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ARM处理器体系架构与软件编程   
宋老师
Linux官方内核ARM子系统内maintainer之一。
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时间地点:北京 、上海、深圳 有人等开班;根据报名开班
课程费用:5000元/人
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


本课程主要讲解ARM处理器的体系架构、指令集、模式、协处理器,ARM的各种模式切换、中断、Trustzone与虚拟化扩展,ARM下的VFP、NEON协处理器与MMU、总线等技术,此外,它也在硬件架构的讲解中,大量融入了ARM软件编程的案例与实践,涉及了ARM的裸机程序与实时操作系统系统及Linux下的软件开发实践。
主要涉及到的是早期的ARM7,ARM9,ARM 11与近期的ARM Cortex-A与Cortex-M系列ARM处理器。

培训目标:

通过课程,学员可以学习如下方面:
  • ARM处理器
  • ARM指令集(主要针对Cortex-A系列)
  • ARM处理器模式切换
  • ARM ABI以及usr到svc的系统调用
  • 内存、cache和流水线
  • 向量运算NEON
  • Cortex-M系列
  • ARM 64位处理器
  • 其他综合软硬件知识
  • 培训对象:嵌入式软件开发工程师,嵌入式硬件开发工程师
    学员基础:具有嵌入式系统开发经验
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

    培训内容:2天

    第一章 ARM处理器
      1. RISC与CISC
      2. 冯诺依曼与哈弗架构
      3. ARM处理器历史
      4. ARM处理器分类
      5. ARM处理器MMU和LPAE
    第二章 ARM指令集(主要针对Cortex-A系列)
      1. ARM处理器寄存器
      2. ARM处理器不同模式
      3. ARM内存操作指令
      4. ARM协处理器操作指令
      5. ARM运算型指令
      6. ARM互斥等指令
    第三章 ARM处理器模式切换
      1. 异常处理与vector表
      2. 中断控制,多核下中断
      3. trustzone
      4. 虚拟化扩展
    第四章 ARM ABI以及usr到svc的系统调用
      1. ARM ABI,C和汇编互调
      2. 系统调用过程
      3. Linux下汇编书写的应用程序
      4. 裸机下实现的swi例子
    第五章 内存、cache和流水线
      1. swap指令
      2. 读—修改—写和bit-band技术
      3. ldrex/strex指令

      [作业和实验]
      4. dmb, dsb, isb内存屏障
      5. 多核下cache同步
      6. ARM的中断子系统

    第六章 向量运算NEON
      1. NEON的工作方法
      2. ARM NEON Intrinsics
      3. NEON编程案例
      4. NEON实用案例
    第七章 Cortex-M系列
      1. Cortex-M处理器的运行模式
      2. Cortex-M的向量表
      3. Cortex-M的复位过程
      4. Cortex-M的向量中断
      5. Cortex-M的中断处理过程
    第八章 ARM 64位处理器
      1. EL0, EL1, EL2,EL3各自的作用
      2. ARM 64位处理器的向量表
      3. Trustzone项目
      4. RET和ERET指令
      5. CSEL指令
      6. 64位下的ABI
    第九章 其他综合软硬件知识
      1. 典型工作于ARM的实时操作系统
      2. AMBA,AXI,AHB, APB总线
      [案例与实验]
     
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    定制内训


    咨询服务:全流程测试工作平台与工具链
    咨询目标
    帮助开发测试团队建立从代码到组件,再到系统的全是流程测试工作平台与工具
    咨询范围 代码检查、单元测试、集成测试、功能测试、性能测试
    咨询方式 培训、客户一线项目咨询、工具打包交付
    详情咨询:010-62670969, zhgx@uml.net.cn
    课程计划
    图数据库与知识图谱 2-25 [北京]
    数据治理与数据资产管理 3-24 [北京]
    软件开发过程中的项目管理 3-24 [北京]
    高级性能测试与性能分析 4-17 [北京]
    云原生架构与技术 4-21 [上海]
    深度学习与知识图谱最佳实践 4-27 [北京]