axi4的可編程soc系統設計pdf

Ⅰ 合肥工業大學電子科學與應用物理學院的本科生專業設置

本專業培養掌握物理學的基本理論與方法、具有良好的數學基礎、計算機應用基礎、一定的外語水平和基本實驗技能；提高科學素養，養成對科學探索的興趣，訓練科學思維方法，具備一定的科學研究能力；具有較扎實的物理學基礎，受到應用基礎研究、應用研究和技術開發以及工程技術的初步訓練，具有工程技術所需的基本知識結構和研究開發能力；適應科學技術發展的需要，有較強的知識更新能力和較廣泛的科學技術適應能力以及較強的發展後勁，畢業後能夠在物理學或光電子、激光、物理檢測等相關科學技術領域中從事科研、教學、技術讓盯應用和相關的管理工作，也可攻讀物理學或相關學科碩士研究生。
研究生專業設置
（一）博士研究生招生
集成電路與系統
集成電路與系統為信息與通信工程、計算機科學與技術及儀器科學與技術一級學科下自主設置的交叉二級學科專業，具有博士學位握敏授權。現有博士生導師5人。 研究方向:嵌入式系統綜合與測試；新型半導體材料與器件；復雜集成電路設計；感測技術與微納機電系統；電磁計算與信號完整性分析等。
（二）學術型碩士研究生招生
電子科學與技術專業
本學科下設的四個二級學科在我院招收碩士研究生，即微電子學與固體電子學、電磁場與微波技術、電路與系統及物理電子學。其中，微電子學與固體電子學二級學科連續被安徽省批准為省級重點學科，「微電子機械繫統工程技術研究中心」被安徽省列入省級工程技術研究中心。本學科擁有一批微電子工藝、電子功能材料與器件等方面的研發設備和測量儀器，以及Cadence、Synopsys、Mentor Graphics、TCAD、華大九天（ZENI）等著名EDA軟體。現有專職教師52人，其中教授12人、副教授21人、具有博士學位的26人，兼職教授10人。多年來，完成和承擔的國家「863」計劃項目、國家自然科學基金項目、教育部科學技術研究重點項目等各類別科研項目60餘項，已獲國家發明三等獎一項段滑枝，省部級科技進步獎10項，各類技術專利多項，出版學術專著5部，在IEEE Transactions、IEE Proceedings、Appl. Phys. Lett.等國際頂級刊物上發表學術論文50餘篇，其他重要學術論文400餘篇。
研究方向:集成電路設計與測試；固體電子器件與工藝；微納功能材料與器件；敏感材料與感測技術；MEMS設計與應用；嵌入式系統綜合與測試；SOC設計與驗證；混合信號系統設計；可編程器件與系統設計；數字系統設計自動化；計算電磁學及應用；微波電路與微波器件；無線感測器網路及應用；射頻MEMS設計；量子信息與量子計算；納米光電子器件；微弱信號處理；等離子體理論與數值模擬；信息顯示技術與器件等。
集成電路與系統
集成電路與系統為信息與通信工程、計算機科學與技術及儀器科學與技術一級學科下自主設置的交叉二級學科專業，具有碩士學位授權。圍繞復雜計算系統、信息傳輸與信號處理系統的微集成需求，學科點重點進行以下幾個方向研究：嵌入式系統綜合與測試技術研究；面向高性能計算和高速信息處理的集成電路設計技術研究；信息獲取中的感測、傳輸（的）理論、器件設計及集成技術研究；新一代集成電路理論、器件、及相關材料技術研究等。現有碩士生導師33人（其中教授11人、副教授20人），兼職教授10人。
研究方向:嵌入式系統綜合與測試；可編程器件與系統設計；固體電子器件與工藝；數字系統設計自動化；信息顯示技術與器件；微納功能材料與器件；敏感材料與感測技術；MEMS設計與應用；微波電路與微波器件等。
光學工程專業
光學工程為一級學科，主要研究利用從軟X射線到亞毫米波段之間，特別是紫外至紅外具有光學共性的電磁波段，以成像或非成像方式實現光輻射信息產生、傳輸、探測與處理的新理論、新技術、新方法和新裝置，它是現代物理學、光學與電子學綜合交叉形成的新興前沿技術學科。現有導師11名(其中教授3名，副教授8名，具有博士學位者4名)。已完成及在研國家自然科學基金、中國博士後科學基金、安徽省自然科學基金等縱橫向課題數十項，曾取得包括國家科技進步二等獎、安徽省科技進步獎在內的一批高水平科研成果，另有一些研究成果已獲專利授權或完成技術轉化和轉讓。
研究方向:激光技術與應用；光學精密測量；激光光譜與光電材料；光電感測技術；微納光子學等。
課程與教學論專業
本學科培養目標為：培養適應我國教育發展和改革的需要，掌握現代教育理論和扎實的物理專業知識，德、智、體全面發展的從事教學、科研及管理方面的專門人才。可在高等或中等學校從事教學、研究和管理工作，也可進一步深造或在其它單位從事相關工作。現有導師10人，其中教授3名，副教授7名。先後承擔過省部級縱、橫向科研課題多項，獲得過省部級科技及教學成果獎多項。
研究方向:物理教育研究、教育技術研究、工程教育研究、物理學原理的應用。
（三）專業學位碩士研究生招生
我院專業學位碩士研究生的導師及考試科目同微電子學與固體電子學二級學科。專業為： 1、集成電路工程 2、電子與通訊工程 。

Ⅱ 求助 考研 電子類 合肥工業大學

合肥工業大學考研資料鏈接:https://pan..com/s/1O8E2Nhmh-mRC-OkBQwIwOA

Ⅲ Cortex-A57隻包含GIC CPU Interface，SOC需要另外集成GIC-400 IP嗎

Cortex-A57 SoC集成GIC，可以有兩種方案：蔽此 （1）集成GIC-500 GIC-500隻是一個distributor，卜鎮CPU interface 位於Cortex-A57內部。兩者之間用AXI4-Stream interface 連接。 （2）集成GIC-400 GIC-400包含了distributor以及CPU interface，所以這種方案跟以前的SoC是類似的。這時候，Cortex-A57內部的CPU interface就不需要了，你要型並粗把GICCDISABLE輸入pin tie為1，還要把AXI4-Stream interface tie off。

Ⅳ zynq 和fpga區別

區別就是ZYNQ除了傳統FPGA外，還把ARM核和FPGA結合在了一起，成為了內嵌處理器硬核的FPGA，即SOC FPGA，二者利用高速匯流排AXI4進行通信。

Ⅳ 暢談微處理器和SoC設計技術的發展趨勢|微處理器發展趨勢

Chris Rowen博士是微處理器領域的資深專家,也是SoC設計的開拓者之一。最近Chris Rowen博士在北京就微處理器和SoC設計技術的發展趨勢回答了記者和與會專業人士的提問,引起了許多聽眾的興趣。現將會上的提問和Chris Rowen博士的觀點,根據記錄整理,供有興趣的讀者參閱。

問則嫌局題1:您如何看待再6年之後的SoC設計,或者說SoC 設計6年後的技術發展趨勢如何?
Chris Rowen :我認為這個市場的大方向還是相當清楚的。看看市場層面的基本趨勢,再看看技術層面的基本趨勢,你就可以看到他們在哪裡重合。就技術而言,你會發現摩爾定律(Moore』s Law)作為經者雹濟驅動力的事實。但是摩爾定律真正有趣的部分在於 「集成度(Density)持續提高」。每隔2年半或者3年,硅密度就要提高一倍,這意味著近一倍成本的降低,可以使射頻產品中數字模塊的集成度越來越高。這也意味著,各種系統都在尺寸大小(Scale)上變得越來越小。所以無論是電腦亦或消費電子設備,每一個系統的目的都是集成於同一塊晶元。這就變得有趣起來。因為在過去,你可以生產通用(Generic)存儲器,通用處理器,通用射頻等等,然後組裝在一塊兒,建一個非常好的專用(Specific)系統。但是在今天,事情都顛倒過來了。現在希望把許多不同的功能線路集合到一塊晶元上。當然在這個意義上,你還是得搞出一塊專用晶元。但是挑戰變大了,因為晶元本身需要更加專注於某一個特殊應用,而專用處理器、內部匯流排等等功能部件,也要變得更小更強更快!
但是,摩爾定律並沒有在晶體管層面帶來太多的功率改進。在過去,當東西變小了,功率自然就降低了,所以工程師也從來不考慮晶元架構(Architecture)問題。而現在,如果工程師想要優化功耗,首先就要優化架構。他得考慮如何才能更有效地完成這個計算?譬如用更少的晶體管門或者運算周期,甚至在這個任務不運行的時候關閉掉相應子系統等等。總之,需要考慮智能化的問題(Intelligent)了。
舉個例子,如果你想做個手機,就必須要注意區分不同的使用場景,譬如是聽音樂、看YouTube視頻、發簡訊、上網,或者煲電話?這些都是完全不同的情景。你得更細心,更積極地考慮關掉所有暫時沒用的子系統。因此對於晶元設計師(Chip Architect)或者系統設計師來說,這是最好的時代,因為有這么多的事兒可做。但對於一個從事晶體管層面的工作人員(Transistor Guy)而言,這可真是最壞的時代啊!一切都已經上升到系統或者應用的級別。而晶體管性能的提高,功耗的降低,與面積的縮小都遇到難以克服的困難。這就是技術領域正在發生的大事件。

問題2:未來幾年市場方面的變化呢?
Chris Rowen :說到市場。我認為最大的趨勢是向移動化的方向發展,因為人們的生活方式已經徹底改變了。當你可以隨身攜帶那麼多的設備,就會希望能夠持續地連接到互聯網 上。這種影響不僅表現在設備上,還表現在無線基礎設施,以及雲計算上。而且經濟層面的影響,將會隨之變得非常,非常深遠。因為你會看到,譬如在這種設備 (Chris拿起孫讓手裡的iPhone開始演示)的層面,無線連接的帶寬起碼還要提高30倍。為了獲得足夠豐富的娛樂體驗,我們或許需要幾十甚至幾百兆比特的帶寬。在世界每一個地區,高端用戶越來越多。中國就是一個鮮活的例子。不光如此。在印度、南美、非洲、加勒比海地區,人人都希望持續不斷地連接到互聯網。
所以,你必須很好地設定人們日益增長的期望值。現在具有10倍的寬頻人,每個人都希望進一步能有30倍的寬頻,因此就出現了300倍的寬頻要求。而系統的每個層面都需要滿足這種需求。對於無線基礎設施製造商來說,他們的機會是巨大的。譬如華為。但是製造商是沒可能贏得300倍收入的。他們有可能獲得更多的收入, 但不是三百倍以上。因此,他們必須在得到大幅增加帶寬的同時,大幅降低資金成本(Capital Cost)和經營成本(Operate Cost)。

問題3:那麼接下來在SoC設計上會有什麼變化?
Chris Rowen:以無線基站為例。傳統上它們是昂貴的。需要使用通用晶元、通用DSP、通用FPGA。可是今天,為了滿足對帶寬的要求,您需要更多的高度定製的SOC和晶元平台,軟體的需求也上升很快。所以這將使集成度更高,每塊晶元上集成更多的DSP,而每塊DSP上嵌入更多的軟體程序,甚至是軟體內容的爆炸性發展。
有趣的是,所有網路基礎設施(Network Infrastructure)的功耗都是巨大的。因此即使僅僅從綠色節能考慮,開發更加緊密集成的系統也是異常重要的。基站將明顯變小,這意味著整個基站都可能縮小變成塔頂的一個小盒子。
當然在系統層面,你一旦降低了功耗,降低成本也就水到渠成了。所以這兩者之間是一個非常良性的關系。關鍵是硅晶圓的集成。這也是Tensilica會如此迅速成長成為世界領先的DSP內核供應商之一的原因。
甚至可以看到這種變化體現在雲計算上。因為現在你需要300倍的帶寬,也就相應地對視頻服務、視頻壓縮、互聯網資料庫搜索、社會網路如此等等, 都提出了更高的需求。而所有這些事情,真的都是很復雜的應用程序呢。
不過有趣的是,他們都是些並行的應用程序。這是個好消息。因為在計算機業已經發生的一件事情便是,單個微處理器的速度已經很難再提高了。Intel 在1990年,戲劇性地發現了單處理器性能呈指數增長的改善。但是他們也旋即發現當處理器頻率達到約3.5到4GHz的時候,功率密度(Power Density)遇到了瓶頸。於是,他們開始嘗試多核技術。
還好廣大客戶想做的事,基本都是天然就可以並行處理的。所以,你在做互聯網資料庫檢索(Internet Database Search)的時候,確實可以設置多內核、多晶元,甚至多系統。因為你的查詢請求通常將被發往多個地點。所以在互聯網雲計算的領域,運用多核的機會無比廣闊。
但是有一個問題必需考慮,就是你如何在有效的MIPS指令內獲得足夠低的功耗。或者說,如何設計電池壽命最長的移動設備,和最可擴展的伺服器之間取得平衡?因為所有都和功耗有關,而並不是只和峰值的性能有關。

問題4:那麼Tensilica如何來克服在功耗上的挑戰?和競爭對手比起來又有何特點?
Chris Rowen: Tensilica贊同為特定的任務去優化處理器。優化流水線(Pipeline),優化介面,優化設計層面,然後把多個內核放在一起,以建 立一個多核系統。這種優化的能力將產生巨大的影響。我將談一談Turbo解碼器的專用(Specialized)處理器。 Turbo是一種特殊的演算法,可以從嘈雜的雜訊中提取有用信息,在一個工作周期(cycle)內,這個解碼器可以執行大約3萬次RISK指令。是的,通用的壓縮(Compression)處理器只能執行一次指令,而這個專用處理器可以執行3萬次。當然這是一個極端的例子,只是想表明當你知道你的問題在哪裡,你就可以做出很多令人難以置信的事情。並行,從而獲得了難以置信的高效率。
同樣的原則也適用於其它場合,適用於各種其它門類的專用DSP、無線接收器,適用於基帶和音頻的通用DSP,也適用於客戶意欲進行視頻處理或其它 圖形壓縮、安全操作、網路協議處理,以及廣泛應用於射頻的深嵌入式控制(Deeply Embedded Control)。
Tensilica特別集中精力於那些能夠專門優化的能力,以及確實能夠方便使用的多核能力。因此,我們和傳統的CPU廠家不同,譬如Intel、ARM、MIPS等等。他們都面臨一個相同的物理問題,摩爾定律在給了他們更多的晶體管之後,卻沒有給他們更好的功率控制,對不對?
他們很少去考慮並行的問題。而與之相反,我們在應用層面非常努力地工作,以期尋找到解決方案。在雲計算那段,我們確實可以將任務分割成很多子任務,但是當我在這里玩游戲時(Chris又一次拿起手裡iPhone開始演示),我真的被限制了。你看,一個手指只能玩一樣東西。因此在應用處理器的層面,你真的無法得到啥好處。MIPS、ARM,甚至還有Intel,都面對著這樣一個無法在當前硅科技下有效完成多任務的問題。而那是我們擅長的。
我們看到這個市場在迅速增長,去年的出貨量增長了大約70%。然後我們會試圖進入所有的DPP(Data-Plane Processor)領域,包括DSP、音頻視頻、安全,以及深嵌入式控制,這其實和應用處理器的范疇離得很遠。所以啊,我們常常會發現自己和MIPS、 ARM或Intel出現在同一塊晶元上。因為有這么多不同的處理器,在Date- Plane里又有這么多不同的任務,那些小而高效的處理器會有很多機會。
這種對於應用處理器或者介面的互補性,甚至於可以讓應用處理器在執行類似於信號處理這種實時任務的時候,也完全關閉。或者比如多媒體應用,應用處理器當然可以去做,但是如果我們優化專用音頻DSP的話,將獲得4到5倍的效率。尺寸更小,單位時間內的吞吐量卻更大。而且可以用如此多的音視頻處理器夠你選擇。所以幾乎任何時刻,系統設計師或者SoC設計師都可以通過區別應用場景的方式,來決定卸載(Off Load)某個處理器。
這也是為什麼我認為我們可以在音頻方面取得這么大的成功。當你正在設計一個手機,或者閱讀顯示器,或者機頂盒,或者數字電視,或者數碼相機,你會說,啊,這里有一種場景需要我做大量音頻的工作。於是,把那種卸載很自然地就被設計到基本構架里去了。
而且,我們可以為應用層面的處理器自動生成軟硬體,尤其是基於音頻和基帶的非常全面的軟體庫(Software Libraries)。因此,不管是否是有經驗的人員,在我們提供的資料庫里都能找到他們所有需要的軟硬體解決方案,以幫助他們最快地進入市場。集成音頻、集成基帶,或者其它各種功能。

問題5;那麼Tensilica有什麼具體的應用嗎?
Chris Rowen:行動電話是一個巨大的市場,一個可以滿足之前所說帶寬需求的市場。特別是當前正從3G向4G升級過度,大家都聚焦在LTE身 上。不僅因為LTE看上去很像是最後標準的勝者,也因為它非常像WiMax。我們已經能夠提供參考設計,幫助客戶建立他們自己定義的多核LTE手機,在市場中搶得先機。這只是一個我們進入市場領域的一個例子。
我們也在做一個很類似的數字電視解調器。因為有人希望既能適合移動應用,又能適合起居室應用。這里有個很大的問題,就是全世界在視頻領域有好多不同的標准和概念,而每個人都真心希望擁有一塊可以解決一切問題的視頻晶元。我們准備來設計一塊。其實應用一樣的原理,就是找些DSP和專用核,優化最密集的任務,並充分利用我們最重要的能力――生成處理器的功率效率非常小,以及和世上最穩定的通用DSP一樣易於編程的軟體工具。昨天晚上客戶還和我們說,DSP如此受人關注的最主要原因就是可編程。我們同樣在努力使編譯器更強大,使程序模型簡單,使程序員更不操心。我們還在微處理器的流水線設計上增強了視覺效果。
因此,我們擁有一個非常高效的處理器。但是效率(Efficiency)這個詞值得商榷。傳統意義上而言,效率就是指最少的門數、最小的功耗。但效率也應包括將產品推向市場的時間。需要多少工程師才能部署好這個系統?每行代碼的成本是多少?每個工程師小時(Engineer Hour)所需要的工資?除了矽片層面的效率以外,測量的效率同樣也是重要的參數。我認為我們在這兩面都需要注意。剛才討論的那種架構,也特別適合在大量出貨的領域。移動設備、客廳設備、數碼相機,這些都是我們做得非常好的地方。
我們主要是在DPP方面擁有很強的知識積累,但同樣的影響也已經開始在雲計算上面出現。當然,現在雲計算的變化還比較慢,部分原因是它並非對功耗如此敏感,但我認為整體上還是會有影響的。

問題6:您會在很多其它領域譬如數字電視和有線通信,使用這種結構么?
Chris Rowen:當然。那些可以為不同應用優化處理器的架構是很重要的。而且我們也發現,即使在一個新的水平,很多需求也是相似的。因此同樣的Hi-Fi工具,同樣的音頻DSP,既可部署在世界最好的智能手機上,也同樣可以部署在最好的數字電視、藍光(Blue Ray)影碟機上。因為它們都要求非常小而快。
同樣,如果你看一下Altas LTE的內部架構,其主要構造模塊BBE16或許是世界上最快的DSP核。而它同樣也在數字電視解調子系統中使用。所以,我們看到在手機和客廳座機之間,在這兩個媒體處理器和基帶處理器之間,都有著共同的需求。

問題7; 您說晶元的整合將集中在射頻、存儲和數字電路。那麼您覺得它們三者有可能整合成一個嗎?
Chris Rowen:嗯。如果你從半導體工藝(Semiconctor Process)技術的角度來看,我認為在晶體管和器件優化的層面將會發生變化。我們正與很多客戶一起工作,通過採用更多的數字處理器,以簡化射頻電路。由於數字電路的生產成本可能降低的幅度更大,更快;我們一般希望多採用數字處理器,以盡量減少射頻電路。因此,我們會越來越依賴於數字方面的有效解決方案。
同樣的事情發生在存儲器。人們偶爾也會使它們結合在一起,但不是一個簡單的組合,內存的加工設施(Fabrication Facility)有特殊性。所以我相信,多晶元封裝(Multi-Chip Packaging)將越來越重要。尤其當你將晶元(Die)一塊又一塊摞起來的時候。所以,你可以在數字晶元組上面摞存儲晶元組,然後在上面再摞射頻晶元組。這在成本上可能是最劃算的。當然也可能把它們所有三個都放在一塊矽片上。這取決於成本,以及開發的周期。
但是,我想我們還會堅持三套不同的加工工藝,然後依靠封裝技術來整合在一起。
但你要知道還有個巨大的挑戰,就是應用產品的縮小還是有一定的限制的,他需要適應人們的手指,和兩隻眼睛。決定於使用是否方便。我們在元器件層面的小,其實是對應於我們自己可以接受多小的屏幕和按鈕。

問題8: 幾天之前,Xilinx宣布嵌入ARM 的Cortex A9核。您覺得這是否是一種新趨勢?是否與Tensilica的 DPU形成競爭呢?
Chris Rowen:這種往FPGA中嵌入處理器的工作,大概在10年前就開始了。大約在8年前,Altera也曾宣布他們嵌入ARM的處理器啊,(有人插話:沒錯!)
所以,這就跟任何一個系統想要找塊晶元,或者將三塊晶元裝配在一塊兒,沒啥區別。當然,偶爾你也會碰巧搞出一塊啥都囊括了的數字晶元。話說回來,FPGA有一個最重要的優點就是通用性。但禍福相倚,要是讓它專注做一件事的話,也就不是那麼有效率了。所以,如果你想真正有效地利用處理器,我估計你會情願將處理器嵌入一個稍微穩定點的裝置里,而不是FPGA。
我認為這是非常自然的一步。Xlinx以前也搭過Power PC,對吧?這其實是一碼事。它壓根沒有改變任何原有的架構,也沒有在CPU和FPGA的功能之間取得任何邏輯上的融合(Merge)。
當然,FPGA是很容易配置的,而且價格也便宜。因此,他們占據了一部分的市場,尤其是那些量低而開發成本又低的市場。因此,我們在市面上看到大量的 FPGA設計。但是基於FPGA的設計總量是很小的。它其實是一個利基(Niche)市場。極端地說,即便有很多工程師在使用它,但幾乎所有都是低產量的。
我的意思是,FPGA雖然很重要,但不是Tensilica公司關注的。我們專注於高產量的產品。當然偶爾也會重疊。譬如基站。以前有很多基站是採用Altera的儲存方案的。慢慢地我們看到越來越多因為容量、成本和功耗的要求,已經從FPGA轉向更加高集成度的晶元解決方案。

問題9: 以前我在IEEE的設計與測試(Design & Test)雜志上看到一篇您的談話。您說,如果我們想要進入嵌入式系統設計的大規模並行領域,可配置的多核處理器SoC就有一些問題必須得到解決。幾年前,您還提到過,Intel最大的問題是怎樣為通用計算應用配置多核處理器。您現在還覺得多核處理器的配置有困難嗎?
Chris Rowen :對於多核應用而言,確實存在著一些困難。例如如何找到足夠多的線程 (Thread)來運行。但它不是Intel單獨遇到的問題。這是一個涉及到應用程序是如何被調用,以及在當下如此小型的設備上如何架構的問題。即便打開我自己的筆記本電腦,想看看到底有多少個線程准備在跑,它基本上都是很少的。通常情況下,操作系統、用戶界面和應用程序開發等等所調用的方式,都完全沒有最大化利用線程的數量。
所以,我認為你在基本的架構層面可以做的,就是提供更多的線程運行,並且充分地利用到並行。當然在應用層面也會有很多層級限制。你知道現在很方便就可以搞個四核,八核,十六核的,但是在PC這一端,相對於伺服器,只有相對較少的條件可以讓我們找到這些線程。問題在於操作系統和應用程序需要逐步重組 (Restructuring)。
另一個同樣重要的現象是,確定哪些任務可以被放進數據層(Data Plane)。讓我們來想想哪些東西通常是可以被放進數據處理器的,譬如在無線信道這類的通訊子系統,譬如存儲系統,比如你怎麼分發數據,或者你知道的,安全冗餘,也可能是針對壓縮流(Packing Stream)的特殊網路處理器,它可以是視頻也可以是音頻。這些東西其實是更本質(Inherently)的並行處理。
所以,我覺得這里有兩種並行重組。其一是,提供更多的線程應用。另一種是為了維持整體系統中卸載(Off Loading)並行部分的最大值,並讓之進入數據層。實際上我認為,在數據層提取並行是更容易操作的。因此,在數據層有效使用多核的數量,遠大於單單在應用層面使用的多核。從這一方面考慮我們認為我們是走在康莊大道上。關注於數據層,可以使我們在多核方面的成長速度大大超過那些只盯著應用層面的同行。

問題10: 那麼在手機上就不是個問題了?
Chris Rowen:可以這么說。這變得相當容易,讓我們舉一個LTE基帶(Baseband)的例子吧。我們的Atlas平台可以設計八核,這取決於你想怎麼用。DoCoMo和他的合作夥伴,NEC、富士通以及松下,已經宣布並且詳細描述了他們LTE基帶架構。第一代是8到 10核。另一個叫做Blue Wonder Communication的合作夥伴也推出了他們的8至10核的LTE基帶。因此,現在就有三種不同的LTE基帶,而這三種都使用了8個核或更多。在這個層 面上是可以有大量的並行解決方案的。
再看看下一代的LTE,大概有六點性能方面的因素需要考慮。其中一些是單核怎樣可以更快,但更大部分是和多核有關。所以我們很容易找到那些有效應用20核甚至更多核於單一功能譬如基帶的案例。我覺得在數據層和應用層上,多核是有完全不同的機會的。

問題11;最後一個問題。您當年在斯坦福參與奠基了RISC 架構,後來也曾是MIPS的共同創始人。那麼,請問您如何看待RISC架構的未來?依舊是ARM和MIPS之間的戰爭,抑或會發生一些新的大事件?
Chris Rowen:從本質上看,這場關於CISC和RISC架構的爭論,其實仍不過是通用 (General Purpose)架構之間的競爭罷了。RISC贏得了一定勝利,佔領了一些領域。但是遵循摩爾定律的發展,可以輕松的增加晶體管數目。一個RISC解碼器可能要一萬門,而CISC解碼器需要五萬門。其實也差不多了多少。
不過我覺得除了通用架構之間的競爭以外,還有一場更加深遠的革命。我們現在來比較通用架構和大量的特殊用途的(Special Purpose)架構,怎麼樣?幾乎任何時候你都可以說,如果一個產品是圍繞某種特定的需求來設計,那麼特殊用途架構肯定會勝出。RISC貶了CISC一段時間,因為它的效率可以高出2倍以上。那麼為具體應用特殊定製的架構,就比所有通用架構的效率高出5至10倍以上。
因此,這個世界不能再簡單分成我的通用架構,和你的通用架構。當然對於那些非常分散(Defused)並且普適(Generic)的應用程序,就好比在筆記本上用的那些,我們還是需要通用架構的。因為一會兒你要看視頻,一會兒又要運行Word或打游戲,或者運行Excel工作表。是非常多樣的。所以你需要一個德智體全面發展的處理器。不能太特別專門化。
但是,你不得不面對一個世界,那裡有各種各樣不同的任務,而每樣任務都是獨特的。而且更為重要的是,當你在晶元上能夠集成更多的片上系統時,你越會發覺有足夠多的處理器適用於各種特定的應用子系統的優越性。
因此對於我來說,計算的未來不是產生新的通用架構,而是特殊用途架構的集合。譬如一個音頻子系統、視頻子系統,一個基帶子系統、存儲子系統,還有應用處理器子系統。其中只有一個需要通用的結構(Construction),其它的都將是特殊的架構。在科學上,摩爾定律帶來多核,多核又將帶來特殊架構的解決方案。異型多核(Heterogenic Multi-Core)就是一種新架構。而且我覺得會成為主流。Intel、ARM、MIPS這些公司當然還會有很大的市場,但只限於應用處理器領域。其實從科學發展觀察,通用目的(General Purpose)最終總是會變成某一個特殊目的(Specific Purpose)的。
(根據記錄整理,略有刪節)

Ⅵ simulink，matlab2012b，design，optimization為什麼使用

2015 年 9 月 9 日 – MathWorks推出了包含一系列 MATLAB 和 Simulink 新功能的 Release 2015b(R2015b)。除包括 MATLAB 和 Simulink 的新功能以外，R2015b 還包括 83個其他產品的更新和修補程序。

MATLAB 產品系列
·MATLAB 更新包括：
o新增更快運行 MATLAB 代碼的執行引擎
o用於創建、分析圖形和網路並實現可視化的圖形函數和有向圖函數
o附加瀏覽器 — 用於增加社區創作的工具箱和 MathWorks 工具散滾箱、應用、函數、模型及硬體支持的單一界面
o對 iOS 感測器、Raspberry Pi 2 和 BeagleBone Black 的硬體支持
·MATLAB Compiler SDK：可部署的 MATLAB 組件，與採用 Python 編寫的應用程序集成
·Statistics and Machine Learning Toolbox：用於擬合模型的SVR(支持向量回歸)和高斯過程(Kriging)， 用於分類學習應用的PCA特徵變換和65個函數的GPU加速
·Parallel Computing Toolbox：Statistics and Machine Learning Toolbox 中函數的 GPU 加速，包括概率分布、描述性統計和假設檢驗，以及其他 MATLAB 函數
·Image Processing Toolbox：Gabor 及盒濾波，20個函數可使用MATLAB Coder生成C代碼，並改進了灰度形態和濾波性能
·?Computer Vision System Toolbox：3-D 點雲處理，包括幾何形狀擬合、法向矢量估算和可視化
·Database Toolbox：更快的資料庫讀取和寫入速度
·Control System Toolbox：2-DOF PID 控制器調節
·Robust Control Toolbox：使用 systune 和 Control System Tuner 應用進行魯棒調節，為不確定參數對象自動調節魯棒控制器沖禪余

Simulink 產品系列
·Simulink 更新包括：
o新增在示波器中通過游標和測量值來查看和調試信號的 UI
o用於創建可重用組件和簡化大型建模項目的引用項目
o在模擬過程中，始終開啟模塊參數和工作空間變數的微調
o可用於 Simulink、Stateflow 和襲慶 Simulink Coder的多語言模塊名稱、信號名稱和 MATLAB 函數注釋
·Stateflow：消息 —可承載數據並且可以排隊的新增對象
·Simscape：兩相流體模塊庫，線性切換系統模擬速度改進
·Simulink Design Optimization：藉助 Simulink 快速重啟，提高了參數估計和響應優化速度

信號處理和通信
·Antenna Toolbox：無限陣列分析和 E-H 域的可視化
·LTE System Toolbox： Release 12 Small cells下行 256 QAM 調制、Release 11 多區零功率 CSI-RS 模式和增強波形生成

代碼生成
·MATLAB Coder：元胞數組的 C 代碼生成
·Embedded Coder：快速配置模型，以生成高效、可重用代碼
·HDL Coder：使用 AXI4 介面為 Xilinx Zynq 和 Altera SoC FPGA 調節運行時硬體參數
·Simulink PLC Coder：可以為 Siemens TIA Portal IDE 生成代碼，並在 Siemens TIA Portal 和 STEP 7 IDE 中支持全局變數

測試和驗證
·Simulink Design Verifier：C-S function分析和Model Advisor運行時錯誤檢查
·Simulink Test：使用 Simulink Design Verifier 生成的輸入創建測試用例，可利用 DO Qualification Kit 和 IEC Certification Kit 進行工具鑒定
·Polyspace Bug Finder：用於檢測代碼漏洞的檢查項和動態結果顯示

R2015b 已在全球上市。有關詳細信息，請參閱 R2015b 亮點。