RT-Thread SMP培训即将来袭,提升嵌入式开源开发技能,快来报名!

描述

 

对称多处理(Symmetric Multiprocessing,SMP)是一种常见的并行计算架构,其中多个处理器核心共享相同的内存和总线系统。这种架构允许多个处理器核心同时运行独立的指令流,从而提高系统整体的性能和吞吐量。在嵌入式行业,SMP技术已经成为提高系统性能、增强并发处理能力以及降低功耗的重要手段。

SMP 的应用场景非常丰富。在有限的空间中实时并行处理是 SMP 的主要应用之一,这种方式可以利用一颗芯片代替多颗芯片进行并行处理,提高系统的实时性。在音视频等多媒体处理中,SMP 技术可以显著提高处理速度。例如,目前许多头显设备采用了 SMP 技术,在有限的空间内大幅提升了性能。此外,SMP 在现场控制、实时监控、机器学习和多任务并行处理等领域也有广泛应用。

在 RT-Thread v5.1.0 发布版本中,针对 SMP 的性能进行了大量优化,优化后的 SMP 功能使多核性能得以充分发挥。RT-Thread已经适配了针对 ARM、RISC-V 等平台的 SMP 内核。6 月 15 日至 6 月 16 日RT-Thread将举办为期1.5天的 SMP 线下培训,主题聚焦于 SMP技术,此次培训内容会涵盖ARM架构的Cortex-A,Cortex-R与Cortex-M多核以及RISC-V架构多核的全场景多核启动流程讲解与移植RT-Thread SMP框架的方法,RT-Thread工程师将现场从汇编启动代码开始讲解各种SMP架构启动流程与SMP移植方法,并现场在QEMU与实际硬件平台体验RT-Thread SMP功能,旨在让企业开发者和个人爱好者直接获取关于 SMP 的最新知识和实践经验。

主办单位:

上海开源信息技术协会

承办单位:

上海睿赛德电子科技有限公司

培训对象:

嵌入式系统工程师, 软件开发人员, RTOS(实时操作系统)开发者, 嵌入式系统架构师, 学术研究人员,以及对SMP有需求的企业。

培训时间:

2024年6月15日—16日 (1.5天—线下)

培训地点:

上海杉达学院- 上海市浦东新区金海路2727号 12号综合楼108室

 

培训内容:

时间

培训内容

6月15日 

上午

一 前言

1.1 为什么使用SMP?

1.2 SMP与传统方案的异同

1.3 这些适合使用SMP方案优化的场景

二 RT-Thread SMP介绍

2.1 RT-Thread SMP 介绍

三ARM与RISC-V平台的RT-Thread SMP移植讲解

3.1 ARM平台的 RT-Thread SMP移植介绍

    3.1.1 ARM Cortex-A核的RT-Thread SMP移植讲解

(1)  多核与单核的资源初始化异同

(2)  Cortex-A多核的启动流程讲解

(3)  SMP相关API的移植对接

    3.1.2 ARM Cortex-R核的RT-Thread SMP移植介绍

    3.1.3 ARM Cortex-M核的RT-Thread SMP移植介绍

6月15日 

下午

3.2 RISC-V平台的 RT-Thread SMP移植介绍

    3.2.1 RISC-V K210平台的RT-Thread SMP移植介绍

(1)  K210多核的启动流程讲解

(2)  SMP相关API的移植对接

    3.2.2 RISC-V 玄铁C908 的RT-Thread SMP移植介绍

四 实践环节- RT-Thread SMP 上手体验 1

(1) ARM Cortex-A9 RT-Thread SMP 上手体验

(2) 编写多核Cortex-A9并行运行多个线程的demo

五 答疑环节

6月16日 

上午

一 实践环节- RT-Thread SMP 上手体验 2

(1) Arm Cortex-M0+ RT-Thread SMP 上手体验

(2) 编写多核Cortex-M0+并行运行多个线程的demo

二 SMP移植经验分享

三 RT-Thread SMP企业案例分享

四 答疑与交流分享

培训证书

培训结束后通过考核的将可以获得RT-Thread出具的结业证书和中国电子学会出具的职业技能证书-RT-Thread操作系统应用开发

对称多处理

 

 

 

培训费及有关说明:
 

本次培训费1118元(1.5日),包午餐, 如是外地(上海以外)的开发者,需要RT-Thread协助安排酒店,可联系会务人员。

缴费请汇款至以下账户,并在汇款时注明:RTT+参会人姓名

开票请联络会务人员

 

 

交通指引:

 地铁九号线顾唐路站 - 步行402米 - 上海市浦东新区金海路2727号上海杉达学院-学术交流中心

对称多处理

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