RTL8367S参考设计，千兆5电1光参考设计，原理图DSN格式。

NVDLA开源硬件，版本1.0 NVDLA NVIDIA深度学习加速器（NVDLA）是一种免费和开放的体系结构，它促进了设计深度学习推理加速器的标准方法。 凭借其模块化的NVDLA开源硬件版本1.0 NVDLA，NVIDIA深度学习加速器（NVDLA）是一种免费和开放的体系结构，它促进了设计深度学习推理加速器的标准方法。 凭借其模块化体系结构，NVDLA具有可扩展性，高度可配置性，并旨在简化集成和可移植性。 在项目网页上了解有关NVDLA的更多信息。 http://nvdla.org/关于此版本此版本在nvdlav1分支中包含不可配置的“全精度”

用于检测时钟频率，用一个基准50MHz时钟检测其他时钟，结果频率用10进制表示

asic rtl设计 40节课，附送代码。

本文介绍了综合在逻辑设计中的重要作用及其相关概念。针对综合过程，总结出了编写可综合模型要遵守的原则，并通过几个例子，来说明违反这些原则如何会导致验证时功能上的不一致。

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matlab精度检验代码我们提供了使用超维计算的语言识别算法的Matlab和VERILOG RTL实现。 这些程序被许可为GNU GPLv3。 对于MATLAB代码，基本上有两个主要功能： buildLanguageHV（N，D）：这是一种训练功能。 D是超向量的维数（约10K），N是N-gram的大小（从单字到五角星）。 此函数返回[iM，langAM]。 iM是存储超向量的项目存储器。 langAM是存储语言超向量的内存，可用作关联内存。 测试（iM，langAM，N，D）：这是一个测试功能。 此测试功能测试看不见的句子，并尝试通过查询langAM来识别其语言。 这是一个使用算法的简单示例： langRecognition D = 10000; N = 4； [iM，langAM] = buildLanguageHV（N，D）; 加载的转换语言文件../training_texts/afr.txt加载的转换语言文件../training_texts/bul.txt ...％请耐心等待一段时间，以使用所有语言 精度=测试（iM，langAM，N，D）加载的测试文本文件../testi

qam仿真matlab代码RTL_QAM 该项目是使用VHDL设计的，以实现M-QAM调制。 设计软件： 生长激素 韵律 Xilinx Vivado Webpack 系统结构 顶级目录结构 . ├── QAM_Vivado # Vivado Project (Timing constraints, source codes also included withing the project) ├── docs # Documentation files ├── ghdl_src_DUT # files to be tested using ghdl (for test run ./compile) ├── sim # Simulation and Verification scripts │ ├── matlab # qam constellation and modulator behaviour verification │ └── gnuradio # Constellation Verification in RealTime using USRP. ├── src # VHD

一本描述使用systemc进行RTL设计验证的方法学书籍，对于了解ASIC或者芯片设计中的ESL级别的方法学有很大的指导意义

RTL 优化方法 NOTE from circuit level