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公开(公告)号：CN110350932B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201910596448.7
申请日：2019-07-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明设计了一种功能可扩展的外差式结构高频宽带接收机，该系统包括：单片机、电源模块、低噪声前置放大器模块、混频器模块、本振信号源模块、中频滤波器模块、数字衰减AGC模块、有效值检波模块、相位鉴频器和包络检波电路模块。有益效果：各个模块采用分立的标准接口设计，具有较高的可拆卸和可拓展性，系统预留了多个测量端口和拓展点，用户可根据实际需求调整已有模块或增加新电路模块，可方便地进行二次开发和性能优化，满足对于突发事件的极端情况中，特定场景或特定信号的专用性设计。
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公开(公告)号：CN109739470B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201811653497.1
申请日：2018-12-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06F7/556
Abstract: 本发明涉及基于2型双曲CORDIC任意指数函数的计算系统，包括：核心算法控制模块，通过任务调度以及连接其他模块使得整个设计方案依序执行；2型双曲旋转模式CORDIC模块，通过多次迭代计算出以2为底、任意指数的指数函数结果；2型双曲向量模式CORDIC模块，通过多次迭代计算出以2为底、任意真数的对数函数结果；基本运算模块，包括浮点转换单元、延时单元、加法单元和乘法单元，根据输入的浮点型底数、定点型指数，利用这四个单元以及上述两个模块计算并输出类浮点型结果。有益效果：本发明支持任意浮点型底数、任意定点型指数进行指数函数运算，解决了传统固定硬件电路无法实现更广范围内的指数函数运算的问题。
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公开(公告)号：CN109389212A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811646433.9
申请日：2018-12-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明的面向低位宽卷积神经网络的可重构激活量化池化系统包括:若干个可重构激活量化池化处理单元，用于执行激活、量化、池化操作，并且执行工作模式激活-量化工作模式或激活-量化-池化工作模式的可重构操作；存储单元控制器，用于控制不同配置下可重构激活量化池化单元和存储单元的数据传输；存储单元，用于暂存池化操作中所需的卷积层结果数据。软件优化设计通过将低位宽卷积神经网络的激活、量化等若干步骤简化为一个步骤，可减少冗余计算且不改变原始功能。有益效果：通过将激活、量化、池化三个步骤以可重构的方式映射在同一硬件单元上，减少了硬件资源面积；采用软硬件协同优化的方法，具有面积小、功耗低、灵活性高的特点。
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公开(公告)号：CN109739470A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811653497.1
申请日：2018-12-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06F7/556
Abstract: 本发明涉及基于2型双曲CORDIC任意指数函数的计算系统，包括：核心算法控制模块，通过任务调度以及连接其他模块使得整个设计方案依序执行；2型双曲旋转模式CORDIC模块，通过多次迭代计算出以2为底、任意指数的指数函数结果；2型双曲向量模式CORDIC模块，通过多次迭代计算出以2为底、任意真数的对数函数结果；基本运算模块，包括浮点转换单元、延时单元、加法单元和乘法单元，根据输入的浮点型底数、定点型指数，利用这四个单元以及上述两个模块计算并输出类浮点型结果。有益效果：本发明支持任意浮点型底数、任意定点型指数进行指数函数运算，解决了传统固定硬件电路无法实现更广范围内的指数函数运算的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635937A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811646420.1
申请日：2018-12-30
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06N3/0454 , G06N3/06
Abstract: 本发明的面向低位宽卷积神经网络的低功耗系统包括：控制器、配置器、计算单元、片上存储单元、片上存储控制单元和总线接口；采用流处理架构，将总任务切分为几个子任务流水处理；发明了任务均衡切割策略，能提高吞吐率，减少每帧图像识别时间；其针对低位宽卷积神经网络算法特点，实现了一种硬件友好的算法优化，可省略批标准化层的处理步骤。该系统因其超低功耗，超小面积、吞吐率高的特点，非常适用于嵌入式、物联网应用领域，能够高效率完成图像识别、人脸识别等功能。
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公开(公告)号：CN109635937B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201811646420.1
申请日：2018-12-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本发明的面向低位宽卷积神经网络的低功耗系统包括：控制器、配置器、计算单元、片上存储单元、片上存储控制单元和总线接口；采用流处理架构，将总任务切分为几个子任务流水处理；发明了任务均衡切割策略，能提高吞吐率，减少每帧图像识别时间；其针对低位宽卷积神经网络算法特点，实现了一种硬件友好的算法优化，可省略批标准化层的处理步骤。该系统因其超低功耗，超小面积、吞吐率高的特点，非常适用于嵌入式、物联网应用领域，能够高效率完成图像识别、人脸识别等功能。
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公开(公告)号：CN109389212B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201811646433.9
申请日：2018-12-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明的面向低位宽卷积神经网络的可重构激活量化池化系统包括:若干个可重构激活量化池化处理单元，用于执行激活、量化、池化操作，并且执行工作模式激活‑量化工作模式或激活‑量化‑池化工作模式的可重构操作；存储单元控制器，用于控制不同配置下可重构激活量化池化单元和存储单元的数据传输；存储单元，用于暂存池化操作中所需的卷积层结果数据。软件优化设计通过将低位宽卷积神经网络的激活、量化等若干步骤简化为一个步骤，可减少冗余计算且不改变原始功能。有益效果：通过将激活、量化、池化三个步骤以可重构的方式映射在同一硬件单元上，减少了硬件资源面积；采用软硬件协同优化的方法，具有面积小、功耗低、灵活性高的特点。
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公开(公告)号：CN110350932A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910596448.7
申请日：2019-07-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明设计了一种功能可扩展的外差式结构高频宽带接收机，该系统包括：单片机、电源模块、低噪声前置放大器模块、混频器模块、本振信号源模块、中频滤波器模块、数字衰减AGC模块、有效值检波模块、相位鉴频器和包络检波电路模块。有益效果：各个模块采用分立的标准接口设计，具有较高的可拆卸和可拓展性，系统预留了多个测量端口和拓展点，用户可根据实际需求调整已有模块或增加新电路模块，可方便地进行二次开发和性能优化，满足对于突发事件的极端情况中，特定场景或特定信号的专用性设计。
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公开(公告)号：CN110347617A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910597031.2
申请日：2019-07-03
Applicant: 南京大学
IPC: G06F12/1081 , G06F13/28
Abstract: 本发明涉及了一种多核SoC中DMA模块的功能验证方法，具体步骤为：首先建立基于有向二分图的多核SoC中DMA模块抽象配置模型；然后采用等价类划分算法将原本扁平无序的配置空间转换成了三层的配置空间树；接着采用深度优先算法对配置空间树的叶子节点集进行遍历，得到包含高层次配置信息的无冗余全覆盖叶子节点序列；最后通过内核相关的DMACfg转换函数将每个叶子节点转换成实际DMA的配置信息。有益效果：本发明的证方法可以在保证完备的功能覆盖率基础上最小化验证配置激励集。
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