4.0 抖动测试结果 4.1 测试设置 将器件与一个采用（版本1的）IEEE 1588精密时间协议 的主时钟同步，以1秒的同步间隔和10毫秒的临时速率持续 时间，执行了一系列的测试来测量时钟输出上的抖动。 使用Tektronix TDS784C示波器，以单个周期（100 ns） 和10 µs延迟时信号（10 MHz）来测量抖动的直方图。 将探针连接到器件的时钟输出信号，使用了Tektronix TDS784C内部的直方图功能在特定的延迟时间点捕捉时钟信 号的上升沿。在每个测试条件下大约能捕捉1000个数据点， 并记录了直方图的峰峰值和标准偏差值。 4.2 测试条件 下表总结了抖动测试设置的条件。 表1. 抖动测试的测试条件 工作电压 3.3 V 温度 25 °C 参考频率源 板载25 MHz晶振 时钟输出频率 10 MHz IEEE 1588 PTP 同步间隔 1 s 临时速率持续时间 10 ms 4.3 测试结果 下表显示了对于FCO和PGM源的抖动测量。 表2. 抖动测试的结果 来源 周期到周期 10 µs延迟 峰峰值 （ps） 标准偏差 （ps） 峰峰值 （ps） 标准偏差 （ps） FCO 320 53.1 340 58.5 PGM 340 53.2 1160 267.5 由此数据可显而易见，尽管FCO源和PGM源的（逐周 期）短期抖动可相比拟，但使用PGM源的长时间抖动性能较 差。 以下图例，即图1，图2，图3和图4表征了在DP83640与 主时钟同步的条件下，时钟输出信号的典型直方图。 30039610 图1. 采用FCO时钟源的逐周期的抖动直方图 30039611 图2. 采用FCO时钟源的10 µs延时抖动直方图 30039612 图3. 采用PGM时钟源的逐周期的抖动直方图

Tensorflow 1.6 GPU版 适用于python3.5。 安装步骤（Windows 7 64bit 测试通过）： 1.下载并安装tensorflow_gpu-1.6.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 2.安装CUDA® Toolkit 9.0。完成后可运行deviceQuery例程来检测是否成功连接GPU。若成功，请把Cuda 路径名称（即系统变量CUDA_PATH的值）添加到用户的 PATH环境变量中。 3.安装cuDNN v7.0。然后把cudnn64_7.dll所在的目录添加到 PATH环境变量中。 4.在python控制台中运行import tensorflow as tf。若不报错则说明安装成功。 注意：若CPU不支持AVX指令集，则可适用的最高版本Tensorflow GPU见以下链接： Python3.6：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309555 Python3.5：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309550

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