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    2019-04-03 01:52:51
    NULL 博文链接:https://zhonghuart.iteye.com/blog/1481383
  • 飞腾FT2000/4 CPU UEFI开发 固件配置

    千次阅读 2020-06-03 15:57:38
    我觉得这个CPU和FT1500A/4和FT2000AHK相比还算不错,我打算认真研究一下。FT1500A/4和FT2000AHK这两个CPU能用就行了,我说实话连手册都懒得看(包括软件的u-boot,麒麟OS,相关文档),怕恶心,FT2000新四核支持UEFI...

    作者

    QQ群:852283276
    微信:arm80x86
    微信公众号:青儿创客基地
    B站:主页 https://space.bilibili.com/208826118

    参考

    UEFI启动分析 UEFI设置启动项

    CPU结构指标

    • 集成 4 个 FTC663 核;
    • L2 Cache:每个 Cluster 内有 2MB,共 4MB;
    • L3 Cache:分为 8 个 Bank,共 4MB;
    • 集成 2 个 DDR4-3200 通道,支持对 DDR 存储数据进行实时加密;
    • 集成 34 Lanes PCIe 3.0 接口:2 个 X16(每个可拆分成 2 个 X8),2个 X1;
    • 集成 2 个千兆 Ethernet 接口(RGMII),支持 10/100/1000Mbps 自适应;
    • 集成 1 个 SD 卡控制器,兼容 SD 2.0 规范;
    • 集成 1 个 HDA (HD-Audio),支持音频输出,可同时支持最多 4 个Codec;
    • 集成 SM2/SM3/SM4/SM9 密码加速引擎;
    • 集成 4 个 UART,1 个 LPC Master,32 个 GPIO,4 个 I2C,1 个 QSPI,2 个通用 SPI,2 个 WDT,1 个 RTC,16 个外部中断(和 GPIO 共用IO);
    • 集成温度传感器;
    • 集成 128KB On Chip Memory;
    • 集成 ROM 作为片内可信启动根。

    参数配置

    UEFI里面自带了一个参数文件,根据文档,看下默认的参数配置情况,

    • CPU主频2600MHz
    • DDR频率0MHz,文档错了???
    • 使能4个核,CPU架构是2个Cluster,每个Cluster 2个Core,这个格式可推算出每个Cluster最多4个Core
    • PEU1为x8模式,PCIE0初始化为x16模式,
    • PCIE0控制器0/1/2,都初始化为RC模式,强制为GEN3,均衡值为0x48484848(根据结构指标,共6个PCIE)
    • PCIE1控制器0/1/2,都初始化为RC模式,强制为GEN3,均衡值为0x48484848(根据结构指标,共6个PCIE)
    • S3标志由外部电源管理模块( CPLD )通过GPIO0-PORTA1提供,详见硬件设计参考文档
    • 使能双通道内存,使能ECC(具体是不是ECC还得看内存条是否支持),DDR时序信息从内存条SPD读取

    使用飞腾打包工具的时候,dump生成的文件,多了很多0x0d 0x0a回车换行符,不知道什么意思,略过。

    引脚复用

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  • 国产飞腾安装Python依赖库原文地址:国产飞腾安装Python依赖库

    国产飞腾安装Python依赖库

    原文地址:国产飞腾安装Python依赖库

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  • 由于飞腾CPU是aarch64指令集,当前并不存在可以通过pip直接安装的tensorflow包。因此我们只能通过编译安装。但是,要编译安装Tensorflow,必须要首先安装Bazel,而要安装Bazel必须要解决相关的各种包依赖问题。 ...

    由于飞腾CPU是aarch64指令集,当前并不存在可以通过pip直接安装的tensorflow包。因此我们只能通过编译安装。但是,要编译安装Tensorflow,必须要首先安装Bazel,而要安装Bazel必须要解决相关的各种包依赖问题。

    飞腾CPU+银河麒麟基础依赖安装

    首先要安装pip:

    sudo apt update
    sudo apt install python-pip
    pip install --upgrade pip
    sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip
    

    安装上述包一般都没有问题,但是下面这些包就不一定了:

    sudo apt-get install python-dev
    sudo apt-get install python-numpy python-wheel python-virtualenv
    

    银河麒麟的服务器源我没找到,手头只有桌面版本的源,可以发现这些包不够新。对于python-dev这个包,可以通过ubuntu的相应包进行安装。在一台Ubuntu上执行:

    apt-get download python-dev
    

    会得到一个以python-dev-…….deb命名的一个包,然后在银河麒麟机器上你可以这样安装这个包:

    sudo dpkg -i python-dev-…….deb
    

    对于python-numpy python-wheel python-virtualenv这几个包,可以通过pip来安装:

    sudo pip install numpy wheel virtualenv
    

    基于飞腾CPU+银河麒麟操作系统的Bazel编译与安装

    首先我们要获得一份Bazel-0.5.4版本源码:

    wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.5.4/bazel-0.5.4-dist.zip
    mkdir bazel-0.5.4
    unzip bazel-0.5.4-dist.zip -d bazel-0.5.4
    

    为什么要用这个版本呢?因为最新的不同版本Bazel对于飞腾CPU的aarch64指令集的处理方法是不确定的,我经过搜索,只能找到一篇国外博客是在这个指令集上对Bazel进行了编译(https://collaborate.linaro.org/display/BDTS/Building+and+Installing+Tensorflow+on+AArch64#BuildingandInstallingTensorflowonAArch64-Installotherdependencies )。 参考相关博客,需要修改相应的编译脚本:

    diff --git a/scripts/bootstrap/buildenv.sh b/scripts/bootstrap/buildenv.sh
    index 502f2c1..a2ab4dc 100755
    --- a/scripts/bootstrap/buildenv.sh
    +++ b/scripts/bootstrap/buildenv.sh
    @@ -40,7 +40,7 @@ PLATFORM="$(uname -s | tr 'A-Z' 'a-z')"
     
     MACHINE_TYPE="$(uname -m)"
     MACHINE_IS_64BIT='no'
    -if [ "${MACHINE_TYPE}" = 'amd64' -o "${MACHINE_TYPE}" = 'x86_64' -o "${MACHINE_TYPE}" = 's390x' ]; then
    +if [ "${MACHINE_TYPE}" = 'amd64' -o "${MACHINE_TYPE}" = 'x86_64' -o "${MACHINE_TYPE}" = 's390x'  -o "${MACHINE_TYPE}" = 'aarch64' ]; then
       MACHINE_IS_64BIT='yes'
     fi
     
    diff --git a/src/main/java/com/google/devtools/build/lib/util/CPU.java b/src/main/java/com/google/devtools/build/lib/util/CPU.java
    index 7a85c29..e5f3eae 100755
    --- a/src/main/java/com/google/devtools/build/lib/util/CPU.java
    +++ b/src/main/java/com/google/devtools/build/lib/util/CPU.java
    @@ -26,6 +26,7 @@ public enum CPU {
       X86_64("x86_64", ImmutableSet.of("amd64", "x86_64", "x64")),
       PPC("ppc", ImmutableSet.of("ppc", "ppc64", "ppc64le")),
       ARM("arm", ImmutableSet.of("arm", "armv7l")),
    +  AARCH64("aarch64", ImmutableSet.of("aarch64")),
       S390X("s390x", ImmutableSet.of("s390x", "s390")),
       UNKNOWN("unknown", ImmutableSet.<String>of());
      
    diff --git a/third_party/BUILD b/third_party/BUILD
    index 9cd2fac..f1cd14c 100755
    --- a/third_party/BUILD
    +++ b/third_party/BUILD
    @@ -583,6 +583,11 @@ config_setting(
     )
     
     config_setting(
    +    name = "aarch64",
    +    values = {"host_cpu": "aarch64"},
    +)
    +
    +config_setting(
         name = "freebsd",
         values = {"host_cpu": "freebsd"},
     )
    

    上面是常规操作,但是并不能保证Bazel在银河麒麟系统上正确编译:银河麒麟系统自己源里面的jdk似乎做了一些设置,导致找不到rt.jar里面的一些类和一些包。这是因为javac在运行的时候会默认在符号表ct.sym (同样在jre/lib/下)中查找该类是否存在。解决的方法是在javac中加上编译选项-XDignore.symbol.file,这就需要修改两处代码。 一处是bazel-0.5.4/script/bootstrap/compile.sh的122行,本来是

    run "${JAVAC}" -classpath "${classpath}" -sourcepath "${sourcepath}" \
    

    现在改成

    run "${JAVAC}" -XDignore.symbol.file -classpath "${classpath}" -sourcepath "${sourcepath}" \
    

    另外一处是bazel-0.5.4/compile.sh的123行:

    bazel_build "src:bazel${EXE_EXT}" \
    

    现在改成

    bazel_build --javacopt="-XDignore.symbol.file" "src:bazel${EXE_EXT}" \
    

    然后运行bazel-0.5.4/compile.sh即可获得bazel-0.5.4/output/bazel,将这个文件复制到/usr/bin/bazel即可成功安装bazel。

    使用Bazel编译Tensorflow

    首先要从github下载tensorflow的1.5.0版本,一定要是这个版本,因为只有这个版本我能告诉你在编译的时候可以选什么选项。获得了这个版本的代码解压到tf文件夹以后,运行如下命令

    ./configure
    

    这个过程中会让你选择众多编译选项,记住俩事儿:只打开jemalloc的相关选项,别的都不要打开。然后运行:

    bazel build -c opt --copt="-funsafe-math-optimizations" --copt="-ftree-vectorize" --copt="-fomit-frame-pointer" --verbose_failures tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
    bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
    

    接下来编译会进行相当长的时间。编译完成后就可以通过pip安装了:

    sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.5.0rc0-cp27-cp27mu-linux_aarch64.whl
    

    转载于:https://my.oschina.net/ufopc/blog/2243288

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  • 日前,百度云原生平台【天合 Stack】完成了与银河麒麟操作系统(飞腾版和鲲鹏版)V10以及飞腾FT-200+/64处理器的产品...当前,基于银河麒麟操作系统和飞腾CPU的自主安全产品及方案已经成为我国信息系统的核心技术应..

    日前,百度云原生平台【天合 Stack】完成了与银河麒麟操作系统(飞腾版和鲲鹏版)V10以及飞腾FT-200+/64处理器的产品兼容性互认证测试。

     

    测试结果显示,天合 Stack 在银河麒麟操作系统下功能兼容性良好、运行稳定、性能表现优异。在FT-2000+/64 处理器上,天合 Stack 的通用兼容性、运行稳定性、功能可靠性等方面均达到生产要求,能够满足政务、金融等用户的关键性需要。

     

    当前,基于银河麒麟操作系统和飞腾CPU的自主安全产品及方案已经成为我国信息系统的核心技术应用。

     

    银河麒麟操作系统是源自国家“十五”规划科技重大专项的研究成果,拥有国内操作系统最高安全等级证书,支持国产飞腾CPU及国际主流CPU,经过十余年的长足发展,目前银河麒麟操作系统已经在一些关键领域,如政务、电力、金融等领域逐步取得了广泛应用并获得了用户的一致认可。

     

    飞腾公司是国内领先的自主核心芯片提供商,致力于“飞腾”系列国产高性能、低功耗通用计算微处理器的设计研发和产业化推广,坚持“核心技术自主创新,产业生态开放联合”的发展理念,联合众多国产软硬件生态厂商,提供基于国际主流技术标准、中国自主先进的全国产信息系统整体解决方案,支撑国家信息安全和重要工业安全。

     

    FT-2000+/64芯片集成64个飞腾自主研发的高能效处理器内核FTC662,采用乱序四发射超标量流水线,芯片采用片上并行系统(PSoC)体系结构,集成高效处理器核心、基于数据亲和的大规模一致性存储结构、层次二维Mesh互联网络,优化存储访问延时,提供业界领先的计算性能、访存带宽和IO扩展能力。芯片兼容64位ARMV8指令集,该产品适用于高性能、高吞吐率的服务器领域。

     

    此次,天合 Stack 能与银河麒麟操作系统和飞腾CPU完成兼容性互认证,将极大促进各方在政府、金融、医疗、教育等国计民生重点行业的通力合作,共同为各行业用户提供更优质、更有价值的解决方案,促进我国信息产业国产化发展。

     

    据了解,百度云原生平台【天合 Stack】是私有化云原生技术中台,包含基于 Kubernetes 的容器云平台(CCE Stack)、基于 Istio 和 SpringCloud 架构的微服务平台(CNAP Stack)和自研函数计算平台(CFC Stack)三部分,每部分均可独立提供服务。 可以帮助企业无论是在裸金属还是虚拟化的环境中快速搭建企业容器云平台、微服务治理平台以及函数计算平台,同时集成百度智能云特色的AI框架、大数据技术和区块链技术,助力企业构建先进的技术中台,加速企业数字化转型。

     

     

    具体而言:

     

    • 基于 Kubernetes 的私有云、混合云部署企业级容器云平台,提供集群、存储和网络等资源的纳管,兼容多种 IaaS 资源。支持应用全生命周期管理,特有的上线审批单和分批发布,严格管控应用发布流程、提升发布质量。为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提高了大规模容器集群管理的便捷性。容器服务全面拥抱云原生领域的开源社区,提供并保障对于社区主流组件的兼容性(如:Kubernetes、SpringCloud、Istio、Dubbo等)。良好的可视化视图,降低使用门槛,减少不必要的学习成本,使企业客户更加专注业务发展,快速降本增效。

     

    • 基于 Istio 和 SpringCloud 架构的企业级微服务平台,提供丰富的服务治理策略(如:路由、熔断、限流等),可应用于多种流量治理的场景。提供接口粒度调用链和追踪详情信息,帮助用户快速发现和定位故障原因。支持私有云、混合云环境的部署,满足传统企业数据高敏感度和安全可靠的诉求。

     

    • 函数计算平台是一款可部署在私有云 Kubernetes 集群上的 Serverless FaaS 平台。支持多种事件触发源和编程语言、自定义函数配置、版本管理和灰度发布、日志和监控、开发调试工具等功能,并可根据实际业务场景进行扩展。基于容器技术和 Kubernetes 的容器编排能力,实现函数执行环境的快速打包、部署、调度和编排;基于 Serverless 架构按需、弹性的特性,简化基础设施运维,提升开发效率和资源使用效率。

     

    未来,百度将持续投入并推动信息技术应用创新,为行业用户带来更多的业务创新和管理变革。

     

    了解更多微服务、云原生技术的相关信息,请关注我们的微信公众号【云原生计算】!

     

     

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