《MIT 6.828 Lab1: Booting a PC》实验报告

时间: 2023-07-02 12:09:26 浏览: 83
实验目标: 本实验的目标是完成一个可以在QEMU仿真器上运行的x86操作系统。具体地说,我们将编写引导扇区代码和内核代码,并将它们组合成一个可引导的磁盘映像。最后,我们将使用QEMU仿真器启动我们的操作系统。 实验步骤: 1. 准备工作 准备工作包括安装必要的软件和工具、下载实验代码和文档等。 2. 编写引导扇区代码 引导扇区是操作系统的第一个扇区,它需要被放置在磁盘的第一个扇区。引导扇区必须包含一个512字节的主引导记录(MBR),其中包括一个引导程序和分区表。我们需要编写一个能够在引导扇区中运行的汇编代码,它将加载内核并将控制权转交给内核。 3. 编写内核代码 内核是操作系统的核心部分,它负责管理计算机的硬件资源、提供系统调用接口等。我们需要编写一个简单的内核,该内核将输出“Hello, world!”并进入无限循环。我们可以使用C语言编写内核代码,并使用GCC编译器将其编译成汇编代码。 4. 构建磁盘映像 我们需要将引导扇区和内核代码组合成一个可引导的磁盘映像。为此,我们可以使用dd命令将引导扇区和内核代码写入一个空白磁盘映像中。 5. 启动操作系统 最后,我们需要使用QEMU仿真器启动我们的操作系统。我们可以使用以下命令启动QEMU并加载磁盘映像: ``` qemu-system-i386 -hda os.img ``` 实验结果: 经过以上步骤,我们成功地编写了一个简单的操作系统,并使用QEMU仿真器进行了测试。当我们启动操作系统时,它将输出“Hello, world!”并进入无限循环。 实验总结: 本实验让我了解了操作系统的基本概念和架构,并学会了如何编写一个简单的操作系统。通过实验,我更深入地理解了计算机系统的底层原理,对操作系统的工作原理有了更深入的了解。

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将代码转化为paddlepaddle框架可以使用的代码:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

在paddle框架中实现下面的所有代码:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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