新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

math PFN_DOWN

发布时间:2026/11/14 13:17:00来源:尧图网络
math PFN_DOWN
PFN_DOWN是 Linux 内核中用于将物理地址转换为页帧号PFNPage Frame Number的宏。它定义在include/linux/pfn.h中是内存管理中地址转换的基础工具。定义与原理#define PFN_DOWN(x) ((x) PAGE_SHIFT)它的核心逻辑是将地址右移PAGE_SHIFT位相当于除以PAGE_SIZE通常是 4096 字节。在 x86 架构下PAGE_SHIFT为 12因此PFN_DOWN(addr) addr / 4096核心作用将物理地址转换为它所在的页帧号。页帧号是物理内存管理的基本单位内核用 PFN 来索引struct page数组即vmemmap。表达式结果说明PFN_DOWN(0)0地址 0 属于第 0 页PFN_DOWN(4095)0仍在第 0 页内PFN_DOWN(4096)1进入第 1 页PFN_DOWN(0x100000)2561MB 地址对应第 256 页配套宏PFN_DOWN通常与以下宏配合使用宏作用示例PFN_DOWN(x)地址 → 页帧号向下取整PFN_DOWN(4095) 0PFN_UP(x)地址 → 页帧号向上取整PFN_UP(4095) 1PFN_PHYS(x)页帧号 → 物理地址PFN_PHYS(1) 4096PFN_ALIGN(x)地址向上对齐到页边界PFN_ALIGN(4095) 4096它们之间的关系可以用一个公式概括PFN_PHYS(PFN_DOWN(addr)) addr PFN_PHYS(PFN_UP(addr))内核中的典型用途建立页帧号与struct page的映射struct page *page pfn_to_page(PFN_DOWN(phys_addr));计算内存区域包含的页数nr_pages PFN_DOWN(end) - PFN_DOWN(start);DMA 和内存映射将设备物理地址转换为页帧号以便进行内存管理操作。使用注意PFN_DOWN是向下取整意味着地址落在某页的任意位置都返回该页的页帧号。如果需要向上取整例如计算覆盖某段内存所需的页数应使用PFN_UP。该宏假设输入是物理地址不适用于虚拟地址。虚拟地址到页帧号的转换需要使用virt_to_pfn等函数。
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/14 3:51:47

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/15 2:04:12

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/14 10:11:15

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/14 17:14:38

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/14 16:35:50

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/15 4:06:36

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉