В этом году Texas Instruments запустили в производство новую серию микроконтроллеров MSP432. Пока в серии только один МК MSP432P401R, который уже доступен для заказа в конторах, торгующих электронными компонентами. Также для этой серии имеется отладочная плата MSP432-Launchpad, в которую интегрирован отладчик XDS110. Основные характеристики серии:

• 32-х разрядное ядро Cortex-M4 с FPU
• Тактовая частота до 48 МГц
• Заявлена совместимость по периферии с MSP430
• Ультранизкое энергропотребление (как для MSP430)
• Совместимость с GCC для ARM

Об остальных характеристиках можно прочитать на сайте TI. Для меня наиболее важным является заявленная совместимость с MSP430, поэтому я приобрёл MSP432-Launchapd, и решил проверить это на практике. Периферия для MSP430 значительно проще в программировании, чем STM32 и 8-битные МК, поэтому MSP432 выглядит очень заманчиво.

Под катом будет рассказано как собрать и прошить минимальный проект (светодиодоморгалку) для MSP432, используя GCC для ARM на платформе Linux. Никакая IDE не используется.

Интeгpaлы, чтo мoжeт быть вeceлee? Hу, вoзмoжнo нe для вcex, нo вce жe, я ужe дaвнo ничeгo нe пocтил тaкoгo cугубo мaтeмaтичecкoгo, тaк чтo пoпpoбую. Этoт пocт – пpo тo кaк бpaть «cлoжныe» интeгpaлы. Этoт пocт пoдpaзумeвaeт чтo читaтeль училcя тaки в шкoлe и знaeт тpивиaльныe пoдxoды (нaпpимep, интегрирование по частям). B пocтe мы будeм oбcуждaть тoлькo интeгpaлы Pимaнa, a нe интeгpaлы Лeбeгa-Cтилтьeca, Итo, Cкopoxoдa и тaк дaлee (xoтя я бы c удoвoльcтвиeм, чeccлoвo).

Becь этoт пocт — мaлeнькaя выбopкa peцeптoв или «пaттepнoв» кoтopыe мoжнo взять в кoпилку и пoтoм пpимeнять. Пocт peкoмeндуeтcя читaть нa high-DРI диcплee дaбы пpeдoтвpaтить глaзнoe кpoвoтeчeниe. Я пpeдупpeдил.

Представляем первую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).

Постановка задачи

• 1. Измерение сопротивления и индуктивности двигателя
• 2. Разработка управляющего контура

Как устроена загрузка современных ОС? Как при установке системы настроить загрузку посредством UEFI, не утонув в руководствах и ничего не сломав?

Я обещал "самое краткое руководство". Вот оно:

1. Создаём на диске таблицу разделов GPT
2. Создаём FAT32-раздел на пару сотен мегабайт
3. Скачиваем из интернета любой UEFI-загрузчик
   (нам нужен сам загрузчик, это один бинарный файл!)
4. Переименовываем и кладем этот файл на созданный раздел по адресу /EFI/Boot/bootx64.efi
5. Создаём текстовый конфиг, кладем его там, где загрузчик ожидает его увидеть
   (настройка и местоположение конфига зависят от конкретной реализации загрузчика, эта информация доступна в интернете)
6. После перезагрузки видим меню загрузчика
   (Если на диске установлена Windows 8 или 10 — с большой вероятностью это руководство сокращается до пунктов 3 — 5.)

TL;DR не надо прописывать путь к загрузчику в новых загрузочных записях UEFI — надо файл загрузчика расположить по стандартному "пути по-умолчанию", где UEFI его найдет, и вместо загрузочного меню UEFI пользоваться меню загрузчика, которое гораздо проще и безопаснее настраивается

Преамбула

После подряд 2х поломок кондиционера в серверной и последующего перегрева помещения в течение нескольких суток, встал вопрос о слежении за температурой в ней. Можно было бы ежедневно(ежечасно/ежеминутно) смотреть температуру со встроенных в сервера датчиков температуры используя интерфейс управления IPMI. Но в этом случае присутствует человеческий фактор на который, в данном случае, оказывает свое негативное осознание того, что можно было бы автоматизировать все гораздо лучше. Так случилось, что я как раз не так давно увлекся такой крайне интересной штукой как микроконтроллеры, поэтому задача автоматизации с использованием МК была новой и интересной возможностью реализовать накопленные знания в полезном для мира проекте.

Введение

В предыдущем посте я постарался описать, как легко можно воспользоваться преимуществом GPU для обработки изображений. Судьба сложилась так, что мне подвернулась возможность попробовать улучшить медианную фильтрацию для GPU. В данном посте я постараюсь рассказать каким образом можно получить еще больше производительности от GPU в обработке изображений, в частности, на примере медианной фильтрации. Сравнивать будем GPU GTX 780 ti с оптимизированным кодом, запущенном на современном процессоре Intel Core i7 Skylake 4.0 GHz с набором векторных регистров AVX2. Достигнутая скорость фильтрации квадратом 3х3 в 51 GPixels/sec для GPU GTX 780Ti и удельная скорость фильтрации квадратом 3х3 в 10.2 GPixels/sec на 1 TFlops для одинарной точности на данное время являются самыми высокими из всех известных в мире.

Введение

Издавна графические ускорители (ГПУ) были созданы для обработки изображения и видео. В какой то момент ГПУ стали использоваться для вычислений общего назначения. Но развитие центральных процессоров тоже не стояло на месте: компания Intel ведет активные разработки в сторону развития векторных расширений (AVX256, AVX512, AVX1024). В итоге, появляются разные процессоры — Core, Xeon, Xeon Phi. Обработку изображений можно отнести к такому классу алгоритмов, которые легко векторизуются.
Но как показывает практика, несмотря на довольно высокий уровень компиляторов и технологичность центральных процессоров и сопроцессоров Xeon Phi, сделать обработку изображения с использованием векторных инструкций не так просто, так как современные компиляторы плохо справляются с автоматической векторизацией, а использовать векторные intrinsic функции достаточно трудоемко. Также возникает вопрос о совмещении векторизованного вручную кода и скалярных участков.

Введение

SIMD и обработка изображений

C утилитой для ПК и платой — программатором,
с использованием SPL,
с полноценной системой команд и проверкой CRC32,
с гарантией доставки и переотправки сбойной или потерянной команды,
с проверками ошибок, отладочными сообщениями и урезанным printf'ом.
Оптимизирован под современные USB-UART преобразователи и потоковую передачу.