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    数字IC设计经典笔试题之【FPGA基础】

    同步电路的速度是指同步系统时钟的速度,同步时钟愈快,电路处理数据的时间间隔越短,电路在单位时间内处理的数据量就愈大。假设Tco是触发器的输入数据被时钟打入到触发器到数据到达触发器输出端的延时时间(Tco=Tsetpup+Thold);Tdelay是组合逻辑的延时;Tsetup是D触发器的建立时间。假设数据已被时钟打入D触发器,那么数据到达第一个触发器的Q输出端需要的延时时间是Tco,经过组合逻辑的延时时间为Tdelay,然后到达第二个触发器的D端,要希望时钟能在第二个触发器再次被稳定地打入触发器,则时钟的延迟必须大于Tco+Tdelay+Tsetup,也就是说最小的时钟周期Tmin =Tco+Tdelay+Tsetup,即最快的时钟频率Fmax =1/Tmin。FPGA开发软件也是通过这种方法来计算系统最高运行速度Fmax。因为Tco和Tsetup是由具体的器件工艺决定的,故设计电路时只能改变组合逻辑的延迟时间Tdelay,所以说缩短触发器间组合逻辑的延时时间是提高同步电路速度的关键所在。由于一般同步电路都大于一级锁存,而要使电路稳定工作,时钟周期必须满足最大延时要求。故只有缩短最长延时路径,才能提高电路的工作频率。可以将较大的组合逻辑分解为较小的N块,通过适当的方法平均分配组合逻辑,然后在中间插入触发器,并和原触发器使用相同的时钟,就可以避免在两个触发器之间出现过大的延时,消除速度瓶颈,这样可以提高电路的工作频率。这就是所谓"流水线"技术的基本设计思想,即原设计速度受限部分用一个时钟周期实现,采用流水线技术插入触发器后,可用N个时钟周期实现,因此系统的工作速度可以加快,吞吐量加大。注意,流水线设计会在原数据通路上加入延时,另外硬件面积也会稍有增加。

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    pymongo.errors:Sort operation used more than the maximum 33554432 bytes of RAM. Add an index,

    在 mongo 使用过程中遇到了一个问题,需求就是要对mongo 库中查询到数据进行分页,mongo库我们知道都会存储大容量的数据,刚开始使用的 skip 和 limit 联合使用的方法,来达到截取所需数据的功能,这种方法在库里数据容量小的情况下完全可以胜任,但是如果库里数据多的话,上面两个方法就不好使了,就像题目中那个错误,这时会报一个 Query failed with error code 96 and error message 'Executor error during find command:OperationFailed: Sort operation used more than the maximum 33554432 bytes of RAM.Add an index, or specify a smaller limit.' 按照错误提示,知道这是排序的时候报的错,因为 mongo 的 sort 操作是在内存中操作的,必然会占据内存,同时mongo 内的一个机制限制排序时最大内存为 32M,当排序的数据量超过 32M,就会报上面的这个错,解决办法就像上面提示的意思,一是加大 mongo 的排序内存,这个一般是运维来管,也有弊端,就是数据量如果再大,还要往上加。另一个办法就是加索引,这个方法还是挺方便的。创建索引及时生效,不需要重启服务。 创建索引也不难, db.你的collection.createIndex({“你的字段”: -1}),此处 -1 代表倒序,1 代表正序; db.你的collecton.getIndexes(); 这两个语句,第一个是添加索引,第二个是查询索引,如果查看到你刚才添加的那个索引字段,就说明索引添加成功了。这时候在你的程序里再运用 sort 方法的话,这样就不会报错而且速度很快。 添加索引会带来一定的弊端,这样会导致数据插入的时候相对之前较慢,因为索引会占据空间的。综上考虑,根据实际情况判断采用合适的方法。 案例: mongodb执行如下语句

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