DSP28335与FPGA并行通信实现数据高效传输与PWM外扩便捷实现,Dsp28335与FPGA并行通信：高速数据传输与接收，实现PWM外扩的高效方案,Dsp28335 与FPGA的并行通信（最高速率150MHZ），可以将DSP数据传给FPGA的指定位置，以及从FPGA的指定位置读取数据到DSP。 对于DSP利用FPGA来外扩PWM非常实用方便 ,Dsp28335;FPGA;并行通信;最高速率;数据传输;PWM外扩;实用方便;指定位置,DSP28335与FPGA高速通信：数据传输与外扩PWM的实用方案

并行安排 多功能DAQ设备上的模拟输入、模拟输出、数字I/O和计数器等功能是能够同时运行的，可以在程序中并行安排这些功能，还能实现它们的同步。 如下图，是一个连续采集和连续模拟输出并行安排的程序，利用传递error信息的数据线安排并行的执行顺序。

51单片机74ls164并行转串行程序，通过LED输出

C++ OpenCV高级模板匹配框架源码：多形状ROI创建与并行加速定位计数分类系统,基于C++ OpenCV框架的智能模板匹配系统源码，支持多形状ROI创建与并行加速处理,C++ OpenCV模板匹配框架源码，包括有方向矩形ROI、圆形ROI、环形ROI创建模板，画笔可以对模板区域涂抹实现屏蔽或选取，c++ opencv开发的基于形状多模板多目标的模板匹配源码，可实现定位，计数，分类等等，定位精度可达亚像素级别，运行速度采用并行加速。 开发工具：qt(msvc2015) + opencv4.6，工具自备 ,C++; OpenCV; 模板匹配; 方向矩形ROI; 圆形ROI; 环形ROI; 画笔涂抹; 屏蔽选取; 定位精度; 亚像素级别; 并行加速; Qt(MSVC2015); OpenCV4.6。,基于OpenCV与Qt框架的亚像素级模板匹配框架源码

基于刚性等级的双闭环PMSM环路控制模型，其中速度环PI采用串行型PID（理想PID），电流环采用并行PID 文档说明地址：串型PID与并行PID https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/145797605

优化后的PFC2D颗粒离散元数值模拟试验合集：直剪、单轴与双轴压缩并行高效运行代码集,优化后PFC2D颗粒离散元数值模拟试验合集：高效单直剪与单双轴压缩并行运行代码集,该模型是一个PFC2D颗粒离散元常用数值模拟试验合集： 直剪、单轴压缩、双轴压缩等多个常用代码均为优化修改后的代码，运行通畅效率高 并且本代码将单轴和双轴结合在一起，实现了单、双轴并行运行，效率高，速度快。 ,PFC2D;颗粒离散元;数值模拟试验;直剪;单轴压缩;双轴压缩;并行运行;高效率。,优化版PFC2D颗粒离散元模拟试验集：直剪、压缩并行运行高效模型

北航并行课程作业： 使用MPI 实现一个矩阵并行乘法程序，要求矩阵大小不小于8000*8000，且元素为双精度浮点数（double）类型；并在多核系统中，比较并行程序与串行程序的加速比；同时注意排除数据准备时间作程序运行时间，使程序有并行进程个数可变的可拓展性。 在当今的高性能计算领域，随着处理器核心数量的不断增多，如何有效地利用这些核心以提高程序运行效率，成为了研究的热点问题。本实验的核心在于掌握消息传递接口（MPI）这一并行编程工具，实现一个高效的并行矩阵乘法算法，并对其性能进行评估。具体来说，这项工作涉及以下几个方面： MPI作为一种广泛使用的并行编程模型，允许程序员在多个处理器之间进行数据传输和任务协调。MPI并行程序设计的基础是进程通信。程序中的每个进程都拥有自己的内存空间，通过发送和接收消息与其他进程交互。本实验中，矩阵乘法的并行化依赖于进程间的有效通信。 矩阵乘法是数值计算中的基础问题，其算法的效率直接影响到相关应用的性能。在传统的串行计算中，矩阵乘法的时间复杂度为O(n^3)，当矩阵规模较大时，计算变得非常耗时。通过并行化计算，可以将矩阵分割成更小的块，在多个处理器上并行处理，从而降低整体计算时间。 本实验对矩阵的大小有具体要求，即不小于8000*8000，并且矩阵元素类型为双精度浮点数（double）。这要求开发者需要处理大规模的数据，并对内存管理及通信开销有精细的控制。矩阵乘法算法通常包括分块矩阵乘法和稀疏矩阵乘法等策略，而在本实验中，可能需要设计一种适合并行处理的分块策略，确保负载均衡，减少通信开销。 在多核系统中，程序的加速比是衡量并行程序性能的重要指标。加速比定义为串行程序运行时间与并行程序运行时间的比值。一个理想的并行程序应该能够在增加处理器数量时，保持或接近线性加速比。然而，由于诸如通信延迟、同步开销等并行计算的固有开销，实际上很难达到理论上的最佳加速比。实验需要关注并记录并行程序在不同处理器核心数目下的实际加速比，并分析可能影响加速比的各种因素。 此外，为了更准确地衡量并行程序的性能，需要排除数据准备时间，只考虑程序实际运行时间。在并行程序中，数据准备可能包括数据的分块、分发和收集等步骤。实验中应当设计相应的机制，以确保这部分时间不计入程序的运行时间中。 为了实现上述目标，本实验需要编写源代码，并在具备MPI环境的多核系统上编译和运行。最终需要提交的是一个包含完整程序设计报告的压缩包。报告应当详细描述实验的设计思路、实现过程、测试结果和性能分析。同时，为了验证程序的可拓展性，报告中应当包含在不同并行进程个数下的性能测试数据。 本次实验不仅仅是对MPI编程技术的实践，更是对并行计算性能分析和优化能力的综合考察。通过本实验，学生可以深入理解并行编程模型，掌握大规模数据处理的方法，并获得宝贵的并行计算经验。

中的“松下PLC基于SSTP工序步进指令写的并行运行程序”指的是一项使用松下PLC（可编程逻辑控制器）的编程技术，它利用了SSTP（Sequential Step Programming，顺序步进编程）指令集来实现两路并行运行的控制程序。SSTP是一种编程方法，允许程序按照预定的顺序步骤执行，同时具备扩展性，可以处理多路并行任务。 进一步解释了这个程序的特点和应用。它提到程序是基于SSTP中的NSTL（Next Step Transfer Language，下一步转移语言）指令编写的，这种指令与三菱PLC中的SET STL（Set and Transfer to Next Step，设置并转移到下一步）指令类似。SET STL指令常用于流程控制，它在满足特定条件时使能下一个步骤，同时保持当前步骤的执行状态。在这里，松下PLC的NSTL指令也扮演了类似的角色，实现多路并行执行，意味着程序可以同时处理两个或多个任务，提高系统的处理效率。 描述还指出，这个程序已经过验证，确保没有错误（BUG），这意味着它在实际运行环境中表现稳定，可以信赖。其并行运行能力意味着它可以同时执行多条指令流，这对于需要快速响应和高效率的工业自动化应用来说至关重要。程序的可扩展性使得在原有基础上增加新的并行路径变得简单，只需在原程序基础上进行添加，而所有路径在执行完毕后会汇合，确保了流程的完整性和一致性。 "松下PLC程序"明确了这个话题专注于松下品牌的PLC及其编程技术。松下PLC广泛应用于制造业、自动化领域，以其可靠性、灵活性和易用性著称。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的“松下PLC基于SSTP写的并行运行程序实例.fp”很可能是该程序的源代码文件，使用了松下PLC的专用编程格式。用户可以通过查看和分析这个文件来学习如何使用SSTP和NSTL指令编写并行运行的控制程序。 总结以上，这个主题涵盖了以下几个关键知识点： 1. SSTP顺序步进编程：一种松下PLC的编程模式，允许按顺序执行步骤，同时支持并行操作。 2. NSTL指令：类似于三菱PLC的SET STL，用于流程控制和步骤间的转移。 3. 并行运行：程序可以同时处理多个任务，提高了系统效率。 4. 可验证性：经过测试，程序无错误，适合实际应用。 5. 扩展性：程序设计允许轻松添加新的并行路径，适应不同的控制系统需求。 6. 松下PLC：作为工业自动化领域的常见工具，其编程技术和应用技巧对于工程师来说至关重要。 7. 源代码实例：提供的文件“松下PLC基于SSTP写的并行运行程序实例.fp”是学习和实践SSTP编程的一个具体示例。

雷尼绍BISS-C协议编码器Verilog源码：灵活适配多路非标配置，高效率CRC并行计算，实现高速FPGA移植部署,雷尼绍BISS-C协议Verilog源码：多路高配置编码器，支持灵活时钟频率与并行CRC计算,雷尼绍BISS-C协议编码器verilog源码，支持18 26 32 36bit配置（也可以方便改成其他非标配置），支持最高10M时钟频率，由于是用FPGA纯verilog编写， 1)方便移植部署 2)可以支持多路编码器同时读取 3)成功在板卡跑通 4)CRC并行计算，只需要一个时钟周期 ,雷尼绍BISS-C协议;Verilog源码;18-36bit配置支持;方便移植部署;多路编码器支持;板卡验证通过;CRC并行计算。,雷尼绍BISS-C协议Verilog编码器源码：多路高配速CRC并行计算

异构嵌入式系统的自动并行化与分布式、并行和集群计算 异构嵌入式系统的自动并行化是指在异构嵌入式系统中实现自动并行化的技术，旨在提高系统的计算性能和效率。该技术通过在异构嵌入式系统中部署多核CPU、GPU、FPGA和Intel Xeon Phi等加速器，实现分布式、并行和集群计算。 在异构嵌入式系统中，GPU可以实现显着的性能提升，但是使用低级API（例如，CUDA、OpenCL）需要重写顺序代码，对GPU架构有很好的掌握另一方面，基于指令的编程模型（例如OpenACC、OpenMP）提供了底层硬件的高级抽象，从而简化了代码维护并提高了生产力。 OpenACC/OpenMP编译器的主要任务是从用户提供的指令中应用必要的优化，并生成利用GPU架构的高效代码。但是，生成的代码可能无法实现预期的加速，因为编译器没有整个应用程序的完整视图因此，使用OpenACC/OpenMP加速的代码与使用CUDA/OpenCL手动优化的代码之间通常存在显著的性能差异。 为了帮助程序员在GPU上使用基于指令的模型有效地加速他们的传统顺序代码，我们研究了OpenACC和OpenMP编程模型，并提出了一种有效的基于指令的应用程序并行化方法。我们的应用程序移植经验表明，仅仅插入OpenMP/OpenACC卸载指令来通知编译器必须编译特定代码区域以供GPU执行是不够的。将卸载指令与循环并行化结构相结合是非常必要的。 在选择好的循环时间表方面，我们揭示了挑战。编译器选择的默认循环时间表可能不会产生最佳性能，因此用户必须手动尝试不同的循环时间表以提高性能。 此外，我们还讨论了GPU代码中的指针别名问题，并提出了两个静态分析工具，自动执行源代码级别的类型限定符插入和标量提升，以解决别名问题。 异构嵌入式系统的自动并行化是指在异构嵌入式系统中实现自动并行化的技术，旨在提高系统的计算性能和效率。该技术通过在异构嵌入式系统中部署多核CPU、GPU、FPGA和Intel Xeon Phi等加速器，实现分布式、并行和集群计算，并使用基于指令的编程模型简化代码维护和提高生产力。