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NI-RRAM-Python:用Python实现NI RRAM编程

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简介:
NI-RRAM-Python 是一个利用 Python 语言开发的工具包,专门用于实现对新型非易失性存储器(NRAM)技术的操作与编程。它简化了复杂硬件设备接口的设计流程,使得研究人员和工程师能够更加专注于算法创新及应用探索。 NI-RRAM-Python 使用Python进行NI RRAM编程需要先安装conda环境,并在其中安装jupyter和pylint。此外还需要安装hightime、numpy、nitclk、nifgen、nidcpower以及nidaqmx。 有两个脚本可供使用:form_chip.py用于形成芯片,program_chip.py将比特流编程到芯片中。运行任一脚本时,请确保在参数中指定芯片名称。程序芯片需要提供比特流文件,在bitstream/目录下可以找到两个示例,并且可以在另一个仓库中找到更多生成比特流的脚本。 关于寻址方案:< MSB>{wl_addr}|{wl_ext_sel}|{sl_addr[6:0]}|sl_ext_sel,需要注意的是,对于wl_ext_sel和sl_ext_sel需要编程解码以确定哪个wl_ext_[0:3]或bl_ext [0:1]应该被设置为高电平。

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  • NI-RRAM-PythonPythonNI RRAM
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    NI-RRAM-Python 是一个利用 Python 语言开发的工具包,专门用于实现对新型非易失性存储器(NRAM)技术的操作与编程。它简化了复杂硬件设备接口的设计流程,使得研究人员和工程师能够更加专注于算法创新及应用探索。 NI-RRAM-Python 使用Python进行NI RRAM编程需要先安装conda环境,并在其中安装jupyter和pylint。此外还需要安装hightime、numpy、nitclk、nifgen、nidcpower以及nidaqmx。 有两个脚本可供使用:form_chip.py用于形成芯片,program_chip.py将比特流编程到芯片中。运行任一脚本时,请确保在参数中指定芯片名称。程序芯片需要提供比特流文件,在bitstream/目录下可以找到两个示例,并且可以在另一个仓库中找到更多生成比特流的脚本。 关于寻址方案:< MSB>{wl_addr}|{wl_ext_sel}|{sl_addr[6:0]}|sl_ext_sel,需要注意的是,对于wl_ext_sel和sl_ext_sel需要编程解码以确定哪个wl_ext_[0:3]或bl_ext [0:1]应该被设置为高电平。
  • FreePDK45-RRAM-Addon:为NCSU FreePDK 45nm设计的RRAM扩展插件
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    FreePDK45-RRAM-Addon是一款专为NCSU发布的45纳米自由工艺设计套件(FreePDK)所开发的RAM扩展工具。它提供了一种简便的方式,使设计师能够轻松地将RRAM特性添加到他们的电路设计中,以优化性能和降低功耗。这款插件通过加入电阻式随机存取存储器(ReRAM)模型库、模拟和数字宏单元等资源来增强FreePDK的功能 FreePDK 45nm版本1.4(2011-04-07)与Rram Addon版本1.1(2021-04-20),均采用Apache许可,版权所有(c) [2019] 纳米集成系统实验室。该插件描述了适用于NCSU FreePDK 45nm的CMOS兼容RRAM技术。 此插件包括斯坦福大学开发的RRAM VerilogA模型,并且已经过实验验证以确保其准确性,还包含一系列DRC和LVS规则用于Calibre工具,从而保证物理设计的有效性。此外,该插件支持对基于RRAM系统的精确评估。 建议首先查阅original_readme.txt文件,其中包含了FreePDK 45nm设计套件的相关信息及版权说明。README.md文档则提供有关Rram插件的安装和使用指导,并欢迎并鼓励对此工具包进行贡献与修改。 更多的相关信息可以在指定出版物中找到。
  • RRAM-RADAR-Tuning校正版
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    RRAM-RADAR-Tuning校正版是一款专为优化RRAM(电阻随机存取存储器)性能设计的专业软件工具。它通过精确调谐参数,显著提升雷达系统信号处理效率与准确性,适用于科研及工程应用领域。 RRAM(Resistive Random-Access Memory)是一种非易失性内存技术,在近年来因其高速、低功耗以及高密度存储特性而备受关注。其工作原理基于材料的电阻状态来存储信息,通常表现为两种不同的电导态:高电阻态(HRS)和低电阻态(LRS),分别代表逻辑“0”和“1”。在RRAM阵列中,每个单元可以支持多位数据存储(Multi-Bit Per Cell, MBPC),从而提高存储效率。 RADAR(Resistive RAM with Adaptive Dynamic Adjustment for Reliable programming)是一种先进的编程技术,旨在解决RRAM单元在编程过程中出现的不一致性问题,并确保高效且可靠的编程过程。RRAM-RADAR调整可能涉及对RRAM阵列中的电压、时间参数进行优化以适应不同的工作环境和应用需求。 Mathematica是一个强大的数学软件,在数值计算、符号运算、数据分析与可视化等领域广泛应用。在这个项目中,它被用来分析RRAM阵列的性能,建立模型并验证算法的有效性。通过编写及运行Mathematica代码,研究人员能够模拟RRAM单元的行为,并测试RADAR技术的效果。 在RRAM-RADAR-Tuning-master这个压缩包内可能包含以下内容:1. **源代码**:使用Mathematica编写的程序用于实现RRAM阵列的仿真和RADAR算法。2. **数据集**:包括实验或模拟结果,如电阻特性、编程脉冲参数及错误率等信息。3. **图形展示**:由Mathematica生成的图表展示了不同设置下的RRAM性能对比,例如编程速度、功耗以及可靠性等方面的数据。4. **文档资料**:可能包含项目介绍、方法论分析结果解释和代码说明等内容。 通过深入研究这些材料,我们可以了解到如何利用MATLAB进行RRAM阵列建模与仿真,并理解RADAR技术如何改进其编程效率及稳定性。此外,对代码和数据的详细分析有助于我们了解优化策略以减少错误率并提高耐用性和整体性能。这对于设计更高效的存储系统以及推动RRAM在物联网、大数据处理及人工智能等领域的广泛应用具有重要意义。
  • RRAM-SPICE-Retention:基于SPICE Verilog-A模型的RRAM保留特性模拟
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    本研究提出了一种基于SPICE Verilog-A模型的新型RRAM(电阻式随机存取存储器)保留特性的模拟方法,命名为RRAM-SPICE-Retention。该模型能够准确预测和分析RRAM在长时间数据保持下的性能变化,为设计更加可靠的RRAM器件提供有力支持。 RRAM-SPICE采用保留的SPICE/Verilog-A模型进行RRAM建模。
  • nimi-pythonNI模块化仪器的Python绑定
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    nidaqmx-python是一个专为Python设计的库,提供对NI-DAQmx的全面支持,使用户能够方便地控制和配置国家仪器的数据采集设备。 nidaqmx软件包包含用于与NI-DAQmx驱动程序进行交互的API(应用程序编程接口)。该软件包是用Python实现,并由国家仪器公司创建并支持。它基于复杂的、高度面向对象地包装了NI-DAQmx C API的Python库。nidaqmx 0.5版本支持所有包含C API的NI-DAQmx驱动程序版本,但早期的NI-DAQmx驱动程序可能无法使用软件包中的某些功能。 需要注意的是,nidaqmx仅适用于Windows操作系统,并且兼容CPython 2.7、3.4及以上版本以及PyPy2和PyPy3。
  • NI-VISA指南手册
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    《NI-VISA编程指南手册》是一本全面介绍如何使用NI-VISA进行仪器控制编程的手册。它涵盖了VISA的基础知识、函数库详解及应用实例,帮助工程师和研究人员高效地开发测试测量软件。 VISA编程手册详细介绍了如何使用VISA的API接口程序,并建议与VISA用户手册一同参考使用。
  • NI GPIB 指南手册
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  • NI-VISA指南手册》
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    《NI-VISA编程指南手册》是一本全面介绍如何使用NI-VISA进行仪器控制和通信编程的手册,适用于工程师和技术人员。 这是上传的最后一个文件《NI-VISA程序员参考手册》。
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