Разработка на базе открытой архитектуры RISC-V

RISC-V - направление посвящено разработке программного и аппаратного обеспечения, а также учебных материалов для встраиваемых систем на базе открытой архитектуры RISC-V.


Цель направления - популяризация и изучение открытой архитектуры RISC-V.
Коллектив лаборатории решает задачи:
- Создание открытых учебных материалов по обучению технологиям RISC-V.
- Разработка автоматизированных лабораторных на базе архитектуры RISC-V.
- Применение устройств RISC-V для работы систем машинного зрения и ИИ.

Результаты работы внедряются в рамках учебных дисциплин СПБГЭТУ "ЛЭТИ".

 

Учебные материалы

Разработка учебных материалов, учебных систем и онлайн-курсов для освоения технологий RISC-V.

 

Создание вычислительной системы на базе нескольких плат RISC-V, позволяющей управлять серией вычислительных задач, организованных в очередь

В рамках проекта применялись несколько языков программирования (Go, Python, C++) и технологии Docker, Protobuf, gRPC, Loki, Prometheus, Yocto Project, Qemu. В качестве основного результата был разработан прототип кластера, который  может быть использован в исследованиях алгоритмов балансировки нагрузки между вычислительными узлами. Прототип успешно портирован на архитектуру RISC-V с помощью технологий кросс-компиляции. В будущем планируется масштабирование системы и интеграция на физические платы LicheePi 4A с применением технологий docker swarm.

Репозитории проекта

Онлайн-курс "Введение в ассемблер RISC-V"

Данный курс предназначен для знакомства с архитектурой RISC-V на примере языка ассемблер. Вы узнаете об основных синтаксических конструкциях, способах взаимодействия с процессором, а также на практике освоите работу с инструментарием разработки. Будет рассказано об основных инструментах и том, как на всех этапах разработки ПО мы так или иначе можем столкнутся с ассемблером.

Курс на платформе Stepik

Создание сетевого фильтра на базе DPDK для RISC‑V SoC с двухуровневой системой кэширования и интеграцией со внешними базами данных репутации URL-адресов

Проект имеет промышленную и научно-исследовательскую значимость. В рамках проекта разработана система внутрисетевой фильтрации интернет-трафика. Разработанная система фильтрует трафик по степени доверия в целях защиты сетевой инфраструктуры от перехода по фишинговым ссылкам и от случайной загрузки вредоносного ПО. Фильтрация выполняется с использованием высокопроизводительной технологии DPDK, что позволяет минимизировать время обработки пакетов и повысить пропускную способность системы. Двухуровневая архитектура кэширования решений обеспечивает децентрализацию, благодаря чему управляющий узел не становится узким местом. При промахе кэша система обращается ко внешним базам данных репутации URL-адресов. Проект портирован и протестирован на физических платах LicheePi 4A (RISC-V). Во время разработки использовались языки Go, Python и C++. Задействованный стек технологий включает: Docker, DPDK (PMD: AF_PACKET или AF_XDP), Redis, Protobuf, gRPC, Loki, Prometheus, Yocto Project и QEMU. 

Репозиторий проекта