处理器系统
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102819699A

    公开(公告)日:2012-12-12

    申请号:CN201210181964.1

    申请日:2012-06-04

    Abstract: 本发明涉及一种处理器系统,包括一控制器及与该控制器连接的一TPM芯片、多个处理器、多个与处理器一一对应的缓存器;TPM芯片存有密钥、加密算法和解密算法;缓存器用于缓存关联于与其对应的处理器的数据,其中包括需要加密、解密的数据;控制器控制和协调TPM芯片、处理器、缓存器的工作。本处理器系统能独立进行加解密,运用于嵌入式计算机系统时,能提高嵌入式计算机系统的信息安全性能。

    SimpCon/AHB总线接口及Java处理器系统

    公开(公告)号:CN102819509B

    公开(公告)日:2015-03-11

    申请号:CN201210132188.6

    申请日:2012-04-28

    Abstract: 本发明涉及一种SimpCon/AHB总线接口,包括:控制译码器一,从SimpCon总线中接收I/O访问信息传给SYS处理模块或控制译码器二;控制译码器二,从SimpCon总线中接收存储器访问信息或从控制译码器一接收的I/O访问信息,然后进行转换输入到AHB总线上;控制译码器三,接收AHB总线上的输出信息,并进行译码分析,将相应地信息输给SYS处理模块、多路选择器和SimpCon总线;多路选择器,受SYS处理模块的控制选择输出到SimpCon总线;SYS处理模块,用于实现中断信息的输入与响应。本发明可以实现SimpCon总线与AHB总线的通讯,进而提高Java处理器与外设的通信能力。

    SimpCon/AHB总线接口及Java处理器系统

    公开(公告)号:CN102819509A

    公开(公告)日:2012-12-12

    申请号:CN201210132188.6

    申请日:2012-04-28

    Abstract: 本发明涉及一种SimpCon/AHB总线接口,包括:控制译码器一,从SimpCon总线中接收I/O访问信息传给SYS处理模块或控制译码器二;控制译码器二,从SimpCon总线中接收存储器访问信息或从控制译码器一接收的I/O访问信息,然后进行转换输入到AHB总线上;控制译码器三,接收AHB总线上的输出信息,并进行译码分析,将相应地信息输给SYS处理模块、多路选择器和SimpCon总线;多路选择器,受SYS处理模块的控制选择输出到SimpCon总线;SYS处理模块,用于实现中断信息的输入与响应。本发明可以实现SimpCon总线与AHB总线的通讯,进而提高Java处理器与外设的通信能力。

    处理器系统及嵌入式计算机系统

    公开(公告)号:CN202939610U

    公开(公告)日:2013-05-15

    申请号:CN201220260881.7

    申请日:2012-06-04

    Abstract: 本实用新型涉及处理器系统及嵌入式计算机系统,其中,一种处理器系统,包括一控制器及与该控制器连接的一TPM芯片、多个处理器、多个与处理器一一对应的缓存器;TPM芯片存有密钥、加密算法和解密算法;缓存器用于缓存关联于与其对应的处理器的数据,其中包括需要加密、解密的数据;控制器控制和协调TPM芯片、处理器、缓存器的工作。本处理器系统能独立进行加解密,运用于嵌入式计算机系统时,能提高嵌入式计算机系统的信息安全性能。

    SimpCon/AHB总线接口及Java处理器系统

    公开(公告)号:CN202736034U

    公开(公告)日:2013-02-13

    申请号:CN201220193284.7

    申请日:2012-04-28

    Abstract: 本实用新型涉及一种SimpCon/AHB总线接口,包括:控制译码器一,从SimpCon总线中接收I/O访问信息传给SYS处理模块或控制译码器二;控制译码器二,从SimpCon总线中接收存储器访问信息或从控制译码器一接收的I/O访问信息,然后进行转换输入到AHB总线上;控制译码器三,接收AHB总线上的输出信息,并进行译码分析,将相应地信息输给SYS处理模块、多路选择器和SimpCon总线;多路选择器,受SYS处理模块的控制选择输出到SimpCon总线;SYS处理模块,用于实现中断信息的输入与响应。本实用新型还涉及一种可以实现与AHB总线通讯的Java处理器系统。本实用新型可以实现SimpCon总线与AHB总线的通讯,进而提高Java处理器与外设的通信能力。

    一种基于数字孪生模型的芯片故障注入系统

    公开(公告)号:CN117807928A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311704516.X

    申请日:2023-12-11

    Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生模型的芯片仿真故障注入系统。该系统通过数字化的方式创建了一个真实世界的复制品,可以模拟真实世界的行为,从而提供更加深入的理解和洞察力。数字孪生模型主要用于在半导体领域进行芯片故障的检测和预防,通过对目标系统数字孪生模型的仿真,快速生成多种故障场景,并根据需求动态调整模型参数,更好地模拟真实的故障情况。本发明的实施方式主要包括数字孪生模型模块,故障注入、故障检测、故障日志和网络通信五个模块,可有效地帮助半导体行业更好的模拟真实故障。

    一种面向GPGPU的细粒度低开销的容错系统

    公开(公告)号:CN110083488B

    公开(公告)日:2023-03-17

    申请号:CN201910320906.4

    申请日:2019-04-21

    Abstract: 本发明提出了一种面向GPGPU的细粒度低开销的容错系统,其中包括任务划分模块,检查点备份模块,冗余执行与错误检测模块,错误修复模块。本发明可以实现对GPU计算部件瞬时故障的容错处理,并且可以解决GPU的传统软件容错方法中容错粒度大、错误修复代价高、容错系统性能差等问题。本发明的有益效果:能够把线程任务进行划分,减小kernel的计算规模,在检查点备份时只需对相对活跃变量进行备份,减少了存储带来的时空开销,在错误修复时只需把与错误相关的部分对象进行复算,减小了复算带来的容错代价,并且充分利用CPU‑GPU异构系统的异步机制,隐藏了因为数据传输带来的时间延迟,提高了系统的性能。

    基于智能芯片的SOM神经网络算法处理方法

    公开(公告)号:CN111860818B

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202010714776.5

    申请日:2020-07-23

    Abstract: 本发明提出了一种基于智能芯片的自组织特征映射神经网络(Self‑organizing Map,SOM)算法处理方法。SOM神经网络是无监督机器学习中一种经典的聚类算法,在图像处理、数据挖掘、深度学习有广泛的应用。本发明将SOM神经网络算法划分成不存在数据依赖的多个步骤,这个过程在下文中称为Kernel的划分。在保证每个步骤高并行度的情况下,将各个步骤在GPU上实现,对应下文里Kernel的分步骤实现与优化。在单个Kernel在GPU上完成高效的实现后,再将所有的步骤整合为一个Kernel。对整合后的Kernel进行深度优化,并将各个分步骤整合迭代的过程中,使用全局同步的方法,最终实现了一个可以在GPU端单次Kernel启动即可完成的高效的SOM神经网络算法。

    一种基于云边协同的多维时间序列异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN115021956A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210416032.4

    申请日:2022-04-20

    Abstract: 本发明涉及智能网联工控系统安全协同防护领域,尤其涉及一种基于云边协同的多维时间序列异常检测方法及系统。该系统包括:采集传感器和执行器数据的工控数据采集防护层;进行模型部署、进行ICS实时数据的异常检测并将结果和策略下发至工控系统的边缘计算层;对多维时间序列异常检测模型进行训练更新并将模型下发至边端的云计算层;去除时序信号规律性的谱残差数据处理方法;提取状态特征、控制特征、时间特征的s‑net、u‑net、t‑net网络;对t时刻预测和解码的p‑net和d‑net网络;实现异常判断和定位的马氏距离计算方法。本发明提出的云边协同工控异常检测方法相较于传统模型,可以有效解决边端计算资源有限等问题,同时具有更高的鲁棒性和异常检测精度。

Patent Agency Ranking