在PCI协议中,为什么在地址阶段Type0配置命令没有device number,怎样去选择device

时间: 2024-04-10 17:29:57 浏览: 13
在PCI协议中,Type 0配置命令是用于访问PCI设备的配置空间的命令。个PCI设备都被分配了一个唯的设备号和功能号,用于在总线上标识设。然而,在Type 配置阶段,没有接指定设备号的字段,而是使用一种选择设备的机制。 在地址阶段,PCI总线上的设备通过发送自身的设备号和功能号来响应传输。首先,主机发送一个具有特定设备号和功能号的配置读取或写入命令,然后总线控制器将命令传递给与该设备号和功能号匹配的设备。 在Type 0配置命令中,设备号字段(Device Number)被省略了。这是因为在PCI总线上,Type 0配置命令是通过广播的方式发送的,即发送到所有的设备上。然后,每个设备会比较命令中的功能号(Function Number)字段与自身的功能号进行匹配。只有与功能号匹配的设备才会响应该命令。 因此,在Type 0配置命令中,选择设备的方式是通过匹配功能号而不是设备号来实现的。主机在发送配置命令时,需要确保目标设备的功能号字段与命令中的功能号字段相匹配,以确保命令被正确地传递到所需的设备。 总结起来,Type 0配置命令没有直接指定设备号的字段,而是通过匹配功能号来选择设备。主机需要发送具有正确功能号的配置命令,以确保命令能够被正确地传递到目标设备。
相关问题

在PCI协议中,Type0类型配置事物过程中,IDSEL的对应过程中只有21个引脚,而device number有32个,IDSEL不够DEVICE number的数目该怎么办

对于PCI协议中Type 0类型配置事务中IDSEL引脚不够DEVICE number的情况,通常会采用一种称为"multiple function device"的机制来解决。 在这种机制下,一个物理设备可以被认为是多个逻辑设备的集合,每个逻辑设备都有自己的DEVICE number。这样,IDSEL引脚可以通过激活不同的DEVICE number来选择对应的逻辑设备。 具体来说,IDSEL引脚用于选择逻辑设备的最高位,而剩余的低位用于选择逻辑设备内的功能单元。通过这种方式,可以实现对多个逻辑设备进行配置。 需要注意的是,由于IDSEL引脚数量有限,因此在使用多功能设备时,DEVICE number的范围会受到一定限制。一般而言,DEVICE number会从0开始,最多可以达到31,其中DEVICE number为0的逻辑设备通常是主设备。 总之,在PCI协议中,通过将一个物理设备视为多个逻辑设备的集合,并使用IDSEL引脚选择逻辑设备和功能单元,可以解决IDSEL引脚不足的问题。这种机制允许在有限的引脚数目下对多个逻辑设备进行配置和管理。

在linux中,pcie配置空间的地址是由哪些因素确定的

PCIE配置空间的地址在Linux中由以下因素决定: 1. PCI bus / domain number 2. 设备号(device number) 3. PCI功能编号(function number) 4. 配置空间寄存器地址偏移量 这些因素共同确定了PCIE配置空间地址的唯一标识符。在Linux中,可以使用“lspci”命令来查看PCIE设备的配置空间地址。

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2023-06-09 09:46:11.022252: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1900] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 610, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.5. 2023-06-09 09:46:11.022646: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. WARNING:tensorflow:5 out of the last 9 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB39D0670> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details. WARNING:tensorflow:6 out of the last 11 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB3AE83A0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.

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