先加点自己的总结:真双口RAM可以在任意时间访问任意地址,两个端口的地址是一样的,即共享内存和地址.这就会带来一个问题:同时读写一个地址会发生冲突.基于这个点矛盾就要设置限制条件,这个在Xilinx IP core中会设置,在RTL中也可以通过控制相应的使能端,进而控制不同时读写一个地址,详情参见,Xilinx官方文档UG383中Conflict Avoidance部分和PG058. 一. RAM 分类 XILINX 的 RAM 可分为三种,分别是:单口 RAM,简化双口 RAM 和真双口 RA

FPGA中的嵌入式RAM分为两种:专用的BRAM和分布是RAM(用LUT实现的).这两种RAM又可以配置成单端口和双端口的RAM和ROM.双端口RAM又可以根据读写地址是否在同一块分为Double Port 和Two Port.读取方式也有多种方式,包括:Read first, Write first, No change 等. Block RAM和分布式RAM 在FPGA实现RAM时,可在专用Block RAM和分布式RAM中实现.这两者的选择不仅会影响资源选择,同时还会严重地影响性能和功耗.

程序比较简单,但感觉比较有意思,个人认为有一定应用价值,希望大家有更好的思路和方法,互相促进. 程序的基本思路是:在CPU堆栈指针SP以上的RAM区域,通过把堆栈指针SP上移若干个字节,把空出的RAM区域供用户使用,当用户在使用完后又可以把该RAM区域释放. 头文件dmalloc51.h /* ******************************************************************************************************

源:keil c51的内部RAM(idata)动态内存管理程序 程序比较简单,但感觉比较有意思,个人认为有一定应用价值,希望大家有更好的思路和方法,互相促进. 程序的基本思路是:在CPU堆栈指针SP以上的RAM区域,通过把堆栈指针SP上移若干个字节,把空出的RAM区域供用户使用,当用户在使用完后又可以把该RAM区域释放. 头文件dmalloc51.h /* **********************************************************************

Rust 所有权和借用 Rust之所以可以成为万众瞩目的语言, 就是因为其内存安全性. 在以往内存安全几乎全都是通过GC的方式实现, 但是GC会引来性能.CPU以及Stop The World等问题, 在需要高性能的场景是不可以接受的,因此Rust使用一种与众不同的方式 解决内存安全问题: 所有权机制 Rust所有权 所有程序都必须和计算机的内存打交道, 如何从RAM中申请空间存放程序运行所需要的数据, 在不需要是回收内存空间, 成为了关键, 在计算机编程语言不断进化的过程中出现了三种解决方案:

最近想用C++在windows下实现一个基本的图像查看器功能,目前只想到了使用GDI或OpenGL两种方式.由于实在不想用GDI的API了,就用OpenGL的方式实现了一下基本的显示功能. 用GDAL读取图像,这样就能与图像格式无关.OpenGL的glDrawPixels()函数也能实现图像显示,但是现在高版本的OpenGL都采用glTexImage2D()贴纹理的方式了,也不用考虑图像大小是否是2的N次方,或者4字节对齐的问题.具体实现如下: // ImageShow.cpp : 定义控制台应

1.GPIO 简述: 通用输入输出(General Purpose Input Output)的简称,就是芯片引脚可以通过他们输出高电平或者低电平,也可以通过他们读取引脚的电平状态. 以STM32F407ZGT6芯片为例(后面都是以这种芯片为例),这种芯片共有112个I/O口,共7组,每组16个引脚(0~15),可以通过配置寄存器来确定某个引脚用于输入.输出还是其他特殊功能.想要什么功能,使用之前先配置,其中默认为输入浮空模式. 在一个芯片内部,CPU通过地址来设别片内外设.分配给每个硬件外设的

数字逻辑课程的自由设计中,我编写了一个3x3开窗的中值滤波器,处理一副128*128像素值的图像,并且最终可以在FPGA上板实现. 中值滤波的本质就是对于一个n*n的窗口,将其内部的值进行排序,取中位数作为中间的点的值.通过中值滤波可以很好的减弱图片的噪声,并且报纸边缘不变. 中值滤波的硬件实现主要分为三个模块:开窗模块.中值计算模块与存储器模块. [1]开窗模块主要需要利用循环同步计数器来实现,分别进行列和位置的循环,从而达到最终开窗的目的. 开窗模块的代码如下: `timescale 1ns

本文大部分内容来自Clifford E. Cummings的<Simulation and Synthesis Techniques for Asynchronous FIFO Design>,同时加上一些自己的一些理解,有兴趣的朋友可以阅读原文. 一.FIFO简介 FIFO是英文First In First Out 的缩写,是一种先进先出的数据缓存器,它与普通存储器的区别是没有外部读写地址线,这样使用起来非常简单,但缺点就是只能顺序写入数据,顺序的读出数据,其数据地址由内部读写指针自动加1完

对于异步FIFO.最基本的两个方面是地址控制和空.满标志位的产生.首先地址控制分别为读地址和写地址,每次读写时能读写地址应该加1.计数次数为ram深度的2倍.当读写地址相等时则空标志位有效,当读写地址最高位互补其余位相等时则满标志位有效. 存储部分採用双口RAM实现. 以下是详细的Verilog代码: module afifo(r_clk,w_clk,rst_n,data_in,data_out,we,re,empty,full); input r_clk,w_clk,rst_n,re,we;

1.altera 提供了两种rom :单口rom和双口rom. 官方文档偷图: 单口rom:输出可以配置寄存器寄存再输出,时钟可以输入输出用不同的时钟. 双口rom:输入输出时钟可不同或者A与B的时钟可不同.输出可寄存. 2.altera 提供了两种ram :单口ram和双口ram.双口ram又分为伪双口ram和真双口ram. 官方文档偷图: 单口ram:读写共用地址线. 伪双口ram:可同时读写,读用读的地址,写用写的地址.避免同时对同一地址单元读写. 真双口ram:两个端口均可读写. 单口r

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第一篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 众所周知深度学习对计算机的要求很高,配置一台数千元的GPU.8GB的内存.HDD的硬盘的深度学习机器价格不菲.然而你并不需要专门配置一台计算机来做深度学习. 亚马逊云服务AWS上被广泛用于部署网站服务,大多数人不知道的是AWS也有带GPU的服务器.低配版的服务器拥(g2.2xlarge)有8核CPU,1

(1)单口RAM 1.无读使能rden信号的ModelSim功能仿真: 在不使用读使能rden信号的情况下,单口RAM仿真结果表明: 1.写使能wren为高时,写数据操作有效: 2.写使能wren为低时,读数据操作有效: 3.写有效(高)时,输出端q输出为刚写入的数据: 4.一般选择输出寄存一拍. 2.有读使能rden信号的ModelSim功能仿真: 在使用读使能rden信号的情况下,单口RAM仿真结果表明: 1.读使能rdren为高时,读数据操作有效: 2.写有效(高)时,读使能信号为低,则输

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

深度 | AI芯片终极之战 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTQ4NjQzMw==&mid=2652712307&idx=1&sn=28806ccb69a5f5d1142ac5f79ccde395&chksm=847dba7db30a336bfde664a5f2b75fdc443ac541483542eada358f298965614f60e3faaecf7e&scene=21#wechat_redirect 2018-0

Altera SOPC FrameBuffer系统设计教程 小梅哥编写,未经授权,严禁转载或用于任何商业用途 在嵌入式系统中,LCD屏作为最友好的人机交互方式,被大量的应用到了各个系统中.在基于ARM处理器的系统中,应用更是非常广泛.FPGA作为广义嵌入式系统的一员,自然也有很多时候需要来驱动显示屏显示一些内容,例如经常有需求要用FPGA来做液晶测试架,做显示器驱动测试卡.很多学习了FPGA的朋友都知道,FPGA驱动VGA显示器是比较轻松的,几乎每个板卡商提供的资料中都提供了有诸如显示彩条,显示

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开始本节学习笔记之前,先说几句题外话.其实对于C语言深度解剖这本书来说,看完了有一段时间了,一直没有时间来写这篇博客.正巧还刚刚看完了国嵌唐老师的C语言视频,觉得两者是异曲同工,所以就把两者一起记录下来.等更新完这七章的学习笔记,再打算粗略的看看剩下的一些C语言的书籍. 本节知识: 1.c语言中一共有32个关键字,分别是:auto.int.double.long.char.short.float.unsigned.signed.sizeof.extern.static.goto.if.else.

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<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University