linux nandflash驱动以及文件系统选用,跪求大牛解答

快上车_来不及解释了 2014-11-12 09:29:09
最近负责公司nandflash驱动的开发维护。但是从上一个项目到这个项目,nandflash的速度一直是个瓶颈,上一个项目CLK=75MHZ,这个一个为了提速升到96MHZ。但是从测试来看,在MTD层消耗的速度就相当厉害。nand device的速度(read cmd-device ready)为16MB/s,此速度是用逻辑分析仪测量,一个page一个page的测量。加上软件的消耗(read cmd-next read cmd),速度为10MB/s,也就是说在MTD层消耗掉了接近6MB的速度。其中trwp trwh已经设到最小,不能在小了,否则读写就相当不稳定,并在打开DMA的情况下测得。ECC为硬件ECC,上一个项目这个部分会有速度限制(后来测速读发现的,这个项目会修掉)。这个项目一是会提升CLK到96MHZ,二会修复ECC算法,使其不在是速度的限制瓶颈。但是从MTD层消耗速度来看,我对新项目的nand速度仍然不乐观。后续在加上文件系统速度会掉的更快,之前的文件系统用ubifs测试过读写才9MB/s左右。新项目会加flash转换层,使用ext4测试。但是用转换层个人理解是又多了一层,速度还会往下掉。^^||

--------------------------------------华丽分割-----------那么问题来了-----------------------
1.各位大牛对软件上nand速度有什么优化建议
2.对文件系统上的选用有什么建议,各文件系统有什么优化方案没有
3.各位做过项目的大牛nand挂载文件系统后的速度都有多少?

雪地跪求
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回复LouisScola: 现在CPU跑了800MHZ,由于是TEST板上测试的后续可以升频到1.2G可以测一下。现在速度降这么快,有一部分原因是ECC算法限制的。昨天加上nand的cache read/write 读速度提升也有限,我关掉ECC测试的速度消耗就比较小, 读能到13MB/s左右。这个项目IP会休掉ECC算法问题。 然后仔细看了一下NAND的datasheet,由于Trwp/Trwh/TREA这几个主要的timing,会导致大部分的Async模式下的device速度最高都超不过20MB/s。是不是市面上大部分的ECC内部都是封装的sync/toggle模式的NAND?或者大部分直接用NAND做产品的都是选用的sync/toggle的NAND?要不然Android得慢成什么样子? 大家有什么好的建议吗?
LouisScola 2014-11-14
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你的CPU跑多快?居然在软件上损失这么多
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回复xuweiwei1860: 你说的4线是什么?nand支持的都是8bit和16bit宽度的吧。我说的dma是nand模块的dma,这个是打开的情况下,速度确实有提升,但是速度还是太慢。
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fly 100% 2014-11-12
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文件系统肯定要有消耗 一般的内核flash驱动都是非dma的 如果想提升还是用dma方式 然后如果还是慢就上四线
zhxianbin 2014-11-12
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 BP神经网络轴承故障诊断系统是一种基于人工神经网络技术的智能诊断工具,专门用于识别和分析机械设备中轴承的故障情况。该系统的核心是BP神经网络(即反向传播神经网络),它能够模拟人脑的工作方式,通过学习和训练来处理复杂的非线性问题,从而对轴承的健康状态进行精准评估。 BP神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收来自传感器的信号,如振动数据或声音频率,这些信号反映了轴承的运行状态。隐藏层负责对输入数据进行特征提取和转换,将原始信号转化为更具价值的信息。输出层则输出最终的诊断结果,例如轴承是否正常、轻微磨损或严重损坏等。 在诊断过程中,数据预处理是至关重要的步骤。原始的振动或声学数据通常含有噪声,且不同传感器的数据可能缺乏可比性。因此,需要对这些数据进行滤波、归一化等处理,以提高数据质量。预处理后的数据随后被输入到BP神经网络中。在训练阶段,网络通过反向传播算法调整权重和阈值,使预测结果尽可能接近实际故障类型。这一过程利用了梯度下降法,通过计算误差梯度来更新网络参数,以最小化损失函数(通常是均方误差,用于衡量预测值与真实值之间的差异)。 BP神经网络的性能受到多种因素的影响,包括网络结构(如隐藏层的数量和每层的神经元数量)、学习率以及训练迭代次数等。优化这些参数对于提升诊断精度和速度至关重要。此外,为了验证和提升模型的泛化能力,通常采用交叉验证方法,将数据集分为训练集、验证集和测试集。其中,训练集用于训练网络,验证集用于调整网络参数,测试集则用于评估模型在未知数据上的表现。 总体而言,BP神经网络轴承故障诊断系统凭借其强大的学习和泛化能力,通过对机械设备振动和噪声数据的分析,能够实现对轴承故障的精确识别。该系统有助于提前发现设备故障隐患,减少停机时间,提高生产效率,对工业领域

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