Linux设备驱动架构解析

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"这篇文档是关于Device Driver Architecture的,由Brian Chang在2002年7月22日发表,主要介绍了设备驱动程序在Linux内核中的架构,特别是设备文件和驱动加载机制。" 在计算机系统中,设备驱动程序扮演着至关重要的角色,它们作为操作系统与硬件设备之间的桥梁,使得操作系统能够控制和通信硬件。"Device Driver Architecture"深入探讨了这个领域,特别关注了设备驱动的体系结构。 首先,文档提到了PC的I/O设备架构。在个人计算机中,输入/输出设备通过特定的接口与主板连接,以便进行数据传输。这些设备包括硬盘、键盘、鼠标、显示器等,它们都需要相应的驱动程序才能正常工作。 设备在操作系统中表现为设备文件,每个设备文件有三个关键属性:类型(block或character)、主设备号(major number)和次设备号(minor number)。类型区分块设备(如硬盘)和字符设备(如串口)。主设备号用于识别设备类别,而次设备号则用于区分同一类别的不同设备。例如,`/dev/hda`是第一个IDE硬盘,标记为块设备,主设备号为3,次设备号为0;`/dev/tty0`是当前的虚拟控制台,标记为字符设备,主设备号为4,次设备号为0。 设备驱动的加载有两种方式:静态和动态。静态加载意味着在系统初始化时注册相应的设备文件类。动态加载则允许在模块被加载或卸载时注册或注销设备文件类。这种方式提高了系统的灵活性,允许用户根据需要添加或移除设备支持。 设备文件描述符是操作系统中管理设备文件的关键数据结构。在Linux内核中,`chrdevs`表包含了所有字符设备的`device_struct`描述符,而`blkdevs`表包含了所有块设备的描述符。每个`device_struct`包含设备名称和文件操作结构指针,后者定义了操作系统如何与设备交互的函数集。 例如,在`/fs/devices.c`和`/fs/block_dev.c`文件中,可以看到这些结构体和表的定义。这样的设计使得内核可以高效地管理和操作各种设备。 总结来说,"Device Driver Architecture"文档详细阐述了设备驱动程序在Linux系统中的组织和操作方式,包括设备文件的属性、驱动加载机制以及设备文件描述符的使用,这些都是理解操作系统与硬件交互的关键知识点。对于进行系统级编程和驱动开发的人员来说,这些内容至关重要。

import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小,与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度,与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime,加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理,需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理,并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型,还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作(如标准化、归一化等) result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码,改成可以输入电脑摄像头视频的

2023-04-21 上传