xilinx ramBwer数量计算

2024-10-12

Xilinx之RAM使用指南

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 RAM.如下图所示: 图1 单口 RAM 图2 简化双口 RAM A 口写入数据,B 口读数据图3 真双口 RAM A,B 任意一个口都可以读写数据,可从 A 写入,B 读数据二.选择数据位宽和深度Block RAM 的数据位宽为 1-1152bit,深度取决于所选择 FPGA 器件中 block 的数量.超出地址范围之外的写操作,写进去的数据不会与存储器件中的数据冲突. 读超出地址范

Hive on Tez 中 Map 任务的数量计算

Hive on Tez Mapper 数量计算在Hive 中执行一个query时,我们可以发现Hive 的执行引擎在使用 Tez 与 MR时,两者生成mapper数量差异较大.主要原因在于 Tez 中对 inputSplit 做了 grouping 操作,将多个 inputSplit 组合成更少的 groups,然后为每个 group 生成一个 mapper 任务,而不是为每个inputSplit 生成一个mapper 任务.下面我们通过日志分析一下这中间的整个过程. 1.MR模式在 mr

DP问题练习2：网格路径数量计算问题

DP问题练习2:网格路径数量计算问题问题描述有一个机器人的位于一个 m × n 个网格左上角. 机器人每一时刻只能向下或者向右移动一步.机器人试图达到网格的右下角. 问有多少条不同的路径? 样例: 给出 m = 3 和 n = 3, 返回 6. 给出 m = 4 和 n = 5, 返回 35. 思路用坐标i,j标识格子的位置,左上角为(0,0),右下角为(m-1,n-1) 状态转移方程: f(i,j) = i>0?f(i-1,j):0 + j>0?f(i,j-1):0 //f(i,j)表

(转载)CNN 模型所需的计算力（FLOPs）和参数（parameters）数量计算

FLOPS:注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度.是一个衡量硬件性能的指标. FLOPs:注意s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量.可以用来衡量算法/模型的复杂度. 网上打字很容易全小写,造成混淆,本问题针对模型,应指的是FLOPs. 以下答案不考虑activation function的运算. 卷积层: Ci=input chan

ios 根据文字数量计算UILabel高度(已修改)

由于留言的朋友给出了更好的方法,所以下面的代码都是它留言中给出的,优于我前面计算Lable高度方法,这个可以说非常的准,是IOS自带的计算UILABEL高度的方式. 一.实现代码 // 创建label UILabel *label = [[UILabel alloc] init]; label.backgroundColor = [UIColor redColor]; label.numberOfLines = 0; [self addSubview:label]; // 设置label的属性

JavaScript由单价、数量计算总价

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-

练习十一：兔子数量计算—斐波那契实例

题目:古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子, 假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少? 通过数学分析我们知道,兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21....,看到规律了吗,我们熟悉的斐波那契数列.话不多说,上代码. 方法一:使用递归 def Fibonacci(n): if n == 1: return 1 elif n == 2: return 1 elif n > 2: return Fibonacci(n-1) +

基于Xilinx Zynq的计算处理平台

基于Xilinx Zynq XC7Z045 FFG 900的高性能计算模块本模块基于Xilinx公司的FPGA XC7Z045 FFG 9000 芯片, 支持64bitDDR3, 容量2GByte:支持1个FMC HPC,4个LED指示灯,1路千兆网口, 1路HDMI输出,1路Msata:支持USB HOST模式,2路RS232.所有器件支持商业级,工业级.软件支持 DDR3 IP:支持 Windows ,Linux驱动等.FMC上接高速ADC,DAC子卡,Camera Link 子卡等,并可

Executor线程池的最佳线程数量计算

如果是IO密集型应用,则线程池大小设置为2N+1: 如果是CPU密集型应用,则线程池大小设置为N+1: N代表CPU的核数. 假设我的服务器是4核的,且一般进行大数据运算,cpu消耗较大,那么线程池数量设置为5为最优. (现在很多项目线程池滥用,注意分配线程数量,建议不要动态创建线程池,尽量将线程池配置在配置文件中,这样方便以后整体的把控和后期维护.每个核心业务线程池要互相独立,互不影响.) 例子(spring): <bean class="org.springframework.sche

BPM配置故事之案例7-公式计算

行政主管发来邮件.要求物资明细表增加"单价""总价"."单价"由其审批时填写,"总价"根据"单价"与"数量"计算.并增加"汇总金额",数值等于明细表中各项总价之和. 行政总监要求的子表格式小明很快改好了数据模型.表单和数据权限,然后找到大毛询问如何继续数据的自动计算. 小明制作的表单大毛:简单,在总价控件中找到"ComputationRule"

因为改 UOM conversion 导致库存数量和財务上的数据错误

轻易改变 UOM conversion 会导致库存数量混乱, 也会造成財务上的数据错误. 我们这里做一个 case 来详细分析一下. 1. 開始 Carton 和 Each 的比例是 1 : 1. 2. 我们创建一个PO, ship to W1, 是一个WMS Org. Item 是 lot control 的. UOM 使用 Carton, 不用这个 item 的 Primary UOM. 这里我们注意单位价格是15, 由于在定义 item 的时候, 1 个 Each 单位价格是15, 再依

计算机网络-将C网192.168.25.0划分四个子网，计算每个子网的有效IP地址范围和对应网络掩码

首先计算子网掩码: 将256/4=64,主机块大小64 2的6次方=64 根据主机数量计算出掩码的最后一个字节为11000000,用十进制表示掩码为255.255.255.192 由于IP地址结尾全为0为网络地址:全为1为广播地址.两者都是不允许用作主机IP地址的. 因此,4个子网分为: 1> 192.168.25.1 -- 192.168.25.622> 192.168.25.65 -- 192.168.25.1263> 192.168.25.129 -- 192.168.25.190

hadoop map（分片）数量确定

之前学习hadoop的时候,一直希望可以调试hadoop源码,可是一直没找到有效的方法,今天在调试矩阵乘法的时候发现了调试的方法,所以在这里记录下来. 1)事情的起因是想在一个Job里设置map的数量(虽然最终的map数量是由分片决定的),在hadoop1.2.1之前,设置方法是: job.setNumMapTasks() 不过,hadoop1.2.1没有了这个方法,只保留了设置reduce数量的方法.继续搜索资料,发现有同学提供了另外一种方法,就是使用configuration设置,设置方式如

【Caffe】caffemodel的大小计算(转载)

看到一篇将如何计算caffemodel大小的blog,感觉对理解模型大小很有帮助. 原文地址:http://blog.csdn.net/u014696921/article/details/52413561 模型参数很大一部分在于全连接层,而全连接层的参数取决于全连接层的神经元个数以及前一层输出的feature maps 的神经元个数,前一层 feature maps的神经元个数非常重要!! 如果网络设计的不合理,在全连接层之前,feature maps 还是很大,那么全连接层的参数会非常

Justinmind使用教程（2）——计算表达式及条件用法

Justinmind的计算表达式以及条件condition的使用对于刚開始学习的人而言比較麻烦. 结合网上了一个教程本文主要针对计算器演示样例进行计算表达式以及条件的使用. 实现目标:依据单位价格(静态)和数量(动态),自己主动计算出金额.下图: 在数量文本框右側加入两个矩形部件,上方为+,下方为-,点击+或-自己主动减1,当数量为0时,不同意计算. [详细步骤] (仅仅介绍重点) 1.选中+:2.加入事件(点击+button设置数量+1): 3.事件为"鼠标单击时"(默认):4.选择

如何使用Selenium来计算自动化测试的投资回报率？

跨浏览器测试是一种测试,需要大量的精力和时间.通过不同的浏览器,操作系统,设备,屏幕分辨率测试Web应用程序,以评估针对各种受众的Web内容呈现的过程是一项活动.特别是如果手动处理.使用Selenium进行的自动跨浏览器测试可以帮助您节省例行测试活动的时间,并帮助您缩短回归测试的时间.但是,人们很少喜欢变化.如果手动测试在您的组织中很流行,那么当您要求他们实施测试自动化时,管理层显然会提出问题. 测试自动化虽然非常有益,但通常可能会证明是昂贵的,但值得吗?在说服高层管理人员的同时,您可能会发现这

我是如何使计算提速>150倍的

我是如何使计算提速>150倍的我的原始文档:https://www.yuque.com/lart/blog/lwgt38 书接上文<我是如何使计算时间提速25.6倍>. 上篇文章提到, F-measure使用累计直方图可以进一步加速计算, 但是E-measure却没有改出来. 在写完上篇文章的那个晚上, 重新整理思路后, 我似乎想到了如何去使用累计直方图来再次提速. 速度的制约虽然使用"解耦"的思路可以高效优化每一个阈值下指标的计算过程, 但是整体的 for 循环

kafka项目经验之如何进行Kafka压力测试、如何计算Kafka分区数、如何确定Kaftka集群机器数量

@ 目录 Kafka压测 Kafka Producer(生产)压力测试 Kafka Consumer(消费)压力测试计算Kafka分区数 Kafka机器数量计算 Kafka压测用Kafka官方自带的脚本,对Kafka进行压测.Kafka压测时,可以查看到哪个地方出现了瓶颈==(CPU,内存,网络IO).一般都是网络IO达到瓶颈. == 使用下面两个kafka自带的脚本 kafka-consumer-perf-test.sh kafka-producer-perf-test.sh Kafka

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[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 Profile文件 1.2 总体思路 0x02 图相关 2.1 Graph 2.2 构建图 2.3 反链 0x03 构建反链 3.1 main函数入口 3.2 增强反链 3.3 后续反链 3.4 总体构建 3.5 拓扑排序 3.6 总结 0x04 计算分区 4.1 main函数的逻辑 4.2 动态规划

利用 jQuery 操作页面元素的方法，实现电商网站购物车页面商品数量的增加和减少操作，要求单项价格和总价随着数量的改变而改变

查看本章节查看作业目录需求说明: 利用 jQuery 操作页面元素的方法,实现电商网站购物车页面商品数量的增加和减少操作,要求单项价格和总价随着数量的改变而改变当用户单击"+"按钮时,文本框中的商品数量增加 1,单项价格和总价相应地增加点击"-"按钮,文本框中的数量减 1(不能小于 1),单项价格和总价相应地减少实现思路: 声明 calPrice() 函数,根据商品的单价和数量计算单项价格,当点击改变数量的按钮时,调用 calPrice() 函数,及时刷新

JAX-MD在近邻表的计算中，使用了什么奇技淫巧？（一）

技术背景 JAX-MD是一款基于JAX的纯Python高性能分子动力学模拟软件,应该说在纯Python的软件中很难超越其性能.当然,比一部分直接基于CUDA的分子动力学模拟软件性能还是有些差距.而在计算过程中,近邻表的计算是占了较大时间和空间比重的模块,我们通过源码分析,看看JAX-MD中使用了哪些的奇技淫巧,感兴趣的童鞋可以直接参考JAX-MD下的partition模块. Verlet List和Cell List的使用关于Verlet List,其实更多的是使用在动力学模拟的过程中,而Ce

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