使用logisim搭建单周期CPU与添加指令 搭建 总设计 借用高老板的图,我们只需要分别做出PC.NPC.IM.RF.EXT.ALU.DM.Controller模块即可,再按图连线,最后进行控制信号的处理,一个CPU就差不多搭完了.目前支持的指令集为{addu.subu.ori.lw.sw.beq.jal.jr.nop.lui.sb.lb.sh.lh} 下面分模块逐个分析 PC 本质上就是一个32位的寄存器,这里采用的是异步复位,所以直接把reset信号连在clear口. NPC 由于我的CP

使用Verilog搭建一个单周期CPU 搭建篇 总体结构 其实跟使用logisim搭建CPU基本一致,甚至更简单,因为完全可以照着logisim的电路图来写,各个模块和模块间的连接在logisim中非常清楚.唯一改变了的只有GRF和DM要多一个input PC端口,用来display的时候输出PC值:IFU同理多了一个output PC,用来把PC的值传给GRF和DM.其他的模块我都是直接对着logisim原封不动地用Verilog重新实现了一遍.目前支持指令集{addu.subu.ori.lw

Verilog MIPS32 CPU(一)-- PC寄存器 Verilog MIPS32 CPU(二)-- Regfiles Verilog MIPS32 CPU(三)-- ALU Verilog MIPS32 CPU(四)-- RAM Verilog MIPS32 CPU(五)-- CP0 Verilog MIPS32 CPU(六)-- MDU Verilog MIPS32 CPU(七)-- DIV.DIVU Verilog MIPS32 CPU(八)-- 控制器 module CtrlUni

由于MIPS各个版本之间的操作数会变,如果出现无法识别的情况 需要根据官方的MIPS instruction手册逐条核对,此处的版本为Rev.1 //******MIPS-55*********// parameter //SPECIAL OP LIST 5-0 ADDU = 'b100001, SUBU = 'b100011, ADD = 'b100000, SUB = 'b100010, AND = 'b100100, OR = 'b100101, XOR = 'b100110, NOR =

本项目实现的是一个微riscv处理器核(tinyriscv),用verilog语言编写,只求以最简单.最通俗易懂的方式实现riscv指令的功能,因此没有特意去对代码做任何的优化,因此你会看到里面写的代码有很多冗余的地方.tinyriscv处理器核有以下特点: 1)实现了RV32I指令集,通过riscv的RV32I指令兼容性测试,支持以下指令:add addi and andi auipc beq bge bgeu blt bltu bne fence_i jal jalr lb lbu lh l

引脚介绍 引脚是控制I/O引脚的基本对象.它可以设置引脚输入.输出等的方式或者获取和设置数字逻辑电平的.对于模拟控制引脚,请参见ADC类.TPYBoard一共有68根针脚,26个3.3V,VIN接口:30个通用IO口,包括2个SPI接口,2个CAN接口,2个I2C接口,5个USART接口,14个12bitADC接口,2个DAC引脚,并且比官方PYBoard增加了SWD接口,更加完美. TPYboard所有的引脚都定义为pyb.Pin.board.Name: y1=pyb.Pin.board.Y1

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上

3.1 Intel Cyclone SoC FPGA介绍 3.1.1 SoC FPGA的基本概念 Intel Cyclone V SoC FPGA是Intel PSG(原Altera)于2013年发布的一款在单一芯片上集成了双核的ARM Cortex-A9处理器和FPGA逻辑资源的新型SoC芯片,相较于传统的单一ARM处理器或FPGA芯片,Intel Cyclone V SoC FPGA既拥有了ARM处理器灵活高效的数据运算和事务处理能力,同时又集成了FPGA的高速并行处理优势,同时,基于两者独

@ 目录 前言 perf的介绍和安装 perf基本使用 perf list使用,可以列出所有的采样事件 perf stat 概览程序的运行情况 perf top实时显示当前系统的性能统计信息 perf record 记录采集的数据 perf report输出 record的结果 perf diff进行两次record对比 火焰图的制作 结语 前言 之前有分享过自己工作中自己搭建的CPU监控脚本等,但那个属于是自己手工写的一些脚本,比较粗浅的使用.后来就直接使用perf编译到驱动里面,在设备中直接

操作系统: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ cat /etc/issue Ubuntu LTS \n \l Python版本: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ python --version Python pip版本: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ pip --

我们会继续上传新书<自己写CPU>(未公布),今天是12片,四篇 书名又之前的<自己动手写处理器>改为<自己动手写CPU> 4.3 验证OpenMIPS实现效果 4.3.1指令存储器ROM的实现 本节将验证我们的OpenMIPS是否实现正确,包括:流水线是否正确.ori指令是否实现正确.在验证之前,须要首先实现指令存储器,以便OpenMIPS从中读取指令. 指令存储器模块是仅仅读的.其接口如图4-7所看到的,还是採用左边是输入接口,右边是输出接口的方式绘制.这样便于理解

前言: 正文: 1.安装必要依赖包: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get

转自:windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras 1.本来电脑安装的是anaconda3 5.3.1,但安装的python版本是3.7,后来卸载了安装anaconda3 4.4.0,这个版本是3.6 2.打开Anaconda Prompt conda --version //检查Anaconda是否成功安装(如果成功会显示版本号) conda update conda //更新conda版本 conda create -n

linux监控平台搭建-cpu 目前服务器的主流CPU是intel或者AMD.到底主频是什么.多核.多线程.并发.并行.超频.一级缓存.二级缓存.三级缓存.i386.x86 cpu:含有算术逻辑.控制.记忆等单元 频率:就是CPU每秒钟可以进行的工作次数.3.0GHz 这个CPU在一秒内进行3.0*10(9) 外频:CPU与外部组件进行数据传输.运算是的速度.最好与内存相匹配. 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X

对于caffe的系统一般使用linux系统,当然也有windows版本的caffe,不过如果你一开始使用了windows下面的caffe,后面学习的过程中,会经常遇到各种错误,网上下载的一些源码.模型也往往不能快速的跑起来,因为貌似caffe的官方只提供了linux版本,而且caffe在不断的快速迭代更新中,如果不使用原版的话,后面编译出现什么问题,自己怎么错的,自己都不知道.本篇博文主要讲解快速搭建caffe环境: 电脑系统:ubuntu 14.04 显卡:GTX 850 在ubuntu下要完

基于RedHatEnterpriseLinux V7(RHEL7)下SPEC CPU 2006环境搭建以及测试流程(之一)--介绍.安装准备.安装.config文件以及运行脚本介绍 其他 2018-05-30 13:27:18 阅读次数: 0  https://www.codetd.com/article/1137423 <版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载> 本次利用SPECCPU2006测试工具来进行Intel CPU Xeon E7-**** v4的测试以及调优,计划在机

搭建直接通过CPU执行汇编语言环境 我们通过编译写好的汇编语言代码可以生成.bin的机器语言二进制代码.但是这个.bin程序我们该如何运行呢? 这里其实有两个办法: 1: 将其作为一个Windows/linux也就是操作系统的可执行程序来运行,这个nasm是可以做到的,很多工具也可以做到,把一个汇编程序编译链接成一个.exe来处理. 2: 直接通过CPU来使用.因为.bin文件是机器码,肯定是可以直接让CPU来使用的.操作系统也是一个需要在处理器上运行的软件,只不过比 起一般的程序而言,体积更为

一直以来都没有写博客的习惯,后来发现以前做的工作如果不注意及时整理和记录往往丢失的很快.对我而言这是一篇具有重要意义的文章,好的习惯要持之以恒,以后的日子我会常驻博客园!由于本人水平有限,智商略低,欢迎大神前来拍砖.废话结束,下面是干货: 首先吐槽一下本屌的笔记本,我现在的笔记本还是大一时候买的Dell INSPIRON 4010,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,重要的事情说四遍,呵呵. 操作系统: Ubuntu 14.04 是否使用PYTHON API:

  Gearman是当年LiveJournal用来做图片resize的,大家也明白图片resize是一个高CPU的操作,如果让web网站去做这个高CPU的功能,有可能会拖垮你的 web应用,那本篇我们来看看gearman是如何解决这个问题的,它的架构图类似下面这样: 从上面这张图,你应该会看到,Gearman是由三个部分组成: 1. Job Server 这个就是Gearman的Job Server,通过它对Client 和 jobwork 进行桥接,是不是想起来了中介者模式... 2. Cli

Caffee 安装过程 1.安装依赖包 $ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler $ sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev $ sudo apt-get install libopenblas-dev liblapac