RISC-V生态全景解析(八):平头哥玄铁CPU调试系统介绍

简介: 编辑语:芯片开放社区(OCC)面向开发者推出RISC-V系列内容,通过多角度、全方位解读RISC-V,系统性梳理总结相关理论知识,构建RISC-V知识图谱,促进开发者对RISC-V生态全貌的了解。

编辑语:

芯片开放社区(OCC)面向开发者推出RISC-V系列内容,通过多角度、全方位解读RISC-V,系统性梳理总结相关理论知识,构建RISC-V知识图谱,促进开发者对RISC-V生态全貌的了解。

上期内容提到,RISC-V工具链由众多基础工具组成,其中包含调试系统。在嵌入式开发中,调试工作将耗费大量时间,且随着如今的SoC均内置多颗CPU内核与集群,调试的复杂度也日益攀升。一款高效、高性能的调试系统将有效提升开发效率。

本期【技术解码】将介绍玄铁CPU的调试系统,带大家深入了解剑池系列工具链。

# 引言

对于开发人员来说,顺畅的调试系统和高效的调试方法将有效降低开发过程中的信息误差,提升开发效率。本文将介绍玄铁CPU的调试系统组成,分为如下两大部分:

  • 调试系统的基本介绍
  • 玄铁CPU调试系统简介

希望通过本文的介绍,能使用户对玄铁CPU的调试系统有一定的理解、了解玄铁CPU配套的调试工具的使用。同时方便大家更容易理解后续介绍的调试方法。

01 调试系统的基本介绍

截屏2021-11-22 下午6.22.03.png

图1 典型的MCU调试系统中

调试系统是一套为基于硬件调试模块,结合软件调试工具,为开发者提供解决软硬件bug的技术系统。软件调试部分包括调试工具、link及其固件。硬件调试部分包括调试模块(Debug Module)。

例如图1所示,在典型的MCU调试系统中:

  • 调试工具(Debug Tools)是面向开发者调试的软件工具,一般运行在开发人员的主机、服务器等场景下。常见的有调试工具有GDB、IDE等,如T-HEAD的riscv工具链中的gdb,CDK,DebugServer等工具。开发者使用这类工具进行软件程序的调试、分析工作;

  • 由于调试主机无法直接与CPU上的调试单元连接,因此需要link作为中间转换工具,使得调试工具的操作能够真实地作用在CPU上,比如平头哥的CkLink,Segger的JLink等等;

  • CPU上的调试模块(Debug Module)是支持大部分调试手段的基础,实现对CPU的控制和读写寄存器、读写内存等功能。

02 玄铁CPU调试系统总览

截屏2021-11-22 下午6.22.35.png

图 2.1 玄铁调试系统概览

如图2.1所示,玄铁CPU调试系统主要由以下几部分组成:

  • 软件运行环境,指软件运行的实际环境,包括模拟器、普通硬件环境(Bare Metal)、基于Linux内核的环境;

  • Debug Monitor,主要指配合调试工具,对被调试程序进行调试控制的工具,包括DebugServer/OpenOCD/GDBServer等。对于实际开发板来说,往往还需要在线仿真调试工具(cable/link),如CkLink, JLink等;

  • 调试/Profiling工具,是开发者经常使用的用于调试程序的工具,主要包括GDB、perf、CPF、Trace、Flash Programmer等;

  • 用户接口,是用户直接接触到的操作界面,主要是命令行工具(CMD Line)、剑池CDK、剑池CDS等。其中大部分调试/profiling工具大部分都支持命令行方式呈现。剑池CDK、剑池CDS相比命令行工具,有友好的界面,具有更好开发体验。

本章节主要介绍玄铁CPU的硬件调试框架,以及部分软件调试工具、Profiling工具的简介。

2.1 玄铁CPU的硬件调试框架

在玄铁CPU的硬件设计上,调试功能集中在调试模块(Debug Module)中基本结构如图2.2所示。基于该架构,调试模块的各个功能可以覆盖各种IOT设备领域的CPU,包括低功耗、音频处理、视频处理、计算型等领域的CPU。

截屏2021-11-22 下午6.23.03.png

图2.2 RISC-V调试框架总览

玄铁CPU中的调试模块,是基于《RISC-V Debug Spec v0.13.2》实现的,实现的功能包括:复位及调试控制、寄存器访问、内存访问、断点等功能。

关于调试模块中具体的功能及其操作接口,请查阅《RISC-V Debug Spec v0.13.2》,附链接:https://github.com/riscv/riscv-debug-spec

基本的调试功能介绍:

  • Break-Point功能:Break-Point功能俗称断点功能,即插入断点,使CPU运行到断点位置后停住。开发人员可在断点位置继续进行其他调试手段操作,如读写内存、读写寄存器等。

  • Watch-Point功能:Watch-Point功能是一种对数据访问的调试手段。可以观测某个内存地址是否发生了数据读写行为。

  • 寄存器访问:访问CPU的寄存器能力,包括通用寄存器,控制寄存器等。

  • 内存访问:访问总线上内存以及外设区的能力,可以读写内存上的数据,外设的控制/数据寄存器。

  • 调试控制:指的是单步执行指令、使CPU进入调试模式、全速运行等功能。

2.2 玄铁CPU的软件调试工具

如图2.1所示,玄铁CPU配套有诸多调试工具,本章节将分别介绍几个典型调试工具,如表2.1所示:

表2.1 玄铁调试工具

调试工具 描述
DebugServer 是一种Debug Monitor软件,用于和玄铁CPU的调试模块进行交互,完成调试操作。
GDB 开源GDB软件,支持玄铁CPU体系结构,包括玄铁8系列、9系列CPU
剑池CDK 平头哥推出的玄铁CPU集成开发环境
Perf Perf是Linux上强大的性能分析工具集合。结合PMU事件可对程序热点采样,cycle、指令数统计等。
CPF T-HEAD研发的性能分析工具,能真实反映CPU 的运行轨迹(目前仅在t-head qemu上支持)

2.1.1 DebugServer

DebugServer是平头哥自行设计实现的调试工具。其目的是为了配合GDB完成对CPU的软件调试,其中包含一套GDB Remote Serial Protocol的实现,并解析该协议,通过USB操作link完成协议的执行。同时DebugServer也实现了一套CLI,完成一些简单的调试功能,如复位、指令单步,读写寄存器、读写内存等。

截屏2021-11-22 下午6.23.33.png

图 2.3 DebugServer Console版本界面

2.2.2 GDB

GDB是一个软件调试工具,是GNU组织维护的开源软件:https://www.gnu.org/software/gdb/。GDB支持不同的后端体系架构,目前GDB的发布的源码版本中已经支持玄铁8系列、9系列CPU。能够满足玄铁CPU的日常开发需求。

通过一段简单示例看一下GDB使用。

截屏2021-11-22 下午6.24.10.png

图 2.4 RISC-V GDB使用示例

GDB详细手册参考:

https://www.gnu.org/software/gdb/documentation/

2.2.3 剑池CDK

剑池CDK是玄铁CPU的开发环境,集成了编辑、编译、调试等功能,便于开发者使用。本章节简要介绍一下剑池CDK的调试功能,如下图所示:

截屏2021-11-22 下午6.24.41.png

图 2.5 剑池CDK调试界面

截图中基本上涵盖了日常使用到的调试功能:

  • 寄存器读写
  • 反汇编查看
  • 源码对应
  • 断点管理
  • 变量查看
  • 调试控制等

详细调试手册请查看剑池CDK帮助文档.

2.2.4 CPF

CPF(C-SKY Profiling analysis utils)是一套针对玄铁CPU应用程序的性能分析工具,包含了一系列记录和分析的工具。CPF基于T-Head trace(目前仅T-Head qemu支持T-Head trace功能)进行分析,通过T-Headtrace 硬件能够非侵入式的获取CPU运行时的信息,真实反映CPU 的运行轨迹。借助于CPF,开发者可以提高开发效率,优化系统设计。

截屏2021-11-22 下午6.25.10.png

图 2.6 CPF report结果

如图2.6所示,这是一个helloworld的打印输出示例程序,通过CPF工具,可以直观的看出该程序各函数在执行工程中的耗时占比,除此之外,还能看到程序执行的cycle数、指令数,被调用的次数等。

2.2.5 PERF

Perf是一系列强大的性能分析工具集合。在Linux 2.6.31版本引入,至今tool/perf目录拥有1万多个提交,是内核开发中最活跃的几个领域之一,通过perf可以使用一到两行命令就完成像程序热点采样,接口调用分析,阻塞分析。

玄铁CPU的PMU单元支持了大量硬件事件计数器,包含了指令数,周期数,cache访问,分支预测等等,图2.7 以memcpy为例演示perf通过PMU或者程序执行的指令数、周期数。

tst-mem2比tst-mem具有更大的循环拷贝次数。

截屏2021-11-22 下午6.25.43.png

图 2.7 perf stat –e instructions, cycles tst-mem

关于平头哥玄铁CPU的调试系统介绍就到这里。其他关于玄铁CPU调试系统的文档请参考:

① RISC-V Debug Sepc:

https://github.com/riscv/riscv-debug-spec

② GDB用户手册:

https://www.gnu.org/software/gdb/documentation/

③ 玄铁CPU调试技巧:

https://occ.t-head.cn/community/download?id=3854517824420909056

④ 剑池CDK用户手册:

https://occ.t-head.cn/development/series/download?spm=a2cl5.14290816.0.0.d3ef180f9g3GPH&id=3864775351511420928&type=kind&softPlatformType=4#sticky

后续我们还将为大家介绍基于玄铁CPU的生态芯片,如何对RISC-V开发板进行调试。

03 下期预告

玄铁CPU的调试系统是剑池系列工具链的组成之一,下期内容我们将为大家介绍剑池系列工具链的另一基础工具——剑池CDK。欢迎广大开发者持续关注芯片开放社区RISC-V系列内容。

相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 文字识别 监控
安全监控系统:技术架构与应用解析
该系统采用模块化设计,集成了行为识别、视频监控、人脸识别、危险区域检测、异常事件检测、日志追溯及消息推送等功能,并可选配OCR识别模块。基于深度学习与开源技术栈(如TensorFlow、OpenCV),系统具备高精度、低延迟特点,支持实时分析儿童行为、监测危险区域、识别异常事件,并将结果推送给教师或家长。同时兼容主流硬件,支持本地化推理与分布式处理,确保可靠性与扩展性,为幼儿园安全管理提供全面解决方案。
416 3
|
6月前
|
网络协议 安全 区块链
DNS+:互联网的下一个十年,为什么域名系统正在重新定义数字生态? ——解读《“DNS+”发展白皮书(2023)》
DNS+标志着域名系统从基础寻址工具向融合技术、业态与治理的数字生态中枢转变。通过与IPv6、AI和区块链结合,DNS实现了智能调度、加密传输等新功能,支持工业互联网、Web3及万物互联场景。当前,中国IPv6用户达7.6亿,全球DNSSEC支持率三年增长80%,展现了其快速发展态势。然而,DNS+仍面临安全威胁、技术普惠瓶颈及生态协同挑战。未来,需推动零信任DNS模型、加强威胁情报共享,并加速标准制定,以筑牢数字时代网络根基,实现更安全、高效的数字生态建设。
475 3
|
9月前
|
传感器 人工智能 监控
反向寻车系统怎么做?基本原理与系统组成解析
本文通过反向寻车系统的核心组成部分与技术分析,阐述反向寻车系统的工作原理,适用于适用于商场停车场、医院停车场及火车站停车场等。如需获取智慧停车场反向寻车技术方案前往文章最下方获取,如有项目合作及技术交流欢迎私信作者。
709 2
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术如何重塑客服系统?解析合力亿捷AI智能客服系统实践案例
本文探讨了人工智能技术在客服系统中的应用,涵盖技术架构、关键技术和优化策略。通过感知层、认知层、决策层和执行层的协同工作,结合自然语言处理、知识库构建和多模态交互技术,合力亿捷客服系统实现了智能化服务。文章还提出了用户体验优化、服务质量提升和系统性能改进的方法,并展望了未来发展方向,强调其在客户服务领域的核心价值与潜力。
546 6
|
9月前
|
前端开发 数据安全/隐私保护 CDN
二次元聚合短视频解析去水印系统源码
二次元聚合短视频解析去水印系统源码
383 4
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
DeepSeek大模型在客服系统中的应用场景解析
在数字化浪潮下,客户服务领域正经历深刻变革,AI技术成为提升服务效能与体验的关键。DeepSeek大模型凭借自然语言处理、语音交互及多模态技术,显著优化客服流程,提升用户满意度。它通过智能问答、多轮对话引导、多模态语音客服和情绪监测等功能,革新服务模式,实现高效应答与精准分析,推动人机协作,为企业和客户创造更大价值。
796 5
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
DeepSeek 大模型在合力亿捷工单系统中的5大应用场景解析
工单系统是企业客户服务与内部运营的核心工具,传统系统在分类、派发和处理效率方面面临挑战。DeepSeek大模型通过自然语言处理和智能化算法,实现精准分类、智能分配、自动填充、优先级排序及流程优化,大幅提升工单处理效率和质量,降低运营成本,改善客户体验。
509 2
|
9月前
|
存储 前端开发 JavaScript
在线教育网课系统源码开发指南:功能设计与技术实现深度解析
在线教育网课系统是近年来发展迅猛的教育形式的核心载体,具备用户管理、课程管理、教学互动、学习评估等功能。本文从功能和技术两方面解析其源码开发,涵盖前端(HTML5、CSS3、JavaScript等)、后端(Java、Python等)、流媒体及云计算技术,并强调安全性、稳定性和用户体验的重要性。
|
11月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
基于Java的Hadoop文件处理系统:高效分布式数据解析与存储
本文介绍了如何借鉴Hadoop的设计思想,使用Java实现其核心功能MapReduce,解决海量数据处理问题。通过类比图书馆管理系统,详细解释了Hadoop的两大组件:HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算模型)。具体实现了单词统计任务,并扩展支持CSV和JSON格式的数据解析。为了提升性能,引入了Combiner减少中间数据传输,以及自定义Partitioner解决数据倾斜问题。最后总结了Hadoop在大数据处理中的重要性,鼓励Java开发者学习Hadoop以拓展技术边界。
366 7
|
12月前
|
存储 监控 算法
企业内网监控系统中基于哈希表的 C# 算法解析
在企业内网监控系统中,哈希表作为一种高效的数据结构,能够快速处理大量网络连接和用户操作记录,确保网络安全与效率。通过C#代码示例展示了如何使用哈希表存储和管理用户的登录时间、访问IP及操作行为等信息,实现快速的查找、插入和删除操作。哈希表的应用显著提升了系统的实时性和准确性,尽管存在哈希冲突等问题,但通过合理设计哈希函数和冲突解决策略,可以确保系统稳定运行,为企业提供有力的安全保障。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多
  • DNS