmake -B ビルド -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$OECORE_NATIVE_SYSROOT/usr/share/cmake/OEToolchainConfig.cmake cmake --build ビルド この後、ビルド ディレクトリの下に window というバイナリが作成され、それをターゲットの SD カードに簡単にコピーできるようになります。 Linux を使用している場合はファイルシステムがマウントされるので、バイナリをルート ディレクトリにコピーするだけです。 sudo cp build/window /media/user/root/root/ ボードへの接続がすでに確立されている場合も SCP を使用できます。 scp ビルド/ウィンドウ [email protected]:/root そして、この後、ターゲット上でアプリケーションを次のように起動できます。 ./window -m model_path [オプション] -d delegate_path [オプション] -v アプリケーションでは次の 3 つのパラメータが受け入れられます。 モデルへのパス: -m または --model_path [オプション] デリゲートへのパス（存在する場合）: -d または --delegate_path。指定されていない場合は、 XNN デリゲートを使用して CPU 上でモデルの実行が試行されます。 [オプション] 詳細フラグ。存在する場合、モデルはより多くの情報を出力します。 ここで、実行するモデルが必要です。 シンプルなCNNモデルのトレーニング このリリースの機械学習ユーザーガイドを見てみましょう。各デバイスで利用可能なコンピューティング エンジンに関するさまざまなフレームワークのサポートは次のとおりです。 Tensorflow Lite とLiteRT (Tensorflow Lite の最新リリースであり、今後リリースされる唯一のもの) は、i.MX9 ファミリのほとんどのコンピューティング エンジンで広くサポートされているフレームワークです。このガイドでは、例として C++ を使用し、LiteRT の現在のリリースでは Python のみがサポートされているため、Tensorflow Lite を使用しますが、インターフェースとプロセスはほぼ同じです。 環境の設定 サンプル リポジトリには、モデルをトレーニングして tflite 形式に変換するために使用されるさまざまな Python スクリプトが含まれています。次の手順を実行するには、python3 のインストールが必要です。 仮想環境を設定することをお勧めします。 python3 -m venv myenv ソース myenv/bin/activate pip インストール -r 要件.txt これにより、Tensorflow と Pytorch の両方に必要なすべてのパッケージがインストールされます。 Tensorflowでモデルをトレーニングする Tensorflow を使用すると、モデルを量子化して Tensorflow Lite に変換するための簡単なパスが可能になり、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) アーキテクチャは次のようになります。 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(batch_shape=(1, 28, 28, 1)), tf.keras.layers.Conv2D(16, 5, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.MaxPool2D(2, strides=(2,2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) train_tf.pyスクリプトを実行してモデルをトレーニングすることができます。通常のノートPCでトレーニングするには約 2 分かかり、テスト データセットで 99.05% の精度を達成します。フレームワークの詳細については、公式のTensorflow ドキュメントを参照してください。 スクリプトを実行した後、 eIQ ツールキットモデル ビジュアライザーまたはNetron.app を使用してモデルを視覚化できます。 i.MX93 には、重み、バイアス、入力が整数である必要があるArm Ethos-65 NPUが搭載されており、現在のモデルは float32 を使用しているため、モデルを量子化する必要があります。これを実現するには、モデルを量子化して tflite に変換する tf2quant_tflite.py を実行します。 整数の入力と出力を取り、重みとバイアスも量子化されており、ファイル サイズの違いが簡単に確認できます。 量子化モデルは 555 KB ですが、float32 モデルは 2.2 MB です。これは、float32 では重みとバイアスをそれぞれ保存するのに 4 バイトが必要なのに対し、量子化モデルでは 1 バイトしか必要ないからです。 これで、ターゲットで使用できるモデルができました。ただし、現状では、XNN デリゲートを使用して CPU 上で実行されます。モデルを実行するには、次のようにするだけです。 ./window -m cnn_tf_quant.tflite これで、Arm Ethos NPU 用に量子化モデルをコンパイルできるようになりました。eIQ ツールキットが使用されます。モデル ツールを使用してモデルを開きます。 量子化されたモデル（この場合は cnn_tf_quant.tflite）があるフォルダーに移動して開きます。モデルを視覚化できるはずです。オプション メニューをクリックして変換を選択します。 i.MX93 コンバータを選択すると、保存先フォルダも選択するように求められます。 宛先フォルダを選択した後、すべてがうまくいけば変換が完了し、Ethos で実行できるように最適化されたモデルを視覚化できるようになります。NPU でサポートされていない操作はすべて CPU によって表示および実行されます。この単純な例では、すべての操作は NPU によって実行されます。 そして、次のようにしてターゲット上でモデルを実行できるようになりました。 ./window -m cnn_tf_quant_vela.tflite -d /usr/lib/libethosu_delegate.so Pytorchでモデルをトレーニングする リポジトリには、畳み込みニューラル ネットワークを使用して MNIST データ セットをトレーニングするサンプル モデルが含まれています。モデル構造は次のとおりです。 NeuralNetwork( (cnn): Sequential( (0): Conv2d(1, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2)) (1): ReLU() (2): Conv2d(16, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) (3): ReLU() (4): Dropout(p=0.2, inplace=False) (5): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (6): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) (7): Linear(in_features=5408, out_features=100, bias=True) (8): ReLU() (9): Dropout(p=0.2, inplace=False) (10): Linear(in_features=100, out_features=10, bias=True) ) ) Pytorch モデルは、Tensorflow lite (量子化なし) に簡単に変換して CPU 上で実行できます。また、 Open Neural Network Exchange モデル (ONNX)も同様です。ただし、最近リリースされたExecutorchは組み込みデバイス上の Pytorch モデル用の推論モデルであり、現在そのサポートが進められています。 Pytorch モデルは pytorch_model.py で定義されています。 #!/usr/bin/env python3 import torch from torch import nn # Define model class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.cnn = nn.Sequential( # Input 28x28x1, after padding 32x32x1, output 28x28x16 nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(), # Input 28x28x16, output 26x26x32 nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.2), # Input 26x26x32, output 13x13x32 nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(13*13*32, 100), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.2), nn.Linear(100, 10) ) def forward(self, x): logits = self.cnn(x) return logits トレーニングは train_pytorch.py を実行して実行され、テスト データセットで 99.3% の精度を達成し、通常のノートPCで完了するまでに約 7 分かかります。フレームワーク自体とトレーニング プロセスの詳細については、公式のpytorch ドキュメントを参照してください。 その後、pytorch モデルは pytorch_model.pth に保存されますが、pytorch はグラフ情報ではなく重みとバイアスのみを保存します。保存したモデルをnetronまたはeIQ ツールキットモデル ビジュアライザーで視覚化すると、分離された重みとバイアスを観察できます。 モデルをより良く視覚化するために、スクリプトpytorch2onnx.pyを使用してONNX形式に変換するだけです。そして、Neutron 上でモデルのグラフを視覚化できるようになりました。 注: ONNX は量子化して量子化されたモデルを tflite に変換する方法も提供している可能性がありますが、onnx-tf のテストではツールが最新の Tensorflow フレームワークと同期していないようでした。Tensorflow で同様のモデルを作成し、量子化してエクスポートする方が簡単でした。 これでモデルを tflite にエクスポートできるようになりました。モデルは量子化されていないため、CPU (XNN デリゲート) 上で実行されます。エクスポートするには、 pytorch2tflite.py を実行し、エクスポートされたモデルを視覚化できるようになりました。 そして、次のようにしてこのモデルをターゲット上で実行できます。 ./window -m pytorch_cnn.tflite モデルのデプロイと実行 これで、数字を描画できるアプリケーションと、それらの数字を検出できるモデルができましたが、アプリケーションはそのモデルを実行して結果を取得できる必要があります。これが次のステップです。 ターゲット上でモデルを実行できるようにするには、次のことが必要です。 モデルをロードする tfliteインタープリターを作成する 外部デリゲートがある場合はロードする テンソルを割り当てる C++の例 ここでは最小限の例が提供されていますが、NPU でモデルを実行するために必要な外部デリゲートの読み込みは含まれていません。 必要なヘッダーは次のとおりです。 #include "tensorflow/lite/delegates/external/external_delegate.h" #include "tensorflow/lite/interpreter.h" #include "tensorflow/lite/interpreter_builder.h" #include "tensorflow/lite/kernels/register.h" #include "tensorflow/lite/model_builder.h" TFLite APIを使用して次のようにモデルをロードできるようになりました。 std::unique_ptr<:flatbuffermodel> model = tflite::FlatBufferModel::BuildFromFile(model_path); ここでインタープリターを作成する必要があります。そのためには、モデルだけでなく操作リゾルバーも必要です。 tflite::ops::builtin::BuiltinOpResolver resolver; std::unique_ptr<:interpreter> interpreter; tflite::InterpreterBuilder(*model, resolver)(&interpreter); デリゲートが必要な場合は、それを作成して実行グラフを更新し、インタープリターがサポートされている操作でデリゲートを呼び出すことを認識できるようにする必要があります。 // Create external delegate option and pass the delegate library TfLiteExternalDelegateOptions external_delegate_options = TfLiteExternalDelegateOptionsDefault(delegate_path); // Create the External Delegate. This will load the delegate. TfLiteDelegate *external_delegate = TfLiteExternalDelegateCreate(&external_delegate_options); // Add External Delegate into TFLite Interpreter to automatically delegate nodes. if (interpreter->ModifyGraphWithDelegate(external_delegate) != kTfLiteOk) { std::cerr << "Failed to add delegate" << std::endl; } これで、モデルにテンソルを割り当てることができます。 // Allocate tensors for the model if (interpreter->AllocateTensors() != kTfLiteOk) { std::cerr << "Failed to allocate tensors" << std::endl; } これで、モデルを使用して推論を実行する準備が整いました。 最後のステップは、入力バッファにデータを入力し、インタープリタを呼び出して、出力バッファから結果を取得することです。次の例では、float モデルを使用しています。 // Fill input buffers // Note: The buffer of the input tensor with index `i` of type T can // be accessed with `T* input = interpreter->typed_input_tensor (i);` float *input_tensor = interpreter->typed_input_tensor (0); std::memcpy(input_tensor, input.data(), input.size() * sizeof(float)); // Run inference if (interpreter->Invoke() != kTfLiteOk) { std::cerr << "Failed to invoke Interpreter!" << std::endl; return {}; } // Read output buffers // Note: The buffer of the output tensor with index `i` of type T can // be accessed with `T* output = interpreter->typed_output_tensor (i);` float *output_tensor = interpreter->typed_output_tensor (0); std::memcpy(output, output_tensor, output.size() * sizeof(float)); 私たちのサンプル アプリケーションでは、インタープリターの作成と推論の呼び出しは NnModel というクラスにラップされています。その実装はリポジトリで確認できますが、変更なしで float モデルと int8 モデルの両方を処理できます。 クラスはメイン ルーチン内でインスタンス化され、予測ボタンがクリックされるたびに推論が呼び出されます。 // Create model with parsed parameters NnModel nn(model_path, delegate_path, verbose); void Window::on_predict_clicked() { // Save screen to file std::cout << "Predict clicked!" << std::endl; // Call inference on NnModel depending on the type // the model expects int number; auto data_type = nn_.get_dtype(); switch (data_type) { case kTfLiteFloat32: { std::vector drawing = mouse_drawing.export_to_vector (28, 28, 255.0); std::vector output_vec_f = nn_.infer (drawing); number = get_max_index (output_vec_f); break; } case kTfLiteInt8: { std::vector drawing = mouse_drawing.export_to_vector (28, 28, 255.0); std::vector output_vec_int = nn_.infer (drawing); number = get_max_index (output_vec_int); break; } default: std::cerr << "Cannot handle input type: " << std::to_string(data_type) << std::endl; break; } std::string display = "You drew a: " + std::to_string(number); std::cout << display << std::endl; text_view.set_text(display); } Pythonの例 Python でインタープリターを作成するプロセスはほぼ同じですが、デリゲートが使用されている場合はそれをロードし、モデルをロードしてテンソルを割り当てる必要があります。 この例では、代わりに LiteRT が使用されていますが、API は同じままで、必要な変更は解釈されたものがどこからインポートされるかだけです。 次の最小限のコードを使用して、モデルと外部デリゲートを読み込むことができます。 from ai_edge_litert.interpreter import Interpreter # Create interpreter if delegate_path is not None: # attempt to load external delegate if provided (platform specific) try: from ai_edge_litert.interpreter import load_delegate delegate = load_delegate(delegate_path) self.interpreter = Interpreter(model_path=model_path, experimental_delegates=[delegate]) except Exception as e: raise RuntimeError(f"Failed to load delegate: {e}") else: self.interpreter = Interpreter(model_path=model_path) self.interpreter.allocate_tensors() これで使用できるインタープリターができました。入力テンソルを入力し、インタープリターを呼び出して、モデルからの結果を含む出力テンソルを取得するだけです。 # Set input input_details = self.interpreter.get_input_details()[0] self.interpreter.set_tensor(input_details['index'], input_data) # Run inference self.interpreter.invoke() # Get results out_details = self.interpreter.get_output_details()[0] output_data = self.interpreter.get_tensor(out_details['index']) これらの手順は、 nn_model.pyの下のラッパー クラスに含まれています。 モデルのベンチマーク リリースには、ランダムな入力を生成し、モデルで推論を実行するのにかかる時間を測定するための事前構築されたベンチマーク ツールが付属しています。以下は、i.MX93 でさまざまなモデルを実行した結果です。 ./benchmaark_model --graph=モデル --num_threads=コア数   CPU 1コア CPU 2コア NPU pytorch_cnn.tflite 1559.61米ドル 1023.22米ドル N/A cnn_tf_quant.tflite 585.37米ドル 379.69米ドル N/A cnn_tf_quant_vela.tflite N/A N/A 221.84米ドル これはもちろん単なる例ですが、専用ハードウェア上で実行すると推論速度が大幅に向上することがわかります。 以下は、Pytorch と Tensorflow でシンプルなモデルをトレーニングし、i.MX93 Ethos-65 ニューラル プロセッシング ユニット (NPU) と i.MX95 eIQ Neutron NPU を使用してアプリケーションにデプロイするためのガイドです。

T4240から間違ったIDCODEを読み取ったため、USB-TAP経由でダウンロードできません T4240 (T4240RDB に類似) をベースにしたボードをデバッグしています。私の問題は、Codewarrior で USB-TAP 経由でコードをダウンロードできないことです。 1.ハードコードされた RCW をテストしたところ、T4240 は電源投入後約 10 ミリ秒以内に RESET_REQ をアサートすることがわかりました。 2. Codewarrior によって「JTAG チェーンを正しく構成できませんでした」というエラー メッセージが表示され、コンソールに表示されるチップ IDCODE は、QorIQ T4240 リファレンス マニュアルに記載されている 0x0022001d ではなく、0x1022001d になります。 3. Codewarrior のコンソールの出力メッセージには、「エラー メッセージ: T4240: トランザクション中に HRESET が発生しました」と表示されました (以下に添付)。 4. 電源とクロックをすべて測定しましたが、問題ないようです。 誰かこの問題を解決するのを手伝ってくれませんか? ---------------------------------------------------------------------------- ccs_open ipaddr = 127.0.0.1 ポート = 41475 タイムアウト = 15 サーバーh = 0 ccs_open; ccs_error = 0 ccs_get_connection_count サーバーh = 0 カウント = 1 ccs_get_connection_count; ccs_error = 0 ccs_available_connections サーバーh = 0 カウント = 1 ccs_available_connections; ccs_error = 0 ccs_available_connections サーバーh = 0 カウント = 1 ccs_available_connections; ccs_error = 0 ccs_cc_バージョン サーバーh = 0 cc = 0 バージョン.メジャー = 1 バージョン.マイナー = 3 ccs_cc_version; ccs_error = 0 ccs_set_timeout サーバーh = 0 タイムアウト = 15 ccs_set_timeout; ccs_error = 0 ccs_available_connections サーバーh = 0 カウント = 1 ccs_available_connections; ccs_error = 0 ccs_config_server サーバーh = 0 cc = 0 サーバー構成 = 0 値 = 4040 ccs_config_server; ccs_error = 0 ccs_config_chain サーバーh = 0 cc = 0 device_list: (サイズ = 1) デバイス[0]:: core_type=テストコア(20) ccs_config_chain; ccs_error = 0 ccs_jtag_ロック サーバーh = 0 cc = 0 ccs_jtag_lock; ccs_error = 0 JTAG診断   プローブ テスト時の始動電力... テスト結果: 合格   IR スキャン テストを開始しています... テスト結果: 合格   バイパス スキャン テストを開始しています... テスト結果: 合格   任意の TAP 状態移動テストを開始しています... テスト結果: 合格   検出されたJTAG IDコード: OK デバイス0 IDコード: 0x1022001D   ccs_jtag_unlock サーバーh = 0 cc = 0 ccs_jtag_unlock; ccs_error = 0 ccs_config_chain サーバーh = 0 cc = 0 device_list: (サイズ = 1) デバイス[0]:: core_type=T4240(206) ccs_config_chain; ccs_error = 39 エラーメッセージ: T4240: トランザクション中に HRESET が発生しました ccs_get_subcore_error サーバーh = 0 cc = 0 エラー = 60 チェーン位置 = 0 ccs_get_subcore_error; ccs_error = 0; 期間=2ミリ秒 ccs_close サーバーh = 0 ccs_close; ccs_error = 0 Re: Wrong IDCODE read from T4240 and cannot download via USB-TAP こんにちは、 CW の問題のスクリーンショットを共有してください。RCW が間違っている可能性があります。RCWは SB_EN ビットが設定されたターゲットにロードされましたか? 他のボードでもこの問題は発生しますか? WCTAP が他のデバイスで正しく動作していることを確認できますか? Re: Wrong IDCODE read from T4240 and cannot download via USB-TAP サポートありがとうございます。スクリーンショットを以下に添付します。ハードコードされた RCW を使用しており、この場合 SB_EN は無効になっています。私は 5 つのボードを持っていますが、すべて同じ問題で動作しています。現時点では、USB-TAP をテストできるリファレンス ボードがありません。 Re: Wrong IDCODE read from T4240 and cannot download via USB-TAP こんにちは、 RCW が有効でないか、JTAG クロック速度が速いことが原因である可能性があります。JTAGクロック速度を下げて試してください。