NEORV32项目中的栈溢出问题分析与解决
2025-07-08 01:36:45作者:曹令琨Iris
问题背景
在使用NEORV32 RISC-V处理器进行嵌入式开发时,开发者kendegemaro遇到了一个棘手的运行时问题。在运行一个神经网络推理应用时,系统会意外崩溃,表现为全局函数指针被意外置为空指针(nullpointer),最终导致程序无法正常执行预期的GPIO二进制计数器功能。
问题现象
开发者观察到以下异常现象:
- 程序执行过程中多个变量(如全局函数指针k2c_linear)被意外置为nullpointer
- 程序在完成主要计算任务前崩溃
- 系统表现为冻结或自动重启
- 最后的GPIO二进制计数器功能无法执行
调试过程
由于缺乏UART调试接口,开发者采用了基本的LED调试方法:
- 将指针变量的二进制内容(4×8位)通过GPIO输出到LED显示
- 观察到某些变量意外地显示为0x0值
根本原因分析
经过深入调查,发现问题根源在于栈溢出。具体表现为:
- 栈空间向下增长时与数据段(data)和BSS段发生冲突
- 关键变量和指针被栈数据意外覆盖
- 虽然开发者曾将RAM从16kB增加到32kB解决了编译器报错,但实际运行时内存需求仍不足
解决方案
- 增加RAM容量:将RAM大小从32kB增加到64kB,为栈提供足够增长空间
- 启用运行时环境:建议使用
neorv32_rte_setup()初始化NEORV32运行时环境,便于捕获未处理异常 - 配置PMP规则:设置物理内存保护(PMP)规则,使空指针访问触发异常
经验总结
- 内存规划重要性:在嵌入式系统中,必须仔细规划内存布局,特别是栈空间与全局变量的关系
- 调试工具选择:虽然LED调试是基本方法,但UART调试能提供更丰富的信息
- 内存需求评估:编译器警告只能反映静态内存需求,运行时动态内存使用需要额外考虑
- NEORV32特性利用:合理使用处理器提供的调试和保护功能可以显著提高开发效率
后续改进
开发者最终成功实现了UART接口,大大提升了调试能力,并进一步尝试了GPTMR模块等NEORV32的高级功能。这一案例展示了在资源受限的嵌入式系统中进行复杂应用开发时可能遇到的挑战,以及系统化调试方法的重要性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C032
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
340
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
233
266
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
668
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
45
32