自1985年首款FPGA诞生以来,FPGA已经是一名在电子信息领域征战了30多年的老兵,这名战功赫赫的老兵如今已经正式开赴了一个新的战场。但是FPGA并不是万能的。相对于串行结构处理器,其设计的灵活性是以工作量的增加为代价的。FPGA与ARM、DSP(如下图所示)的比较如下。
做芯片第一要追求的是功能,在保证功能都满足的情况下追求性能,在性能满足的情况下追求成本,也就是面积。当然功耗也十分重要。
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(2) 熟悉 Logisim 平台基本功能,能在 logisim 中实现多位可控加减法电路。
DSP48最早出现在XilinxVirtex-4 FPGA中,但就乘法器而言,Virtex-II和Virtex-II Pro中就已经有了专用的18x18的乘法器,不过DSP48可不只是乘法器,其功能更加多样化。DSP48基本结构如下图所示(图片来源:ug073, Figure 2-1)。DSP48中的核心单元是18x18的乘法器。从图中不难看出,DSP48可实现基本数学函数P=Z±(X+Y+CIN)。这里X、Y和Z是图中3个MUX的输出。根据图中MUX的输入,上述数学函数可以变为P=A*B+C或P=A*B+PCIN,后者需用级联DSP48。因为PCIN和PCOUT是专用走线相连。同时,与Virtex-II不同,Virtex-II中,相邻的DSP48和Block RAM共享互连资源,而在Virtex-4中,DSP48和Block RAM有独立的布线资源。
Versal FPGA中最新的DSP原语DSP58,它在最新的DSP48版本上已经有了许多改进,主要是从27x18有符号乘法器和48位后加法器增加到了27x24和58位。但除此之外,DSP58还有两种额外的操作模式,分别称为DSPCPLX和DSPFP32。本文将重点介绍其中的DSPFP32,它是一个硬化的浮点加法器和乘法器。
在各行各业,不难想象这样的场景,A 公司拥有大量数据,然而其并没有人力或计算能力对这些数据进行分析处理,因此,A 公司希望购买 B 公司的计算服务对数据进行处理,但是,A 公司不希望 B 公司获取这些数据的具体信息,因此,如果可以将数据进行加密,再传递给 B 公司进行处理,则可以满足 A 公司的所有需求。因此,在这样的场景下,我们需要一套加密体系,对密文执行的一些运算操作,可以等效为对明文执行的运算。
我们针对移动端以及嵌入式视觉的应用提出了一类有效的模型叫MobileNets。MobileNets基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络。我们介绍两个能够有效权衡延迟和准确率的简单的全局超参数。这些超参数允许模型构造器能够根据特定问题选择合适大小的模型。
下面 2 幅图分别为图一和图二,都调用了乘法器和加法器,其中 IN,S1,S2,S3 的位宽都为 8 bit,FF 为触发器,请问下面的选项哪个或哪些是正确的?
当CORDIC运算在齐次线性坐标系下时,可使用CORDIC实现乘法运算,这只乘法器有一些弊端,就是输入z只能是介于-2~2之间。
在设计进入之前,需要根据设计规范进行设计规划。设计规范需要转换为体系结构和微体系结构。设计架构和微架构包括将总体设计分解为小模块,以实现预期功能。在架构设计阶段,需要估计内存、速度和功率的需求。根据需要,需要为实现选择FPGA设备。
英特尔本周(2019年9月)宣布,他们已经开始向早期进入市场的客户出货第一批新的Agilex FPGA。这让我们进入了我们历来认为的两大FPGA供应商之间的竞争 "头对头 "阶段。早在2019年6月份,Xilinx公司就出货了他们的第一款 "Versal ACAP "FPGA,因此,在经历了 "谁先出货?"的漫长而有争议的争论之后,事实证明,这两家竞争对手在大约两个月内就开始出货他们的同类FPGA产品线。这意味着,与最近其他的工艺节点上的争夺第一不同的是,两家公司都没有什么重要的时间来抢夺设计上的胜利,都是以一种新的、优势的、没有被对手竞争的技术来抢夺设计上的胜利。
之前介绍了几篇无符号乘法器或加法器的写法,当然,稍作修改也就可以改成符合有符号数的乘法器或加法器。
在前几期,我们介绍了计算机对加减法的预算,以及对乘法的运算也开了个头。实际上,在计算机中,对乘法的计算也是采取列竖式的方法:
要注意: 在执行立即数加法时,imm 是 16 位。而寄存器是 32 位,这就出现转换的问题。在手册中是使用 imm 的符号扩展,也就是将高 16 位采用低 16 位的最高位复制 16 次进行填充。(符号扩展不会改变原数值)。
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cpu中乘法器的执行流程 Java模拟乘法器代码 /** * 32 bit multiplier mock * @param a * @param b
如果很多操作步骤忘记可以参考链接: Quartus II实验一 运算部件实验:加法器
NFU的整体结构如上所示,该部分分为三个部分,分别是NFU-1、NFU-2和NFU-3三个部分,分别是乘法器阵列,加法或最大值树和非线性函数部分。NFU-1由一些乘法器阵列构成,如下图所示。一个单元具有一个输入数据
首先我就想到了乘法的加法表示:A * B = B 个 A 相加。 也可得到递推公式: A * B = A * (B - 1) + A 我们很容易就可以构造出递归算法
在 FPGA 实现 FIR 滤波器时,最常用的是直接型结构,简单方便,在实现直接型结构时,可以选择串行结构/并行结构/分布式结构。
- 描述 Booth乘法器是一种使用移位实现的乘法器,实现过程如下,对于乘法: 扩展A的位数为n+1位,添加 ,则A变为: 从i=0开始,到i=n-1结束,依次考察 的值,做如下操作:
下图所示的是ARM构架图。它由32位ALU、若干个32位通用寄存器以及状态寄存器、32&TImes;8位乘法器、32&TImes;32位桶形移位寄存器、指令译码以及控制逻辑、指令流水线和数据/地址寄存器组成。
将数据分为纯整数和纯小数两类,用n+1位表示一个定点数,x_n为符号位,放在最左边,0表示正号,1表示负号。故一个数 x 可以表示为 x = x_nx_{n-1}…x_1x_0
甄建勇,高级架构师(某国际大厂),十年以上半导体从业经验。主要研究领域:CPU/GPU/NPU架构与微架构设计。感兴趣领域:经济学、心理学、哲学。
张量处理单元(TPU)是一种定制化的 ASIC 芯片,它由谷歌从头设计,并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持,包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源,并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源。在 Google Next’18 中,我们宣布 TPU v2 现在已经得到用户的广泛使用,包括那些免费试用用户,而 TPU v3 目前已经发布了内部测试版。
1. 测试乘数最低位是否为1,是则给乘积加上被乘数,将结果写入乘积寄存器;
“我遇到这样一个警告,最后会引起我的全局复位信号布不通,请问该如何处理?我是把所有的变量做成能复位的。”
(2)将开关10K11接通,开关10K04~10K08断开,从10OUTO2端输出。
首先将上次设计的滤波器文件copy一份进行备份,后面还会有用到的时候,或者之后再改回去都可以。
描述: 本章以物联网以及工业控制入门学习的朋友为主,针对微控制器四大平台的一个概览,简单讲讲这些平台都有什么样的特点,能胜任什么样的任务,以及未来这些平台的发展趋势,最后谈谈学习这四大平台的切入点。
回忆:偶校验就是为了让数里面1的个数为偶数,做法是所有数位.奇校验就是让数里面1的个数为奇数
混频增益是混频器的主要参数,是衡量混频器性能的主要指标之一。增益越大,混频器的性能越好,所以在设计混频器时以能够获得最大增益的工作状态为最佳状态。
各位芯片设计爱好者,大家好,今天给大家分享本人(CSDN:摆渡沧桑)参加电子设计大赛的经验,仅供参考。去年参加了第二届“复微杯”全国大学生电子设计大赛数字赛道,以及第三届“华为杯”中国研究生创芯大赛,均取得了不错的成绩;复微杯是数字赛道的一等奖(第一名),华为杯是企业专项一等奖(第一名),团队三等奖;拿到总共三万的奖金。
近年来,计算密集型的人工智能任务推动了各种用于高效运行这些强大的新型系统的定制化硬件的出现。我们采用浮点运算来训练深度学习模型,如 ResNet-50 卷积神经网络。但是,由于浮点数十分消耗资源,真正部署的人工智能系统通常依赖于使用 int8/32 数学运算的少数几个流行的整型量化技术。
两个月在做数字信号处理方面的工作,也是从一个小白刚刚起步,这两天才把fir滤波器给跑通,写文记录下。希望大家欢迎,多多支持。这篇文章写得辛苦,仅仅Word文件就有21页,写了足足两天时间,修修改改。希望大家多多支持,点赞,转发,打赏。
对程序进行优化,通常是指优化程序代码或程序执行速度。优化代码和优化速度实际上是一个予盾的统一。一般是优化了代码的尺寸,就会带来执行时间的增加;如果优化了程序的执行速度,通常会带来代码增加的副作用。很难鱼与熊掌兼得,只能在设计时掌握一个平衡点。
我们提出了一类有效的模型称为移动和嵌入式视觉应用的移动网络。MobileNets是基于流线型架构,使用深度可分卷积来建立轻量级深度神经网络。我们介绍了两个简单的全局超参数,它们可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。这些超参数允许模型构建者根据问题的约束为其应用程序选择适当大小的模型。我们在资源和精度权衡方面进行了大量的实验,并与其他流行的ImageNet分类模型相比,显示了较强的性能。然后,我们演示了MobileNets在广泛的应用和用例中的有效性,包括目标检测、细粒度分类、人脸属性和大规模地理定位。
配置接口使用寄存器组实现,掉电丢失,因此每次使用之前需要进行配置FIR参数,配置接口时序如下所示:
C、FPGA 的 ChipScope 设置同样的采样深度,如果想一次观测更长时间的信号波形,可以将采样时钟换成更高频率的时钟
前几天和同事聊天,他说他上初中的儿子做出了一道很难的数学题,想考考我们这些大学生看能不能做得出来?
今天一朋友咨询我AI芯片怎么样?我是搞软件的,历来计算机系专业学生里搞软件的不懂硬件,但是要聊到AI芯片,它真的很简单,哈哈。
人们日常习惯的乘法是十进制,但计算机实现起来不方便。首先,需要记录9×9乘法表,每次相乘去表中找结果;其次,将竖式相加也不方便。
贴片电阻(SMD Resistor),又名片式固定电阻器,是一种设计为贴片安装的电阻器。
在前几期,我们花了不少的篇幅对ALU的整数运算单元进行了初窥。实际上,ALU中,设计更复杂,占用面积更大的是浮点单元。在早期(1995年以前)的x86处理器中,浮点单元甚至被单独拆出来,作为一颗独立的芯片(8087/80287/80387/80487),成为计算机的可选配置,以降低计算机整机的入门成本。由于浮点数的复杂性,我们将这部分放在最后讲。
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