内容概要：本文档详细介绍了LPDDR4x DDR IP（包括控制器和PHY）的验证架构与环境设置。验证架构中，SDRAM配置为4个双通道，每个32Gb容量，AXI VIP由Synopsys提供，共4个AXI agents作为Master，AXI地址位宽为34bit，支持16GB访问空间，数据位宽分别为512bit、128bit、128bit和64bit。此外，还有APB VIP用于配置。测试环境中包括Tb_top、4个AXI VIP、1个APB VIP、SDRAM、DUT和时钟复位信号。比对机制描述了写入和读取操作的具体流程，包括通过后门读取DRAM数据进行比对。文档还涵盖了接口定义、PHY和DRAM初始化步骤以及详细的AXI和APB口VIP配置参数。最后列出了多种用例，如冷热复位、时钟门控、寄存器读写、控制器和PHY初始化等，确保全面覆盖各种可能的操作场景。 适合人群：从事DDR IP验证工作的工程师，特别是对LPDDR4x有一定了解的技术人员。 使用场景及目标：①理解LPDDR4x DDR IP的验证架构及其各个组件的功能；②掌握PHY和DRAM初始化的具体步骤；③熟悉不同类型的测试用例及其应用场景，以确保DDR IP的正确性和稳定性。 其他说明：文档提供了详细的配置参数和初始化流程，有助于工程师深入了解和优化DDR IP的验证环境。建议读者结合实际项目需求，灵活运用文档中的配置示例和测试用例。

抖音架构演进 抖音架构演进是指从单体架构到组件化架构的演进过程，该过程中抖音工程架构经历了四个阶段的演进过程。抖音工程架构演进可以解决大型项目跨团队协作分工和多业务线并行开发的效率问题。 一、抖音原始工程架构（Original architecture of project） 抖音项目一开始是单体架构+Cocoapods，业务代码、工程配置、资源文件全部放在一个大业务仓库。由 Podfile 文件描述第三方仓库的依赖版本。 二、分离壳工程后的工程架构（After splitting of host shell pod） 分离壳工程后，工程配置、部分系统资源、工程主入口被拆分到主宿主壳工程。部分基础能力代码被拆分成基础仓库，跟第三方仓库一样独立发版。本地研发工具支持单仓开发和多仓开发，不参与代码修改的仓库通过二进制的方式进行链接。 三、组件化架构 组件化架构是指将大型项目拆分成多个小组件，每个组件都是独立的业务单元，通过依赖关系组成大的业务系统。组件化架构可以解决大型项目跨团队协作分工和多业务线并行开发的效率问题。 四、流水线式迭代开发 流水线式迭代开发是指将大型项目拆分成多个小组件，每个组件都是独立的业务单元，通过依赖关系组成大的业务系统。流水线式迭代开发可以满足敏捷开发迭代的节奏。 抖音工程架构演进的四个阶段： 1. 抖音原始工程架构（Original architecture of project） 2. 分离壳工程后的工程架构（After splitting of host shell pod） 3. 组件化架构 4. 流水线式迭代开发 抖音工程架构演进的意义： 1. 解决大型项目跨团队协作分工和多业务线并行开发的效率问题 2. 提高敏捷开发迭代的节奏 3. 满足业务发展的需求 4. 提高开发效率和代码质量 抖音工程架构演进的技术选型： 1. 组件化架构 2. 流水线式迭代开发 3. CI/CD 工具链支撑组件发版与集成 4. 本地研发工具支撑本地代码同步、工程配置、依赖管理和效率优化 抖音工程架构演进的实践意义： 1. 可以满足大型项目跨团队协作分工和多业务线并行开发的效率问题 2. 可以提高敏捷开发迭代的节奏 3. 可以满足业务发展的需求 4. 可以提高开发效率和代码质量

2025年标志着人工智能的一个重要里程碑，DeepSeek作为这一年的AI技术引领者，其突破性的技术创新和应用拓展在多个领域产生了深远的影响。DeepSeek的核心贡献可归纳为以下几个方面： DeepSeek在算法优化方面的创新显著提升了算力利用效率，通过优化算法架构打破了算力至上的传统观念。DeepSeek-R1模型通过少量的SFT数据和多轮强化学习，提高了模型的准确性，同时有效减少了内存占用和计算开销，这不仅提升了计算效率，也降低了成本。 DeepSeek开启了算法变革的元年，其推理模型R1-zero完全基于强化学习（RL）进行训练，无需监督训练或人类反馈，能够通过自我学习来提高性能，这对AI算法的发展产生了根本性的改变。 第三，DeepSeek在模型参数量上的发展呈现了两极分化趋势。其低参数量模型的特性使其更容易在终端设备上本地化部署，促进了AI技术在各种终端设备上的应用。 在应用拓展方面，DeepSeek在医疗AI领域的应用前景尤为突出。多个医疗企业如润达医疗和塞力医疗等接入了DeepSeek技术，用以辅助诊断、病理分析和健康管理等，推动了医疗AI的商业化应用。 在AI制药研发领域，DeepSeek利用其计算能力加速了药物研发流程，提高了效率。药企如晶泰控股和信达生物等接入其模型，提升了靶点发现等研发流程的效率。 DeepSeek的大模型还支持了AI大健康管理。润达医疗和美年健康等机构利用这些模型进行AI解读报告的运营，显示出良好的商业化前景。 在AI机器人领域，DeepSeek-R1通过高精度运动控制和人工智能算法显著提高了手术机器人的操作精度和灵活性，为康复、人机交互和远程医疗等领域带来了技术突破的可能性。 此外，DeepSeek在产业发展方面补上了中国人工智能在基础底座方面的空缺。它完全源自中国，以有限的算力实现了推理上的优化，为中国AI应用的广泛开展奠定了基础，推动了中国AI应用的大规模发展。 DeepSeek的成功还体现在其产品的市场吸引力上。在2025年春节期间，其最新产品发布20天后，日活跃用户数（DAU）就达到了2161万，超过了ChatGPT初现时的表现，显示出其在用户中的强大吸引力和应用潜力。 技术路线创新也是DeepSeek的一个重要特点。DeepSeek开源了基于McE（混合专家）架构的模型DeepSeek-McE，以极低的计算成本实现了高性能，为AI技术路线的创新和发展提供了新的选择。 在行业趋势方面，DeepSeek引领了AI技术从技术能力驱动向需求应用驱动的转型。AI技术更加注重在各行业的落地和应用，以解决实际问题为导向，促进了AI与各行各业的深度融合。 在算法架构的发展方向上，除了基于Transformer架构的算法创新之外，非Transformer架构的新算法也成为了重点发展方向。DeepSeek相关的非Transformer架构如LFM（Liquid Foundation Model）模型，其性能超越了同等规模的Transformer模型，为AI模型架构的多样性发展提供了新的思路。 DeepSeek在2025年的发展和影响展现了人工智能技术在算法优化、应用拓展、产业引领、技术路线创新以及行业趋势引领等多个方面的进步。其技术创新和模型应用为AI技术的进一步突破和发展指明了方向，也为各行业提供了新的可能性。

数字低空网络是近年来新兴的空天地一体化网络通信技术领域，它通过构建与地面通信网络相连的高空网络节点，实现对低空区域的通信覆盖，支持无人机、小型飞机等低空飞行器的高速率通信需求。这一技术的发展，对无人机等航空器的智能感知、精确导航、实时通讯等功能的实现至关重要。 本白皮书在深入研究的基础上，全面分析了数字低空网络的发展趋势、标准进展、关键架构模型，并系统性地探讨了业务需求、面临的挑战及关键技术。白皮书指出，随着低空开放政策的推进，数字低空网络将获得更为广阔的应用场景，例如无人机物流、低空航空监测、应急救援通信等。 具体而言，白皮书探讨了数字低空网络的三个核心架构模型。数字低空网络基本架构侧重于构建稳定可靠的通信网络，提供连续覆盖的网络服务；通感算融合架构则关注于通信、感知、计算能力的融合，以提高网络的智能化程度；低空安全管控技术体系架构则注重于网络的安全性和可靠性，确保低空飞行器运行的安全。 此外，白皮书详细介绍了数字低空网络的特征，包括其覆盖能力、网络延迟、传输速率等，同时对比分析了其与现有的通信系统的关联与差异。例如，在低空区域，由于环境复杂多变，数字低空网络需具备较高的网络适应性和抗干扰能力。 通信关键技术方面，白皮书讨论了立体覆盖技术、频谱资源管理、数据传输技术等关键问题。立体覆盖技术通过多层网络节点部署，提供覆盖低空的高质量网络服务；频谱资源管理技术能够有效管理频谱资源，减少频率干扰，提高频谱利用效率；数据传输技术则需满足低延迟、高带宽的需求，保证数据传输的实时性和准确性。 数字低空网络是未来智能交通系统、智慧城市建设的重要组成部分，也是推动无人机、低空飞行器等应用场景落地的关键技术。通过本白皮书的介绍，相关产业能够深入理解数字低空网络的发展趋势、核心技术与应用实践，为行业的创新和发展提供理论支撑和实践指导。

适用于arm架构的备份还原软件clonezilla镜像，支持arm平台桌面操作系统、服务器操作的备份与恢复，支持单机部署、批量部署，适用于国产、非国产操作系统。

根据提供的文档信息，我们可以深入探讨HPC（High Performance Computing，高性能计算）集群系统架构和整体方案的关键知识点。本文将从高性能计算技术应用现状、普通用户视角下的高性能计算平台、系统管理员视角下的高性能计算系统以及HPC集群系统概况等方面进行详细阐述。 ### 一、高性能计算技术应用现状 高性能计算技术在科学研究、工业设计等多个领域发挥着重要作用。随着计算需求的不断增长，现有的高性能计算机已经难以完全满足应用的需求。例如，在中长期高精度天气预报、环境监测与灾害预报等领域，需要极高性能的计算机来进行精确模拟和预测。此外，新药物的研发、生物基因研究等也高度依赖于高性能计算技术。当前，世界顶级的超级计算机如“神威·太湖之光”已经达到PFLOPS级别，即每秒千万亿次的浮点运算能力，这一水平在全球范围内处于领先地位。 ### 二、普通用户视角下的高性能计算平台 对于普通用户而言，高性能计算平台提供了一种简单易用的方式来访问远端的计算资源。用户可以通过不同的方式使用这些资源，包括通过WEB界面提交作业、使用VNC进行图形化操作、或者直接通过命令行进行交互式作业提交。用户拥有自己的账号和密码，可以登录系统并申请一定的计算资源（如CPU时间、内存等）。同时，平台还提供了多种应用程序供用户选择，并且支持用户自行编译和安装所需的应用程序。 ### 三、系统管理员视角下的高性能计算系统 从系统管理员的角度来看，高性能计算系统主要包括以下几个方面： 1. **资源管理**：系统管理员负责管理计算集群的硬件资源，包括服务器、存储设备等，并确保资源的高效利用。 2. **作业调度**：通过作业调度系统来管理用户的作业请求，合理分配计算资源。 3. **安全策略**：制定安全策略，保护系统免受攻击，同时保障用户数据的安全。 4. **性能优化**：对系统进行调优，提高系统的整体性能。 ### 四、HPC集群系统概况 高性能计算集群通常由多个计算节点组成，每个节点都配备了强大的处理器和大量的内存。根据规模的不同，集群可以分为小规模、中等规模和大规模三种类型。小规模集群可能只有几十个节点，主要用于教学或小型项目；而中等规模集群则可能包含数百甚至数千个节点，适用于大型科学计算和工程模拟。 ### 五、高性能计算新技术展望 未来，高性能计算技术将继续朝着更高的性能和更低的能耗发展。新型计算架构、量子计算、深度学习等技术将成为推动高性能计算进步的重要力量。同时，随着云计算和边缘计算的发展，高性能计算也将更加灵活和便捷地服务于更多的应用场景。 通过以上分析，我们可以看到高性能计算技术在各个领域的广泛应用以及其背后复杂的技术支撑。无论是从用户还是系统管理员的角度来看，高性能计算平台都在不断发展和完善，以满足日益增长的计算需求。

内容概要：本文详细介绍了基于三菱R系列PLC的多工位转盘机项目的编程实践。作者摒弃传统的梯形图编程方式，采用ST语言进行面向对象编程，构建了一个类似工业级框架的模板程序。主要内容包括：使用结构体进行参数传递，确保参数管理和调试的便捷性；通过功能块（FB）封装工位控制逻辑，实现模块化和复用；采用层次化的程序架构，使主程序简洁高效；设计完善的异常处理机制，提高系统的稳定性和维护性。此外，文章还展示了如何快速扩展新工位以及热替换功能的优势。 适合人群：具备PLC编程基础，尤其是熟悉三菱PLC的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要优化PLC编程流程、提升代码可读性和维护性的工程项目。目标是通过面向对象编程思想，实现PLC程序的模块化、标准化和高效化。 其他说明：文中提供了多个具体的代码示例，帮助读者更好地理解和应用所介绍的技术和方法。同时，强调了良好的架构设计对于提高开发效率和应对需求变更的重要性。

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