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公开(公告)号：CN111428189A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010249282.4
申请日：2020-04-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种用于反卷积运算的数据预处理方法及装置，通过根据反卷积核的尺寸以及所述反卷积核的步长，设定多个抽取起始点，并根据所述多个抽取起始点，分别按照预设的抽取间隔，对所述反卷积核进行元素抽取，获取多个子卷积核，其中，不同的抽取起始点对应获取不同的子卷积核，每一个所述子卷积核包括抽取所得的多个元素。上述方法中，硬件加速器在针对子卷积核与输入矩阵执行相乘累加操作时，不会存在大量的无效操作，提高了硬件加速器的计算效率，也无需额外的寄存器存储无效操作得到的中间结果，节省了硬件加速器的存储资源。
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公开(公告)号：CN111367497A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010138192.8
申请日：2020-03-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请提供了一种基于posit数据格式的浮点数乘法运算方法及装置。所述方法包括：获取第一浮点数和第二浮点数之后，分别对第一浮点数和第二浮点数进行分析，根据分析后得到的值，确定目标浮点数。采用posit数据格式进行乘法运算，则可以在0附近保证精度的同时，又可以很大程度的减少数据位宽，从而减少神经网络的训练时间，也降低了对于存储，位宽等资源的需求。
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公开(公告)号：CN111313911A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201911161919.8
申请日：2019-11-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于5G LDPC码的高性能、低复杂度的度自适应定点化译码算法。在5G LDPC码中，很大一部分变量节点的列重为1，因此这些节点在每次迭代中只能接收到一个校验消息，导致其对所接收校验消息的精度极其敏感，从而具有较高的出错概率。基于此，本发明公开了一个新的校验方程，其精度逼近置信传播算法但复杂度仅与最小和算法近似。此外，考虑到5G LDPC码的行重和列重都极不规则，采用了列重自适应来对列重较高的变量节点进行特殊处理。仿真结果表明与目前最优的算法相比，本发明提出的算法可以在保证低复杂度的前提下，获得0.4dB的性能增益，从而大大提升了5G LDPC码的纠错性能。
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公开(公告)号：CN111310909A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010111005.7
申请日：2020-02-24
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种浮点数转换电路，能够将基于IEEE 754规范的单精度浮点数转换为posit数据格式的单精度浮点数，即第二浮点数。在很多神经网络的训练过程中，其运算数据近似服从正态分布，可通过变换使数据集中在0附近，而本发明中的posit数据格式的单精度浮点数在神经网络训练过程中就可以在0附近保证精度，并且，本发明中posit数据格式的单精度浮点数的预设总位宽是可以调控的，因此又可以很大程度的减少数据位宽，进而减少存储所需要的资源以及读写过程所消耗的资源，提高神经网络训练的效率。
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公开(公告)号：CN106940638B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710151784.1
申请日：2017-03-10
Applicant: 南京大学
IPC: G06F7/57
Abstract: 本发明公开了一种新型的高速、低功耗、省面积的二进制有符号数的原码加/减运算单元的硬件架构。该架构有一个加/减控制信号，能够指示电路执行加法运算或减法运算。输入两个二进制有符号数的原码，在的加/减控制信号指示下，该硬件架构能够快速地计算出对应的两数的和或差，并仍然以原码的形式呈现。本发明主要包含了加法器，减法器，比较器，求补单元和数据选择器，接近并行化地计算出两数之和、差以及差的相反数，并根据两数的符号位、相对大小以及加/减控制信号的不同组合情况，迅速地从两数之和、差以及差的相反数三者中筛选出一个作为最终的结果。本发明通过优化计算方法，大大缩短了二进制原码加/减运算单元硬件架构的关键路径，并降低了功耗，减小了面积开销，使本发明具有广泛的运用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110875746A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201811016480.5
申请日：2018-08-29
Applicant: 南京大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种高速Generalized Integrated Interleaved(GII)code译码器的硬件架构。现有文献对GII的译码算法研究仅仅停留在软件层面，本发明首次提出了GII译码器的硬件架构。该架构充分利用GII码的特性，拥有极高的速度。为满足高吞吐率的要求，在interleave层面采用全并行；而在符号层面，校正子计算单元、嵌套校正子计算单元、钱搜索单元和数值计算单元均采用部分并行。针对算法中嵌套校正子的计算和关键方程系数更新两个部分，本发明设计了对应的高效硬件架构。而在逆矩阵乘法模块中，免去了复杂的矩阵求逆，使用查找表来实现。本架构可以达到极高的吞吐率，再考虑到GII码本身极低的译码复杂度，很适合应用在要求高速和低功耗FEC方案的场景中。
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公开(公告)号：CN110875745A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201811016477.3
申请日：2018-08-29
Applicant: 南京大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种面向高速硬件电路实现的GII码译码算法。修改了传统译码算法的顶层结构，使得译码结构更加规则，因此更加利于硬件电路实现。相比于传统GII译码算法中的iBM算法，本发明采用的riBM算法有着更短的关键路径，这使得更高速的硬件实现成为可能。riBM算法中多项式系数的高效更新方法首次被提出，他允许之前译码阶段的结果可以在后面译码过程中被复用。本发明只在相应阶段计算需要的高阶嵌套校正子，因此消除了传统算法的冗余操作，免去了对高嵌套阶校正子的存储。本发明为GII码提供了面向高速硬件电路实现的译码算法，使得在例如以太网通信等多种要求译码器有高性能高吞吐率的场景中，GII码可以成为一种有竞争力的编码方案。
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公开(公告)号：CN108540184A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810335737.7
申请日：2018-04-11
Applicant: 南京大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08 , H04L1/06
Abstract: 本发明公开了一种优化的大规模天线系统信号检测方法及其硬件架构。在通信系统中天线数目的增加将导致信号检测的过程和计算变得非常复杂。本发明提出了一种优化的Gaussian-Seidel信号检测算法及其有效实现的硬件架构，可以适用于128×8，64×8，32×8的天线系统。本算法利用泰勒公式可以将传统算法中的除法计算全部转化为简单的乘加操作，在硬件实现上可以有效节省查找表(LUT)资源。而由于利用数据的无关性，对下三角矩阵元素进行分组，从而改变下三角矩阵求逆的方式，重复使用算法前面部分的硬件单元(乘法器和加法器)，因此本算法可以进一步减少硬件消耗。结合流水线交织的方法，基于优化后的Gaussian-Seidel信号检测算法的系统的吞吐率提高2倍。本发明利用泰勒公式，分组求逆和流水线交织，从不同方面去节约硬件资源，提高系统的吞吐率，具有一定的创新性。
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公开(公告)号：CN107888537A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711254630.1
申请日：2017-11-28
Applicant: 南京大学
CPC classification number: H04L27/3483 , H04L1/0048 , H04L1/005 , H04L27/38
Abstract: 本发明公开了一种在大规模天线系统中改善系统复杂度的信号检测方法。在通信系统中天线数目的增加将导致信号检测的过程和计算变得非常复杂。本发明提出了一种基于信道硬化特性的深度简化的消息传递方法，包括以下步骤：步骤一，系统实数域化，并行计算每个用户的软消息向量，排序确定其最大软消息对应的星座点向量；步骤二：迭代计算，依次计算每个用户的均值消息和软消息向量，更新最大软消息对应的星座点向量，并即时运用于下个用户的消息传递；步骤三：利用固定星座点向量计算均值，并行完成最后一次消息传递，将更新后的星座点向量转化回复数域后作为对信号的估计。本发明利用即时更新和固定点计算相结合的消息传递方式，能够在不影响系统误码率性能的前提下有效降低系统的迭代次数和计算复杂度，具有一定的创新性。
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公开(公告)号：CN107193623A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710396009.2
申请日：2017-05-24
Applicant: 南京大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 本发明公开了一种新型的基于非确定有限状态自动机(NFA)的正则表达式硬件电路的编译方法以及编译器的实现。在该编译器框架下，实现了全自动编译过程，通过七段程序段，将功能段各组件功能实现并按整体的功能框架实现连结。本发明提出了一种新型的正则表达式硬件电路转换方法，改进传统MY构造算法，采用链式分析取代深度树状分析，减少重复深度。定义新型的NFA状态记录结构，兼容匹配与否定匹配功能。实现了从正则表达式到硬件电路转换、仿真、测试、综合的过程。综合以上方法可以快速高效的完成正则表达式到RTL的自动编译，能快速自动完成大规模正则匹配引擎的配置。
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