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公开(公告)号：CN103761072B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410046664.1
申请日：2014-02-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06F9/30
Abstract: 本发明公开了一种粗粒度可重构层次化的阵列寄存器文件结构，包括全局寄存器文件、本地寄存器文件和分布式寄存器文件。全局寄存器文件：作为连接系统控制内核和可重构阵列的共享寄存器，不仅满足系统对可重构架构调用时的参数传递问题，而且作为阵列上每个单元都可以连接的寄存器，拥有可重构阵列中最大的扇出系数；本地寄存器文件：作为重构处理单元的私有寄存器，数据仅供自己使用；分布式寄存器文件：作为可重构阵列内部分重构计算单元数据寄存和传输通道。本发明通过层次化的可重构阵列寄存器文件结构设计，解决可重构计算过程中阵列数据的寄存和传输问题，提高阵列中数据变量存储效率和可重构计算性能。
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公开(公告)号：CN103761072A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410046664.1
申请日：2014-02-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06F9/30
Abstract: 本发明公开了一种粗粒度可重构层次化的阵列寄存器文件结构，包括全局寄存器文件、本地寄存器文件和分布式寄存器文件。全局寄存器文件：作为连接系统控制内核和可重构阵列的共享寄存器，不仅满足系统对可重构架构调用时的参数传递问题，而且作为阵列上每个单元都可以连接的寄存器，拥有可重构阵列中最大的扇出系数；本地寄存器文件：作为重构处理单元的私有寄存器，数据仅供自己使用；分布式寄存器文件：作为可重构阵列内部分重构计算单元数据寄存和传输通道。本发明通过层次化的可重构阵列寄存器文件结构设计，解决可重构计算过程中阵列数据的寄存和传输问题，提高阵列中数据变量存储效率和可重构计算性能。
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公开(公告)号：CN103019657A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210584470.8
申请日：2012-12-31
Applicant: 东南大学
IPC: G06F9/38
Abstract: 本发明公开了一种支持数据预取与重用的可重构系统，包括可重构阵列、数据预取与重用模块和数据流控制模块。数据预取与重用模块可以记录数据流访问行为，采用动态自启发的预取方法，同时结合传统的数据重用方法，能够实现如下两种访存管理方式：比较最近两次访存地址，动态计算得到预取地址，在数据传输的空隙，实现数据预取操作；缓存现有数据和预取数据，并判断最新的访存数据是否在重用数据空间，直接反馈缓存的数据。本发明可以达到良好的访存效率，同时可以避免复杂的硬件实现和对编译器的复杂要求。
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公开(公告)号：CN112363688A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011259410.X
申请日：2020-11-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06F7/58
Abstract: 本发明公开了一种基于振荡环抖动的低功耗真随机数发生器，基于温度补偿和相位自矫正，使得设计的电路同时具有温度稳定性和低功耗的特性。本发明针对熵源电路中CSRO的频率和抖动受温度反转效应影响较大的问题，对电流饥饿型反相器中限流管的栅极电压设计了电压偏置电路，提高了CSRO频率的温度稳定性，保证了CSRO中抖动的大小，从而使得电路产生的随机数能够满足随机性要求。然后针对电路在连续生成随机数的过程中，因为固有偏差持续累积，导致电路消耗大量的冗余功耗的问题，提出了振荡环振荡相位自矫正的电路结构，有效的避免了固有偏差的累积，从而消除了固有偏差累积所带来的冗余功耗。
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公开(公告)号：CN103116493B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201310027776.8
申请日：2013-01-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了一种应用于粗粒度可重构阵列的自动映射方法，包括以下步骤：将用高级语言编写的应用算法，划分为由主控处理器执行的软件部分和由可重构阵列加速的硬件部分；对在阵列上加速的硬件部分，使用编译器进行编译，得到描述此部分代码的数据流图；选择数据流图中待映射的操作节点并映射到阵列上，对剩余的操作节点反复进行上述选择，直到数据流图中的所有操作节点都被映射，得到可在阵列上运行的配置文件；将得到的配置文件与由主控处理器执行的软件部分整合，得到整合后的新的应用算法；将新的应用算法用主控处理器的编译器进行编译，生成能在硬件上运行的机器代码。本发明实现对可重构阵列硬件资源的高效分配和调度，以减少映射时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103116493A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310027776.8
申请日：2013-01-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了一种应用于粗粒度可重构阵列的自动映射方法，包括以下步骤：将用高级语言编写的应用算法，划分为由主控处理器执行的软件部分和由可重构阵列加速的硬件部分；对在阵列上加速的硬件部分，使用编译器进行编译，得到描述此部分代码的数据流图；选择数据流图中待映射的操作节点并映射到阵列上，对剩余的操作节点反复进行上述选择，直到数据流图中的所有操作节点都被映射，得到可在阵列上运行的配置文件；将得到的配置文件与由主控处理器执行的软件部分整合，得到整合后的新的应用算法；将新的应用算法用主控处理器的编译器进行编译，生成能在硬件上运行的机器代码。本发明实现对可重构阵列硬件资源的高效分配和调度，以减少映射时间。
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公开(公告)号：CN119336294A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411900521.2
申请日：2024-12-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高性能向量化采样器，由向量长度为16的向量化二项采样器和向量长度为4的向量化拒绝采样器构成。向量化二项采样器由两个汉明权重计算单元、一个减法器以及模约减单元组成，其中汉明权重计算单元采用可配置加法树实现了逐位加法运算，利用了一个数据选择器和两个加法器实现了两种不同深度的加法树；基于数据重组的拒绝采样器由两个12bit的数据比较器和一个4bit的数据比较器以及一个数据选择器组成。当拒绝采样器的输出有效时，采样值暂存在输出缓存中，每当输出缓存中有4个有效值时，将采样值写入存储模块。
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公开(公告)号：CN112863520B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110060392.0
申请日：2021-01-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种二值权重卷积神经网络模块及其用于声纹识别的方法。属于人工智能神经网络技术领域。其功能为对采集到的语音特征进行二值化的卷积计算与全连接计算，采用符号判断方式判断输入语音中是否含有目标说话人，并输出判断结果。其核心结构包括地址生成单元、状态机控制单元和复用计算单元。本发明采用二值化的卷积神经网络，极大减少了计算过程中的乘法操作，通过状态机控制单元控制整个网络的操作，通过判断全连接神经元的符号进行说话人判断，简单有效。模块化程度高，结构简单，可行性好，实现了较好的声纹识别效果同时有效降低了整体计算的功耗和延时。
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公开(公告)号：CN115809051A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211710678.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于定制高级C语言的可重构密码算法的解释器，属于信息安全技术领域。该解释器包括密码算法定制语言的输入程序、编译优化模块、中间文件及数据流图的生成模块，映射模块以及阵列生成配置码模块。本发明提供了一款针对可重构处理器的自动映射工具，可以将定制的高级C语言作为输入，解释器根据输入的高级C程序，将算子等计算单元按照程序设定的方式进行排列与连接，从而完成整个计算功能的映射，此方式不仅可以缩短可重构系统的开发周期，还能降低对用户的硬件掌握程度的需要，从而以更优化的方式将各部分的计算功能单元映射到可重构处理器上，进一步有效地提高可重构处理器的性能。
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公开(公告)号：CN115765967A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211434657.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明是一种基于随机S盒掩码的抗功耗攻击方法，不同于传统的分组加密流程，此处S盒拆解为s0和s1，在寄存器存入数据之前利用s0进行第一部分的数据置换，在寄存器存入数据之后进行第二部分数据的置换，两部分数据的置换共同完成本发明通过随机S盒掩码来随机更改寄存器的汉明距离变化，使得攻击者无法得知具体加密过程中的中间值，从而无法实现攻击。此外本发明相对于无防护的电路,其功耗和面积大大降低。
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