随机数生成器的DMA连续内存分配技术研究

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RAR格式 | 22KB | 更新于2024-10-05 | 128 浏览量 | 0 下载量 举报
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资源摘要信息:"dma-contiguous.rar_For Real" DMA连续内存分配是操作系统中一个重要的概念，尤其在高性能的设备驱动开发和系统编程中占据着关键的地位。DMA，即直接内存访问（Direct Memory Access），是一种允许硬件子系统直接读写系统内存而无需CPU介入的数据传输技术。这种方法可以显著减少CPU的工作负担，提升整体系统的效率。 在讨论DMA连续内存分配之前，有必要先了解连续内存分配的概念。连续内存分配指的是系统将一段连续的物理内存空间分配给一个进程或设备使用。在这样的内存空间中，可以高效地进行数据的读写操作，因为寻址连续的内存块比分散的内存块要简单快速得多。 DMA连续内存分配的优势主要体现在以下几个方面： 1. 高效的I/O操作：当设备进行数据传输时，如果内存是连续的，那么设备就可以在单次操作中完成大量的数据传输，而不需要频繁地进行多次小规模的数据传输操作，这样能够显著提高数据传输的效率。 2. 减少内存碎片：连续分配的内存可以避免内存碎片化的问题，因为碎片化会导致可用的内存空间无法被有效利用，从而影响系统性能。 3. 提升缓存利用率：由于连续内存的数据访问模式有利于缓存，这可以有效提高缓存的命中率，进一步提升系统的处理速度。 在Linux内核中，DMA连续内存分配是通过DMA API实现的。DMA API提供了一系列函数，以帮助驱动开发者申请和管理DMA内存。例如，在给定的文件名称列表中包含的dma-contiguous.c文件，可能就是包含了实现DMA连续内存分配的核心代码。 从文件列表中的transaction.c和truncate.c文件，我们可以推测出，这些文件可能与设备的I/O操作、内存分配与释放、以及内存的截断处理有关。例如，transaction.c可能涉及事务处理，这在文件系统和数据库操作中是常见的一个概念，它确保了一组操作要么完全执行，要么完全不执行，从而保证了数据的一致性。truncate.c则可能涉及文件截断操作，即删除文件的全部或部分内容，并释放相应的内存资源。 在安全方面，标题中提到的"Real random numbers for secure rm added 94 02 18"可能暗示了在文件系统层面引入了随机数生成的机制，以增强文件删除操作的安全性。这可能是一种通过生成随机序列来确保文件删除后数据不可恢复的技术手段，提高了系统的安全性。 最后，标签"for_real"可能表明这些代码是为真实的系统环境设计和实现的，而非模拟或测试环境。这表明代码需要具有高度的可靠性和性能。 总结以上内容，我们可以了解到DMA连续内存分配的重要性，以及Linux内核中处理这类内存分配的API。同时，对transaction.c和truncate.c文件功能的推测显示了它们可能在设备的I/O操作、文件系统处理等方面发挥的作用。而"Real random numbers for secure rm"的描述则指向了系统安全的一个方面。这一切知识对于理解高性能系统设计和优化具有重要的意义。

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for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中，如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中，我该如何在forward函数中计算并得到它，再传入SA_modules中，你可以给我详细的代码吗？

for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_out] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_...
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class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中，如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中，我该如何在forward函数中计算并得到它，再传入SA_modules中，你可以给我详细的代码吗？

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这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向...
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coords_h = torch.arange(self.window_size[0]) coords_w = torch.arange(self.window_size[1]) coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w])) # 2, Wh, Ww coords_flatten = torch.flatten(coords, 1) # 2, Wh*Ww relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :] # 2, Wh*Ww, Wh*Ww relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() # Wh*Ww, Wh*Ww, 2 relative_coords[:, :, 0] += self.window_size[0] - 1 # shift to start from 0 relative_coords[:, :, 1] += self.window_size[1] - 1 relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.window_size[1] - 1 relative_position_index = relative_coords.sum(-1) # Wh*Ww, Wh*Ww self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index) self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)

这段代码实现了一个窗口化自注意力机制，其中： - `self.window_size` 表示窗口的大小。 - `coords_h` 和 `coords_w` 分别生成窗口高度和宽度的坐标。 - `coords` 是一个二维坐标网格，表示窗口内每个位置的坐标。...
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详细解释这段代码 if self.args.shared_params: # print (f"This is the shape of last_hids: {last_hid.size()}") obs = obs.contiguous().view(batch_size*self.n_, -1) # shape = (b*n, n+o/o) agent_policy = self.policy_dicts[0] means, log_stds, hiddens = agent_policy(obs, last_hid) # hiddens = th.stack(hiddens, dim=1) means = means.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) hiddens = hiddens.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) if self.args.gaussian_policy: log_stds = log_stds.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) else: stds = th.ones_like(means).to(self.device) * self.args.fixed_policy_std log_stds = th.log(stds)

这段代码是一个if语句块，判断了一个名为self.args.shared_params的变量是否为True。 如果为True，执行下面的代码块，首先将obs变量进行形状变换，使其形状变为(batch_size * self.n_, -1)。其中，batch_size表示...
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