Vivado中ILA的使用 1.编写RTL代码      其中需要说明的是(* keep = "TRUE" *)语句的意识是保持cnt信号不被综合掉,方便以后的调试,是否可以理解为引出这个寄存器信号. 2.加入ILA核 3.配置ILA核 需要配置的参数主要有三个:1.Component Name,组件的名字,2.Number of Probes 需要抓取的信号的个数,3.Sample Data Depth 抓取的信号的深度. 第二页: 配置所抓取的信号的宽度,此实验的cnt是4bit.

先简单介绍一下ILA(Integrated Logic Analyzer)生成方法.这里有两种办法完成Debug Core的配置和实现. 方法一.mark_debug综合选项+Set Up Debug设定ILA参数. 1.在信号(reg或者wire)声明处加mark_debug选项,方法如下: // spi_mosi信号标记为需要ILA观测的信号 (* MARK_DEBUG = “TRUE” *) wire spi_mosi; mark_debug用法的详细说明请看Xilinx文档UG901_S

本文转自:Vivado使用技巧(12):设置DCI与内部参考电压 - 灰信网(软件开发博客聚合) (freesion.com) DCI与内部参考电压 Xilinx FPGA提供了DCI(Digitally Controlled Impedance)技术,包括两个功能:(1).控制驱动器的输出阻抗:(2).为驱动器或发送器添加一个并行端接,在传输线上得到精确的特征阻抗匹配,以提高信号完整性.DCI会主动调整I/O bank内的阻抗,以调整放在VRN和VRP管脚之间的外部精准参考电阻,这样可以补偿由

首先介绍一下我的硬件平台:使用的开发板为米联客出的MIZ702,这个开发板与ZedBoard是兼容的. Vivado硬件调试有几种手段:ILA(集成逻辑分析器Integrated Logic Analyzer).VIO(虚拟I/O Virtual Input/Output).Jtag-to-AXI等,本方法主要使用了ILA . 本实验系统使用了两种调试手段:ILA和VIO,ILA的引入方式又用了两种,一种是标记Debug mark,一种是添加ILA_IP两种方式我认为是一致的.其中ILA-IP抓

本文基于Vivado 2014.2,代码基于文章http://blog.chinaaet.com/detail/37239中使用的代码. 这一篇仅讨论在综合后的Netlist中选择信号进行捕获的方法. 第一个问题就是,只有Nets下的信号可以设置mark debug. 从原理上来说是很不合理的.Chipscope的捕获界面中,只有Reg信号可以被抓取,而Vivado是Net,从实际的角度说也是很不合理的,LUT可以直接被抓去,从原理上和时序上,对设计都是不合适的. 在Set Up Debug中,

很多人用zynq平台做视频图像开发,但是对vdma了解比较少,上手起来稍微有些困难,我针对这一现象,做了一个基于vivado和modelsim的仿真和应用测试工程,并写篇文章做些介绍,希望能对大家有帮助. 一:xilinx vdma IP例化以及接口介绍 上面图片就是在vivado2015.4中例化vdma的界面,首先对参数做些介绍: Frame Buffers :选择vdma缓存几帧图像,这里默认是写通道和读通道都设置相同的缓存帧数,具体设置多少帧合适一般根据应用来定,比如读写带宽相同,想用d

1.深度 所谓深度,就是在openGL坐标系中,像素点Z坐标距离摄像机的距离.摄像机可能放在坐标系的任何位置,那么,就不能简单的说Z数值越大或越小,就是越靠近摄像机. 2.深度缓冲区 深度缓冲区原理就是把一个距离观察平面(近裁剪面)的深度值(或距离)与窗口中的每个像素相关联.      首先,使用glClear(GL_DEPTH_BUFFER_BIT),把所有像素的深度值设置为最大值(一般是远裁剪面).      然后,在场景中以任意次序绘制所有物体.硬件或者软件所执行的图形计算把每一个绘制表面

http://blog.csdn.net/striping/article/details/17449653 IOPS 即I/O per second,即每秒进行读写(I/O)操作的次数,多用于数据库等场合,衡量随机访问的性能. 并发IO的概念:并发IO,指多个IO可以同时被处理,比如IO1可以访问a盘,IO2可以同时访问b盘.并发IO的反义词是顺序IO. 条带深度:raid5的128KB条带,128KB条带=磁盘数量乘以每个磁盘上组成这个条带的segment大小,也就是说一个条带把排列的多个磁

vivado和modelsim联合调试仿真 0赞 发表于 2017/5/10 19:10:59 阅读(881) 评论(0) 使用vivado和modelsim联合调试仿真时,在破解完modelsim后,不必修改modelsim.ini文件,在vivado中进行如下设置,即可调用modelsim进行仿真 在图片中,设置工程仿真为modelsim仿真,设置仿真工程的顶层文件, 指定前面编译的vivado仿真库,点击OK后,会自动调用modelsim仿真. 转载:http://blog.chinaae

在自己最近的一个项目中,软件的界面部分使用了NGUI来进行制作.在制作过程中,遇到了一些问题,也获取了一些经验,总结下来,作为日后的积累. 1.NGUI图集的使用. 此次是第一个自己正儿八经的制作完整图集的项目,感受颇深.在使用NGUI制作界面时,图集的选用是一个关键,因为它直接关系到了drawcall的数量.最好就是自始至终都只使用同一个图集中的元素,这样的话,在界面制作上drawcall的消耗就只会受到Panel的划分以及字体与图集的混合使用这两部分的影响. 在制作图集时,可以分为两个制作方

 最近在做Zynq的项目,曾经尝试使用ISE+PlanAhead+XPS+SDK组合和Vivado+SDK来搭建工程,使用中发现前者及其不方便后者有诸多不稳定.近期得闻Xilinx退出Vivado2013.4,就迫不及待的想试用一把,看之前的bug是否有修复,稳定性有没有变好,就从和ModelSim的联合仿真做起吧.        其实Vivado IDE本身具有强大的仿真工具vivado simulator,支持功能仿真和后仿,但是那个特别耗电脑资源,笔记本基本上是跑不动的,如果电脑给力用起来

格式化时主要有如下格式,且对应的操作系统的不一样: FAT32:Windows和Mac都支持,不过单个文件不能超过4G,但可以采用分包压缩的方式搞定. NTFS:Windows专用格式,Mac常规无法识别,但是可以通过命令破解而不需要安装其它软件. exFat:Windws和MAc都支持,缺点是不太稳定,使用时要慎重,尤其是压缩包拷完了到别台电脑会出现损坏的情况. 分配单元大小: 所谓分配单元大小,即是系统对磁盘以及移动存储设备进行读写的最小单位.文件就是按照这个分配单元的大小被分成若干块存储在

在Tcl Console中输入以下命令(其中dataxxxx表示文件名,hw_ila_2则为ila窗口名): write_hw_ila_data -csv_file -force dataxxxx [upload_hw_ila_data hw_ila_2] 且输出数据进制与ila核中设置的相同.

使用的是Vivado 2015.4,XC7Z020, AXI Video Direct Memory Acess(6.2). 在我的系统中,GUI配置图片如下:(其实和默认配置没有太大区别) 下面介绍VDMA IP内各个参数的配置说明. 1.Basic标签页 Address Width:数据线位宽 除非内存地址空间大约32位,一般就配置成32位了,因为所做的板子DDR只有512MB Frame Buffers:帧缓冲数 用来缓冲输入图像的帧缓存数量,最大可以选择32帧,在这里选择4就可以了. 据

OpenGL入门学习 说起编程作图,大概还有很多人想起TC的#include <graphics.h>吧? 但是各位是否想过,那些画面绚丽的PC游戏是如何编写出来的?就靠TC那可怜的640*480分辨率.16色来做吗?显然是不行的. 本帖的目的是让大家放弃TC的老旧图形接口,让大家接触一些新事物. OpenGL作为当前主流的图形API之一,它在一些场合具有比DirectX更优越的特性. 1.与C语言紧密结合. OpenGL命令最初就是用C语言函数来进行描述的,对于学习过C语言的人来讲,Open

OpenGL入门学习 http://www.cppblog.com/doing5552/archive/2009/01/08/71532.html 说起编程作图,大概还有很多人想起TC的#include <graphics.h>吧? 但是各位是否想过,那些画面绚丽的PC游戏是如何编写出来的?就靠TC那可怜的640*480分辨率.16色来做吗?显然是不行的. 本帖的目的是让大家放弃TC的老旧图形接口,让大家接触一些新事物. OpenGL作为当前主流的图形API之一,它在一些场合具有比Direct

说起编程作图,大概还有很多人想起TC的#include <graphics.h>吧? 但是各位是否想过,那些画面绚丽的PC游戏是如何编写出来的?就靠TC那可怜的640*480分辨率.16色来做吗?显然是不行的. 本帖的目的是让大家放弃TC的老旧图形接口,让大家接触一些新事物. OpenGL作为当前主流的图形API之一,它在一些场合具有比DirectX更优越的特性. 1.与C语言紧密结合. OpenGL命令最初就是用C语言函数来进行描述的,对于学习过C语言的人来讲,OpenGL是容易理解和学习的

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

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论文源址:https://arxiv.org/abs/1611.06612 tensorflow代码:https://github.com/eragonruan/refinenet-image-segmentation 摘要 RefineNet是一种生成式的多路径增强网络,在进行高分辨率的预测时,借助远距离的残差连接,尽可能多的利用下采样过程中的所有信息.这样,通过前期卷积操作得到的细粒度特征可以增强能够获得图像更高层次信息更深的网络.RefineNet的组件基于残差连接,可以进行端到端的训练.

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加