1.TVM源语-Compute篇
2.编译器（Compiler）
3.STM32 ADC多通道转换详解（附源代码）
4.linux 5.15 ncsi源码分析
5.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（一）

TVM源语-Compute篇

       本文探讨TVM源码中的多通道源计算相关(primitives)模块，深入讲解如何在非神经网络场景下，码多如基于张量的通道图密集计算中，通过TVM的原理原生指令实现算法。通过分解计算与调度，多通道源TVM提供了一种灵活高效的码多Androidsdk源码并行计算框架。本文将首先通过向量相加（Vector Addition）实例，通道图展示如何将算法数学表达式转化为TVM指令，原理实现输出矩阵的多通道源生成。接着，码多以矩阵乘法（GEMM）为例，通道图说明TVM如何通过三层for循环来处理矩阵操作，原理并引入te.compute和te.reduce_axis等关键指令。多通道源进一步，码多通过简化卷积实现，通道图解释了如何使用TVM DSL（数据描述语言）来处理多通道输入和输出特征图的卷积操作。最后，文章总结了TVM DSL的使用方式，强调其功能性编程风格，以及lambda表达式和reduce_axis在隐藏for循环细节、增强算法理解与优化后端性能方面的专属代码源码是什么优势。

       在向量相加（Vector Addition）部分，我们定义数组长度n，两个数组A和B，通过lambda表达式将每个元素相加，存储到数组C中。TVM的te.compute指令用于指定输出结果的形状，lambda表达式则对应于循环逻辑，create_schedule构建出计算流程。利用tvm.lower将生成的schedule映射至IR（中间表示）上，展示与常规C代码相似的流程。

       矩阵乘法（GEMM）示例中，我们定义了矩阵A、B和C的维度，通过三层for循环实现矩阵乘法和加法。引入te.reduce_axis指令以优化循环结构，展示矩阵乘法运算的关键步骤和优化潜力。进一步，通过简化卷积实现，我们深入探讨了如何处理单通道输入图像和滤波器的卷积运算，解释了补零操作和使用te.compute处理多输入的开源聪慧网源码分享实现方式。最终，总结了TVM DSL在表达计算逻辑、隐藏低级循环细节、优化算法性能方面的优势，以及其功能性编程风格对理解与优化算法带来的便利。

编译器（Compiler）

       编程世界中的魔法师——编译器

       编译器，就好比计算机科学里的神奇转译机，它是一种强大的程序工具，其核心任务是将我们熟悉的高级语言（如C/C++/Java等）巧妙地转化为机器可理解的低级语言——汇编代码。它的目标不仅仅是形式的转换，更在于对执行效率和内存空间的深度优化，确保代码的效率和准确性。

       编译过程如同一场精密的交响乐，分为前后两大部分。前端，如同乐团的首席指挥，首先进行词法分析（strong>将源代码分解为一个个可识别的符号），紧接着是语法分析（strong>确认程序结构的合法性），然后是语义分析（strong>理解代码的真正含义）。这个阶段是指标源码颜色怎样调整编译器的灵魂，确保代码的正确性和可读性。

       后端则是编译器的匠心独运之处，它负责将前端生成的中间表示（IR）转化为特定机器的指令。单通道编译器像一个专注的工匠，一步步将代码打磨至最佳状态；而多通道编译器则如同一个高效的团队，将大项目分解为多个子任务，每个通道处理一部分，从而节省内存资源。

       编译器的使命，如同一位严谨的科学家，执行着关键任务：它分解源程序，构建语法结构；在中间代码生成器的协助下，构建并维护符号表，确保变量和代码的正确存储；同时，它在语法树上行进，检查并修复任何潜在错误，为代码调试提供有力支持。

       编译过程的六个阶段，犹如艺术与科学的完美结合：词法分析（strong>如同解析诗篇，识别每个字符的小熊源码网网页版含义），语法分析（strong>如同构造乐谱，构建程序的结构），语义分析（strong>深入理解音乐，确保音乐的正确演奏），中间代码生成（strong>转化为乐器的调弦，准备演奏），代码优化（strong>调整音色，提升表现），最后是代码生成（strong>完成乐章，机器可执行的指令）。

       想象一下，你的代码就像一首优美的交响乐，编译器就是那个无形的指挥，用它的智慧和力量，将你的创意转化为机器世界的乐章。这就是编译器，那个将高级语言转化为机器语言的幕后英雄。

STM ADC多通道转换详解（附源代码）

       STMADC多通道转换描述：通过ADC连续采集路模拟信号，并由DMA传输至内存。配置ADC为扫描并连续转换模式，设置ADC时钟为MHZ。每次转换完成，DMA循环将数据传输至内存。ADC可连续采集N次以计算平均值。最终，通过串口输出最终转换结果。

       程序如下：

       为大家提供以下资料供参考：

       - ADC读取光照传感器

       - 深度剖析STM：DMA专题讲解

       - STM USART串口的应用

linux 5. ncsi源码分析

       深入剖析Linux 5. NCSI源码：构建笔记本与BMC通信桥梁

       NCSI（Network Configuration and Status Interface），在5.版本的Linux内核中，为笔记本与BMC（Baseboard Management Controller）以及服务器操作系统之间的同网段通信提供了强大支持。让我们一起探索关键的NCSI网口初始化流程，以及其中的关键结构体和函数。

       1. NCSI网口初始化：驱动注册

       驱动程序初始化始于ftgmac_probe，这是关键步骤，它会加载并初始化struct ncsi_dev_priv，包含了驱动的核心信息，如NCSI_DEV_PROBED表示最终的拓扑结构，NCSI_DEV_HWA则启用硬件仲裁机制。

       关键结构体剖析

struct ncsi_dev_priv包含如下重要字段：

       request表，记录NCSI命令的执行状态；

       active_package，存储活跃的package信息；

       NCSI_DEV_PROBED，表示连接状态的最终拓扑；

       NCSI_DEV_HWA，启用硬件资源的仲裁功能。

       命令与响应的承载者

       struct ncsi_request是NCSI命令和结果的核心容器，包含请求ID、待处理请求数、channel队列以及package白名单等。每个请求都包含一个唯一的ID，用于跟踪和管理。

       数据包管理与通道控制

       从struct ncsi_package到struct ncsi_channel，每个通道都有其特定状态和过滤器设置。multi_channel标志允许多通道通信，channel_num则记录总通道数量。例如，struct ncsi_channel_mode用于设置通道的工作模式，如NCSI_MODE_LINK表示连接状态。

       发送与接收操作

       struct ncsi_cmd_arg是发送NCSI命令的关键结构，包括驱动私有信息、命令类型、ID等。在ncsi_request中，每个请求记录了请求ID、使用状态、标志，以及与网络链接相关的详细信息。

       ncsi_dev_work函数：工作队列注册与状态处理

       在行的ncsi_register_dev函数中，初始化ncsi工作队列，根据网卡状态执行通道初始化、暂停或配置。ncsi_rcv_rsp处理NCSI报文，包括网线事件和命令响应，确保通信的稳定和高效。

       扩展阅读与资源

       深入理解NCSI功能和驱动probe过程，可以参考以下文章和资源：

       Linux内核ncsi驱动源码分析（一）

       Linux内核ncsi驱动源码分析（二）

       华为Linux下NCSI功能切换指南

       NCSI概述与性能笔记

       浅谈NCSI在Linux的实现和应用

       驱动probe执行过程详解

       更多技术讨论：OpenBMC邮件列表和CSDN博客

       通过以上分析，NCSI源码揭示了如何构建笔记本与BMC的高效通信网络，为开发者提供了深入理解Linux内核NCSI模块的关键信息。继续探索这些资源，你将能更好地运用NCSI技术来优化你的系统架构。

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（一）

       本文主要阐述卷积的基本理论，并以spconv源码为例进行解析。首先，介绍2D与3D卷积的基础知识及其分类。随后，深入探讨3D稀疏卷积的工作原理。

       2D卷积涉及卷积核在二维图像空间上的滑动操作。它分为单通道卷积与多通道卷积。单通道卷积在输入图像的单一通道上进行，得到特征图。多通道卷积在同一图像中不同通道上进行，每个通道得到一个对应的新通道，最终通过相加生成特征图。

       3D卷积在此基础上扩展到三维空间，涉及单通道与多通道情况。三维单通道卷积在立方体上进行，而三维多通道卷积则处理拥有多个通道的三维图像。

       2D与3D卷积计算涉及输入层、输出层与参数关系的数学公式。考虑偏置参数与计算量，FLOPS（浮点运算量）也在此阶段被计算。

       稀疏卷积分为SC（Sparse Convolution）与VSC（Valid Sparse Convolution）两种类型。SC卷积计算激活站点并丢弃非激活站点，而VSC卷积在SC的基础上进行了简化。

       卷积神经网络对三维点云数据处理时，面临计算量增加的问题，而SC与VSC卷积利用稀疏性实现高效处理。构建输入与输出哈希表，对点云数据进行快速访问。GetOffset()函数用于定位卷积操作的位置，Rulebook用于存储原子操作规则，指导稀疏卷积过程。

       稀疏卷积的关键在于构建输入、输出哈希表以及建立两者之间的联系，实现对稀疏数据的有效处理。spconv库中的get_indice_pairs函数通过调用getIndicePairs实现这一过程。