UT-S5PV210 Android 2.1开发用户手册

需积分: 5 0 下载量 90 浏览量 更新于2024-06-15 收藏 2.67MB PDF 举报
"UT-S5PV210-Android2.1_UserManual" 本手册提供了UT-S5PV210-Android2.1开发板的使用指南,涵盖了从搭建开发环境到烧写镜像的整个过程。 **版本特性** * Bootloader版本:u-boot-1.3.4 * 内核版本:linux2.6.29 * Android版本:Android2.1 * 交叉工具链:arm-2009q3 * JDK版本:JDK1.5(sun-java5-jdk) **搭建开发环境** * 安装VMWARE7.0.4 * 在VMWARE7.0上安装UBUNTU10.04 * 安装VMWARETOOLS * 设置共享目录 * 安装JDK1.5 * 安装其它必须的工具软件 **安装交叉工具链** * 交叉工具链的安装和配置 **编译源码** * 编译U-BOOT * 编译KERNEL * 编译ANDROID2.1 **烧写镜像** * 烧写注意事项 * 烧写UBOOT * 烧写ZIMAGE * 烧写ANDROID2.1 本手册提供了详细的操作步骤和说明,使得开发者能够快速地搭建开发环境,编译源码和烧写镜像,从而快速地开发和测试UT-S5PV210-Android2.1开发板。 **开发环境搭建** 在开发UT-S5PV210-Android2.1开发板之前,需要搭建一个合适的开发环境。该环境包括VMWARE7.0.4、UBUNTU10.04、VMWARETOOLS、JDK1.5等。这些工具的安装和配置都是开发板的前提。 **交叉工具链的安装** 交叉工具链是编译源码的重要组件。arm-2009q3是本手册中使用的交叉工具链。交叉工具链的安装和配置需要遵循一定的步骤,以确保编译的正确性。 **编译源码** 编译源码是开发板的核心步骤。该步骤包括编译U-BOOT、KERNEL和ANDROID2.1。每个步骤都需要遵循一定的命令和参数,以确保编译的正确性。 **烧写镜像** 烧写镜像是开发板的最后一步骤。该步骤包括烧写UBOOT、ZIMAGE和ANDROID2.1。每个步骤都需要遵循一定的命令和参数,以确保烧写的正确性。 本手册提供了详细的操作步骤和说明,帮助开发者快速地搭建开发环境,编译源码和烧写镜像,从而快速地开发和测试UT-S5PV210-Android2.1开发板。

class srmNeuronFunc(object): funclists = ['srm_forward<float>', 'srm_backward<float>'] cu_module = cp.RawModule(code=CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING, options=('-std=c++11', '-I ' + _CURPATH), name_expressions=funclists) neuron_FP = cu_module.get_function(funclists[0]) neuron_BP = cu_module.get_function(funclists[1]) @staticmethod def forward(inputs: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float) -> List[Tensor]: spikes = torch.zeros_like(inputs) delta_ut = torch.zeros_like(inputs) delta_u = torch.zeros_like(inputs) B, T, dim = *inputs.shape[:2], inputs[0][0].numel() with cp.cuda.Device(inputs.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_FP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(inputs.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), cp.float32(taum), cp.float32(taus), cp.float32(e_taug), cp.float32(v_th), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return spikes, delta_ut, delta_u @staticmethod def backward(grad_out: Tensor, delta_ut: Tensor, delta_u: Tensor, spikes: Tensor, epsw: Tensor, epst: Tensor) -> List[Tensor]: grad_w = torch.zeros_like(grad_out) grad_t = torch.zeros_like(grad_out) B, T, dim = *grad_out.shape[:2], grad_out[0][0].numel() with cp.cuda.Device(grad_out.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_BP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(grad_out.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(epsw), tensor_to_cparray(epst), tensor_to_cparray(grad_w.contiguous()), tensor_to_cparray(grad_t.contiguous()), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return grad_w, grad_t

2023-05-25 上传