无人驾驶、远程操控、无人房车、机器人、ai音乐、ai人声转录等等,代表了新一代高级计算技术的标志,对于技术落地、业务开发和产业发展带来了巨大推动力。

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以无人驾驶为例,自动驾驶技术目前已经从机器学习和深度学习两个方面进入高精度导航、高速公路控制、自动泊车等多个应用领域。最近通信界的新闻不太平静,很多手机厂商都开始跟进手机5g和物联网的布局,5g的到来、物联网时代的到来,将带来很多新的机会。

安卓系统现在的系统优势来自于机器学习算法和深度学习算法,而传统的嵌入式操作系统,android是根据google的mapkit或者是基于linux内核的linuxhomeedition来开发的。嵌入式操作系统如c系列或者是java系列等产品还没有开发出完整的功能来支持嵌入式平台,现在芯片厂商推出的芯片大部分处于手机上的直接嵌入应用的阶段,少有成熟的实现方案。

而嵌入式操作系统目前的技术很多都还停留在通用层面,离整合芯片特性还差很远。因此,嵌入式操作系统方面的技术落后仍然是一个问题。而之前从事机器学习的研究人员,利用机器学习这种高级操作系统架构,在具有高度特殊性的嵌入式设备上,开发出能够完成高效率运算的芯片芯片,将大大降低手机和工控设备嵌入式设备研发投入,同时也避免了软件升级的困难和工具落后的问题。

嵌入式操作系统一般以bsd的方式设计,操作系统在兼容性、稳定性、安全性、可移植性以及通用性等方面受到了很大的限制。很多行业的高级手机操作系统搭载高性能、高网络带宽、高效率、高安全性的芯片芯片,其开发者或者corem的开发者,则能够从产品源头解决用户的产品开发的问题。

业界目前出现了androiddarwin、linuxkernel、inteldarwin、libclient和wp7m4等多种主流的嵌入式操作系统。linuxdarwin:产品较少,以重启为特色,目前已经转向基于efk开发和iot生态下的全新设计了。linuxdarwin在设计的时候,让使用者拥有可移植性,同时有很多开发者在github这样的开源社区进行开发与分享。

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nvidia使用nvidiadarwin以提高性能,同时更改了kernel的“配置驱动性”和“.lib”文件。只需要修改一些配置文件,就可以正常使用nvidiadarwin驱动,且不需要搭配linuxkernel,直接操作系统本身。

本文就重点介绍一下nvidiadarwin驱动的本地化及移植工作。nvidiadarwin系统移植的难点首先就是“kernel在线”与“用户态驱动”的隔离问题,主要是因为两者的应用方式不同,导致操作系统内核的体系结构发生了变化。