CNN加速器_CNN_Verilog_数字电路

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本项目专注于设计并实现CNN（卷积神经网络）硬件加速器，采用Verilog语言进行数字电路描述。旨在提高深度学习模型在嵌入式系统中的运算效率和性能。 THU微纳电子系的IC设计课程大作业要求使用Verilog实现一个包含一层卷积和池化的CNN加速器，并且仿真已通过。

数字电路全加器详解

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本课程详细讲解全加器在数字电路中的设计与应用，涵盖其原理、构造及优化方法，帮助学习者掌握基本逻辑运算单元的核心知识。在进行二进制数相加时不考虑进位的规则称为半加法，并使用相应的电路设计——即半加器来实现这一过程；而当需要考虑到来自低位或向高位传递的进位时，这种运算方式则被称为全加法，所用到的是全加器。具体来说，一个典型的全加器具有三个输入端（An、Bn和Cn-1），其中Cn-1代表从下一位传来的进位信号；同时它还拥有两个输出端——即进位(Cn)与求和(Sn)的结果。当处理多位二进制数的相加运算时，每一位都需要进行带进位的操作。因此，在这种情况下必须使用全加器，并且通过将低一位产生的进位直接连接到高一位作为输入的方式可以构建出一个完整的多比特加法电路结构。以74LS283为例，这是一个能够处理四位二进制数的集成化全加器模块，其引脚配置如图所示（此处省略了具体图形描述）。此外值得注意的是，在某些特定情况下，全加器还可以被用于构建组合逻辑函数。如果某一个给定的逻辑功能的结果正好等于输入代码所代表数值加上某个固定常量或者同样一组变量重新编码后的值的话，则采用这样的结构通常能够获得更为简洁有效的电路设计方案。

网路加速器

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网路加速器是一种软件或硬件设备，通过优化网络连接、减少延迟和提高数据传输速度来增强在线体验，适用于游戏、视频流媒体等多种场景。 plexqt_setup_4.1.6.exe 网络加速器可以提升软件与游侠的连接速度，确保游戏过程中不会掉线。

速成版模拟电路与数字电路

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本书为初学者设计，精简介绍模拟电路和数字电路的基础知识与实践技巧，帮助读者快速掌握核心概念和技术要点。《模拟电路与数字电路（速成版）》这本书我觉得很不错，推荐给大家！

74LS192计数器的数字电路实验（加/减法）

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本实验基于74LS192计数器进行加法和减法操作，通过构建基本电路，探讨其工作原理及应用，掌握数字电路设计与测试方法。实现两位十进制数的加法计数和减法计数，并以此类推，可以扩展到对n位数字进行计数操作。

基于FPGA的HLS技术CNN加速器

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本项目旨在利用FPGA硬件描述语言（HLS）优化卷积神经网络(CNN)的计算性能，开发高效能CNN加速器，以满足深度学习应用对算力的需求。我们成功设计了一个用于HLS的卷积神经网络加速器，并在Zynq7020开发板上进行了部署。所使用的数据集是MNIST手写数字数据集，加速的目标是一个包含4层卷积、2层池化和1层全连接层的小型自定义网络，非常适合初学者学习。

数字电路中的半加器和全加器逻辑功能测试

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本实验旨在通过Verilog或VHDL语言设计并实现半加器与全加器的逻辑功能，并进行仿真验证，以确保其正确性。《数字电路-半加器与全加器逻辑功能测试》在数字电子技术基础课程中，半加器和全加器是重要的基本组件，用于实现二进制数的加法运算。本实验报告旨在通过Multisim软件进行验证型实验，以深入理解和掌握这两种加法器的逻辑功能。首先需要理解组合逻辑电路的概念。这类电路的特点在于其输出信号完全取决于当前输入信号的状态，而不依赖于电路先前的历史状态。为了分析组合逻辑电路的功能，我们通常从输出开始利用逻辑表达式、卡诺图等工具进行简化，从而确定电路的具体逻辑功能。半加器是一种基本的组合逻辑电路，用于执行两位二进制数相加的操作。根据半加器的真值表可知，其半和Si等于输入Ai与Bi异或的结果，而进位Ci则为Ai和Bi同时为1时产生（即二者之“与”）。因此，可以通过一个异或门及一个与门来构建实现这一功能的电路。全加器进一步扩展了半加器的概念，在计算两个数相加的同时还考虑到了低位向本位传递进位的影响。通过观察全加器的真值表可以发现，其输出结果Si和Ci会随着输入Ai、Bi以及来自低一位的进位Ci-1的变化而变化。利用卡诺图简化后得出结论：实现这一功能需要两个异或门及一个与或非组合逻辑电路。实验内容包括对组合逻辑电路的功能测试、使用逻辑转换仪进行操作，以及验证半加器和全加器的实际工作效果。在Multisim软件环境中，我们采用二输入的与非门、单刀双掷开关、红绿光探针工具及逻辑转换仪等组件模拟所需电路模型，并通过改变输入信号来观察输出变化情况并记录分析结果以验证预期的功能是否被正确实现。例如，在组合逻辑电路功能测试中，利用7个与非门构建特定的电路结构并通过逻辑转换仪获取输出信号Y1和Y2的真值表及简化后的最简逻辑表达式。对于半加器部分，则通过使用一个异或门加上两个与非门，并控制开关S1、S2来完成测试任务；而全加器则涉及到了两组异或门配合三组与非门，同时还需要考虑低位进位信号Ci-1的影响。实验结果表明设计的电路能够准确地反映半加器和全加器应有的逻辑功能。例如，在输入A和B均为0的情况下，半加器输出Si为0且无进位产生；而当两者中仅有一个为1时，则会得到正确的求和结果及相应的低位向高位传递的进位信号Ci=1。对于全加器而言，除了考虑当前位上的两数之外还需加入来自低一位的可能进位值以确保完整的二进制相加操作。通过此类实验不仅能巩固理论知识，还能够提高实际动手能力，并加深对数字电路工作原理的理解。此外，在整个过程中积累的问题解决能力和数据分析技巧也是学习的重要组成部分之一。因此，对于计算机科学与技术专业的学生而言，《半加器和全加器逻辑功能测试》是其必修课程中不可或缺的一部分。

H3LIS331DL 3轴数字线性加速度计(±400g)电路设计与应用-电路方案

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本资源提供H3LIS331DL三轴数字线性加速度计（量程±400g）的详细电路设计方案及实用的应用案例，适用于各种运动检测场景。 H3LIS331DL是一款低功耗高性能的三轴线性加速计，属于“纳米”系列，并具备数字I2C串行接口标准输出功能。此设备具有超低能耗工作模式，支持高级省电及智能睡眠唤醒机制。它提供动态可选满量程设置（±100g / ±200 g / ±400 g），可在从每秒半赫兹到一千赫的范围内测量加速度值。该器件的工作电压范围为直流2.2V至3.6V，采用Xadow大纲三轴感应设计，并具备小巧、薄型封装（尺寸：3×3×1mm TFLGA）。在3.3伏特工作条件下，其典型功耗仅为0.3mA。此外，它还具有高达一万克的高冲击生存能力。 H3LIS331DL的应用领域广泛，包括但不限于冲击探测器、影响识别和记录以及震荡检测等场景中。对于设计者而言，这款器件与同样提供三轴加速计功能的ADXL345有相似之处，但具体应用方案可能有所不同。

基于FPGA的CNN神经网络加速器

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本项目开发了一种基于FPGA技术的CNN神经网络加速器，旨在通过硬件优化实现深度学习模型高效计算，特别适用于图像识别和处理场景。基于FPGA的神经网络CNN加速器设计旨在提高计算效率和性能。通过利用现场可编程门阵列（FPGA）的独特特性，该加速器能够实现高效的卷积神经网络处理，适用于各种机器学习应用。

针对CNN设计的高效能脉动数组加速器

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本项目致力于开发一种专门用于加速卷积神经网络(CNN)计算的高效能脉动阵列架构。通过优化数据流与运算单元布局，显著提升计算效率及资源利用率，为人工智能应用提供强大的硬件支持。专用于CNN的高性能脉动阵列加速器。

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