CSR 8675: how messages are transferred between DSP & MCU?

yilonglucky 2016-07-14 02:27:12
CSR系列的消息传递机制到底是如何实现的?
这个问题的抛出是由于在编写应用时发现DSP与MCU之前传递信息收到种种局限,速率大受影响。
所以请问是否有大神知道MessageSend的究竟是如何实现的?

就我目前的理解:
firmware内部肯定是有个专门存储所有消息的queue,无论是MessageSend还是MessageSendLater等等要发送的消息都会在这个queue中排队。然后VM依次处理,将消息传递给对应的handler,(这个过程应该就是deliver),然后在free掉这条消息。
不知我知否理解有误。

那么重点来了,如果DSP与MCU之间传递数据只能通过这种方式,那就太受局限了。
只能靠这两种message所带的payload传递?!
case MESSAGE_FROM_KALIMBA:
{
SOG_MAIN_PRINT(("MESSAGE_FROM_KALIMBA \n"));
break;
}
case MESSAGE_FROM_KALIMBA_LONG:
{
SOG_MAIN_PRINT(("MESSAGE_FROM_KALIMBA_LONG \n"));
break;
}

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weixin_38498942 2020-02-19
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以csr8760为例,以消息机制进行任务调度,根据消息调用相应的回调函数进行处理
Transformer发轫于NLP(自然语言处理),并跨界应用到CV(计算机视觉)领域。 Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网,在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游CV应用中取得了SOTA的性能。该项工作也获得了ICCV 2021顶会最佳论文奖。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用Swin Transformer训练自己的数据集。  本课程将介绍Transformer及在CV领域的应用、Swin Transformer的原理。 课程以多目标检测(足球和梅西同时检测)为例进行Swin Transformer实战演示。 课程在Windows和Ubuntu系统上分别做项目演示。包括:安装软件环境、安装Pytorch、安装Swin-Transformer-Object-Detection、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、数据集格式转换(Python脚本完成)、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计、日志分析。  相关课程: 《Transformer原理与代码精讲(PyTorch)》https://edu.csdn.net/course/detail/36697《Transformer原理与代码精讲(TensorFlow)》https://edu.csdn.net/course/detail/36699《ViT(Vision Transformer)原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36719《DETR原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36768《Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36585《Swin Transformer实战实例分割:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36586《Swin Transformer原理与代码精讲》 https://download.csdn.net/course/detail/37045

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