一种时钟频率监测电路和方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117554694A

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202311491638.5

    申请日:2023-11-09

    Abstract: 本发明公开了一种时钟频率监测电路和方法,属于集成电路设计领域,本发明通过对两个时钟域下的计数逻辑进行实时精确控制,实现用户预定义频率波动范围的时钟频率监测,同时输出频率监测异常或正常的监测结果信号。本发明使用纯数字电路实现,不涉及模拟电路,实现方法明确,控制逻辑简单,相较于传统的解决方案具有低开销、易实现以及高灵活性的特点。本发明采用数字电路实现,易于SoC设计实现和集成;实现效果更有优势,可实现频率过高或过低情况的监测和预警。本发明提出的方法和结构不要求已知参考时钟必须比待测时钟频率高,且在频率相当的情况下误差很小,应用灵活性以及误差控制均优于传统结构。

    一种适用于多种位宽并行输入数据的CRC校验控制系统

    公开(公告)号:CN112036117B

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN202010889797.0

    申请日:2020-08-28

    Abstract: 本发明公开了一种适用于多种位宽并行输入数据的CRC校验控制系统,AHB接口单元实现对AHB访问协议的解析;CRC计算单元对数据源进行CRC计算后,将CRC值进行输出;CRC预置值单元用于和CRC计算的结果进行比较;比较单元实现对校验值和预置值进行比对;计数单元实现对校验过程进行超时计数和对数据源进行计数,生成中断产生单元所需的条件;中断产生单元实现控制系统对外中断的产生。通过采用基于校验数据源选择最佳计算多项式的机制、数据并行校验机制以及中断控制处理机制等,实现对不同数据源采用不同多项式的快速并行校验,同时又能通过中断处理机制,提升控制系统工作的可靠性,解决了嵌入系统、SoC系统内数据可靠性问题。

    一种基于CORTEX-R4架构的SoC结构

    公开(公告)号:CN117573605A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311489879.6

    申请日:2023-11-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于CORTEX‑R4架构的SoC结构,包括系统处理器、EMIF1控制器、EMIF2控制器、管脚复用控制模块IOMAX和若干个功能外设模块;系统处理器为CORTEX‑R4处理器内核;系统处理器和若干个功能外设模块集成在片内总线系统BUS MATRIX上;系统处理器的TCM地址空间三套接口的ATCM、B0TCM和B1TCM分别外接片内FLASH模块、EMIF1控制器和片内SRAM存储器;EMIF2控制器支持大容量存储器的访问控制,EMIF2控制器的引脚EMIF2IO和EMIF1控制器的引脚EMIF1IO均通过管脚复用控制模块IOMAX控制,EMIF2控制器和EMIF1控制器的对外引脚为EMIF IO MUX;外部引脚MODE输入给管脚复用控制模块IOMAX,决定模块内部寄存器MODE REG的复位值,MODE REG复位后通过片内总线接口进行配置。

    一种AHB-lite总线矩阵的结构
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116401201A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310335219.6

    申请日:2023-03-30

    Abstract: 本发明公开了一种AHB‑lite总线矩阵的结构,包括:输入输出控制模块分别与主机、地址译码及从机信号传送模块进行信息交互;从机控制模块连接从机;主机控制模块与所有的从机控制模块相连接,进行信息交互;一个主机对应一个主机控制模块,一个从机对应从机控制模块。本发明实现了基于AHB‑lite总线矩阵的多主机多从机的并行访问;同时本发明控制逻辑通用性强,可扩展性好,易于扩展,应用灵活性高。基于无总线访问冲突时的各主机总线访问可以直接传递到从机,加速访问速率;基于AHB‑lite的两级流水,支持多主多从的无缝高效总线访问。

    一种CAN总线控制器数据存储电路及数据存储方法

    公开(公告)号:CN109981431B

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN201910198926.9

    申请日:2019-03-15

    Abstract: 本发明公开了一种CAN总线控制器数据存储电路及数据存储方法,通过设置信息处理模块实现CAN内核数据缓冲区与邮箱间的数据交互;寄存器和邮箱访问模块实现处理器与邮箱间的信息交互;RAM访问仲裁模块控制对邮箱的访问;本发明采用一块双端口RAM,该双端口RAM分为128个邮箱,通过信息处理模块的控制,使得对于任何一个发送邮箱,如果发送ID、帧信息无需改变,则每次仅需更新数据位即可;对于一个接收邮箱而言,接收的数据被处理器读出后,处理器可通过镜像寄存器,对其ID和mask位进行重新配置,以使该邮箱可以接收新的ID节点的数据;通过将邮箱进行编号存储数据,使得处理器能够明确知道数据来自哪个邮箱,无需进行ID译码。

    一种异步fifo实现电路
    6.
    发明授权

    公开(公告)号:CN108829373B

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN201810533118.9

    申请日:2018-05-25

    Abstract: 本发明一种异步fifo实现电路,包括fifo控制模块,以及基于异步时钟clk1和clk2设置的基于clk1的同步fifo1和基于clk2的同步fifo2;同步fifo1和同步fifo2中的数据宽度相同;fifo控制模块包括与基于clk1的同步fifo1交互的fifo1状态控制模块,与基于clk2的同步fifo2交互的fifo2状态控制模块,以及跨时钟域脉冲转换模块;fifo1状态控制模块和fifo2状态控制模块用于根据电路的输入信号分别对同步fifo1和同步fifo2进行状态控制;状态控制包括IDLE态、WR态和RD态;跨时钟域脉冲转换模块用于clk1时钟域和clk2时钟域之间脉冲信号的转换。

    一种包含片内振荡器的MCU电路结构及测试方法

    公开(公告)号:CN119558246A

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411664145.1

    申请日:2024-11-20

    Abstract: 本发明提供一种包含片内振荡器的MCU电路结构及测试方法,主要针对默认时钟为片内振荡器的MCU,在MCU总线上挂接有模式控制寄存器,该模式控制寄存器用于控制MCU在正常工作模式、回环测试模式和片外时钟测试模式切换,其中,回环测试模式用于通过模块互连配置将多个同一功能通信模块输入输出管脚相连,进行批量ATE测试;片外时钟测试模式用于采用片外时钟输入,进行单路通信模块及复杂通信模块的ATE测试。本发明在不增加MCU对外管脚以及不增加ATE测试板外围器件的情况下,可以完成包含片内振荡器MCU的全模块全功能测试,且支持MCU的批量测试。

    一种降低深度神经网络数据迁移及功耗的卷积运算结构

    公开(公告)号:CN111275180B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010130325.7

    申请日:2020-02-28

    Abstract: 本发明公开了一种降低深度神经网络数据迁移及功耗的卷积运算结构,包括乘法器和加法器,乘法器的输入端分别连接多路复选器MUX1和多路复选器MUX2,乘法器的输出端与多路复选器MUX1的输出端经多路复选器MUX3与加法器的输入端连接,加法器的输入端还连接有多路复选器MUX4的输入端,多路复选器MUX1、多路复选器MUX2、乘法器、多路复选器MUX3、多路复选器MUX4的输出端和加法器的输入端分别连接寄存器reg1,加法器的输出端连接寄存器reg2,寄存器reg2的输出端连接多路复选器MUX4的输入端,用于实现卷积运算的乘累加操作。本发明适用于当前所有卷积神经网络模型,在最大程度满足数据并行度的前提下,有效降低了全局计算的动态功耗,控制结构简单,具有极强的通用性。

    一种基于指令扩展的流水线紧耦合加速器接口结构

    公开(公告)号:CN110806899A

    公开(公告)日:2020-02-18

    申请号:CN201911061832.3

    申请日:2019-11-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于指令扩展的流水线紧耦合加速器接口结构,包括相关检测模块和加速引擎,相关检测模块设置在译码级,用于检测加速指令对于寄存器文件RF访问的数据相关;当加速指令进入译码级后,启动相关检测模块,输入寄存器文件RF访问请求,仅当判断有相关产生,产生阻塞应答信号;加速引擎设置在运算执行级,由译码级通过级间寄存器reg3发出的加速器访问请求信号激活加速引擎部件,此时运算执行部件处于旁路状态,运算执行部件与加速器的访问应答进入多路选择器MUX1,多路选择器MUX1将在加速指令标识信号作用下选择相应的结果发往级间寄存器reg4。本发明具有极强的通用性,适用于多数处理器系统。

    一种降低深度神经网络数据迁移及功耗的卷积运算结构

    公开(公告)号:CN111275180A

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN202010130325.7

    申请日:2020-02-28

    Abstract: 本发明公开了一种降低深度神经网络数据迁移及功耗的卷积运算结构,包括乘法器和加法器,乘法器的输入端分别连接多路复选器MUX1和多路复选器MUX2,乘法器的输出端与多路复选器MUX1的输出端经多路复选器MUX3与加法器的输入端连接,加法器的输入端还连接有多路复选器MUX4的输入端,多路复选器MUX1、多路复选器MUX2、乘法器、多路复选器MUX3、多路复选器MUX4的输出端和加法器的输入端分别连接寄存器reg1,加法器的输出端连接寄存器reg2,寄存器reg2的输出端连接多路复选器MUX4的输入端,用于实现卷积运算的乘累加操作。本发明适用于当前所有卷积神经网络模型,在最大程度满足数据并行度的前提下,有效降低了全局计算的动态功耗,控制结构简单,具有极强的通用性。

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