【摘 要】
：
CPU是电子信息技术的核心,而基于RISC-V指令集架构的CPU芯片设计越来越受到人们的重视,对该指令集架构的深入研究已然成为目前CPU芯片行业的热点,本论文主要研究了RISC-V指令集架构的结构特点,并基于SMIC 0.18 um CMOS工艺设计了一款基于RISC-V指令集的CPU芯片。本论文对CPU的系统结构进行了概述,对CPU设计中的关键部分,即流水线以及转移预测进行着重介绍,并对目前最为
论文部分内容阅读
CPU是电子信息技术的核心,而基于RISC-V指令集架构的CPU芯片设计越来越受到人们的重视,对该指令集架构的深入研究已然成为目前CPU芯片行业的热点,本论文主要研究了RISC-V指令集架构的结构特点,并基于SMIC 0.18 um CMOS工艺设计了一款基于RISC-V指令集的CPU芯片。本论文对CPU的系统结构进行了概述,对CPU设计中的关键部分,即流水线以及转移预测进行着重介绍,并对目前最为流行的指令集架构进行了概括,其中包括x86架构、MIPS架构、ARM架构以及RISC-V架构。由于RISC-V架构的突出优点,本文基于其整数指令子集RV32I进行了CPU芯片设计;论文对RV32I指令集的指令特点进行了具体分析,阐述了基于RV32I指令集设计的CPU工作原理,最后通过子模块的结构框图对每个模块的工作原理进行介绍以及代码设计,使用modelsim对关键子模块进行了仿真,包括ALU（算数运算）模块、decoder（译码）模块、EXE（执行）模块以及UART（串口）模块,使用FPGA对CPU的整体设计进行指令集功能的硬件验证;最后采用SMIC 0.18 um CMOS工艺对所设计的CPU进行了ASIC实现,设计流程包括逻辑综合、静态时序分析、形式验证、自动布局布线、DRC和LVS等步骤,最终得到基于RISC-V RV32I架构CPU芯片的GDSII版图,版图面积为5225618.75 um2,芯片的最高时钟频率为100MHz,功耗为35.87m W;论文最后对本设计进行了工作总计以及未来展望。本论文研究了基于RISC-V ISA（RV32I）的CPU设计,并对该CPU进行了Verilog代码设计、仿真和FPGA硬件验证,并最终进行了ASIC设计实现,论文工作在设计自主安全可控的通用处理器方面取得了一定的成果。
其他文献
激光选择性熔化（Selective Laser Melting,SLM）技术是一种新型的增材制造技术,其成型原理是利用高能量密度的激光输入能量,根据预先设定的轨迹进行扫描,使粉末材料有序熔化,形成熔池,再经冷却凝固成型,SLM技术由于可以快速成型出力学性能良好,且具备较高致密度的复杂金属零件而得到快速发展,但该工艺仍然存在一定缺陷,如难以成型较大尺寸零件,且成型件内部存在残余应力以及翘曲变形程度大
图像数据在人们日常的沟通和交流中不可或缺,然而图像在传输和接收等过程中,往往会因为硬件设备等原因受到噪声的干扰,这会降低图像的质量,并影响后续对图像的处理与分析。因此,去除图像噪声至关重要。目前,如何在去除噪声的同时保护图像的纹理细节仍是亟待解决的问题。近年来,稀疏表示理论的兴起使图像去噪取得了较大的突破。因此,本文以稀疏表示理论为基础,对稀疏变换学习图像去噪算法以及组稀疏残差约束图像去噪算法进行
多标签文本分类是自然语言处理领域的一项重要任务,它旨在将一段文本内容分给一个或者多个类别。这一任务的难点主要在于标签的数量庞大,并且标签呈现出不均衡的长尾分布,即大量尾标签的出现次数远远少于小部分的头标签。尽管相较于传统的方法,基于神经网络的方法能够提取到更丰富的文本特征,并提升分类的性能。但是这些方法通常假定标签之间相互独立,不能充分利用标签中包含的信息,例如标签之间的相关性。然而标签之间通常具
在现如今的互联网世界中,多视图数据呈现出爆发式增长的趋势,如何高效地挖掘多视图数据中的信息并服务于大众已经成为学术研究众多问题之一,其中多视图数据的表示学习也是一大热点。多视图数据是指通过不同的视角、不同的形式对同一个对象的客观反映的数据集合。多视图数据有两个显著的特点:一致性和互补性,不同的视图往往反映一致对象的互补特性,因此通过观测多视图数据能够更加充分的理解对象的特点。除此之外,多视图数据也
中医是重在调理、以预防为主的独特的传统医学,经过代代传承至今。经典医案作为当今中医的成功案例被各大期刊杂志记载,能够对临床诊疗提供理论支撑。但在临床应用上,由于不同医生对概念表达多元化,局限于过去构建的概念库,难以将新的表达对应到已有的概念上。因此,进行症状的概念映射成为获取患者特征的关键步骤。来自古现代中医书籍等多渠道的知识,所构建的知识图谱能够建立症状,药物等之间的关系。本文基于较大规模的医案
随着互联网的飞速发展,缓存技术（caching）的应用范围越来越广,从最初的操作系统和CPU,到如今的服务器和边缘节点。随着边缘计算等概念的相继出现和普及,缓存有了更丰富的应用场景和落地方式。通常来说,对于热点内容的缓存能减少不必要的开销并提升效率。在边缘计算场景下,利用边缘节点靠近用户的特点,预先在边缘节点中缓存热门视频,能缩短用户获取视频的时间,大幅提升用户体验。然而,热门视频可能会有很多,单
基于人脑磁共振图像的个体认知参数定量估计一直是认知神经科学领域的一个研究热点,这类研究不仅可以探究大脑结构和功能的个体差异性,也有助于神经精神类疾病的辅助诊断与早期预警。然而目前大部分研究都是基于单标签技术而不是多标签技术,而多标签学习考虑了标签之间的相关关系,可以提供更丰富的信息,从而提高预测的准确率。目前的个体认知参数定量估计研究大多还是基于静息状态功能磁共振图像（fMRI）开展的,近期研究表
视频目标分割是指将视频序列每一帧中感兴趣的目标区域从背景中分离出来。其中,无监督视频目标分割需要在未给定任何目标信息的前提下,将特定前景目标进行分离,因此成为当前的研究热点和难点。另外,视频序列的复杂性和多变性对无监督视频目标分割的准确性提出了更高的要求。因此,如何充分发掘并有效利用视频序列中丰富的信息以实现更为准确的无监督视频目标分割具有非常重要的研究价值。本文重点研究了如何充分利用视频序列中的
前列腺癌多年居于全球男性癌症发病率的首位,随着人口老龄化进程的加快以及经济的发展,中国男性前列腺癌患者数量呈现快速增长的趋势。动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI）是一种能够反映组织生理学信息的非侵入性的影像学检测手段,通过药代动力学模型的拟合可获得与组织生理特性相关的量化参数,可用于良恶性
软件可靠性指的是软件产品在规定条件下和规定时间内不引起系统失效的能力。软件可靠性预测即基于测试和运行维护期间观察和收集到的失效数据对未来软件可靠性进行预测。软件可靠性预测模型是软件可靠性预测的基础,通过对软件失效过程进行建模从而预测软件失效行为,保障软件可靠程度。随着人工智能技术的发展,深度学习模型在软件可靠性预测领域已经得到了初步应用。其中,长短期记忆（Long Short-Term Memor