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乘法器最新娱乐体验_乘法器符号(2024年11月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

乘法器

数字电路笔记8：比器+运算 𐟓š 数值比较器数值比较器是一种数字电路，用于比较两个输入数值的大小。它接收两个输入信号，并根据比较结果输出相应的信号。例如，当输入的数值相等时，比较器会输出一个高电平信号；当输入的数值不相等时，比较器会输出一个低电平信号。 𐟔砧œ憎算电路算术运算电路是数字电路中的一种，专门用于执行各种算术运算。它包括加法器、减法器、乘法器和除法器等基本运算单元。这些电路通过特定的逻辑操作，将输入的二进制数进行相应的算术运算，并输出结果。 𐟓 笔记分享这些笔记是我个人在学习数字电路过程中的总结，仅供大家参考和交流使用。由于笔记的原创性，我无法保证其完全正确，因此请在使用时自行判断其准确性。 𐟓⠦𓨦„事项未经授权，请勿转载或用于商业用途。如有侵权行为，后果自负。

24电赛C题：信号发生与调幅波产生初探 𐟒ᠤ🡥𗥏‘生器：我们团队计划使用9959DDS作为信号源，尽管目前市场上可能已经缺货。DDS具有四路可调幅相频且频率高的特点，非常适合我们的需求。不过，它的价格也相对较高，大约300元一块。 𐟔砨𐃥𙅦𓢤𚧧”Ÿ：在尝试了几种方案后，我们最终选择了乘法器AD835来实现调幅波产生。之前我们有多余的板子，但由于当时懒得制作，只做了一片，结果这次需要用两块。购买了两块835模块后，发现价格非常昂贵。虽然835调幅出来的不是AM波，但通过对基带信号加直流偏置，使用加法器或直接电阻分压的方法，我们得到了不错的调幅效果。不过，由于DDS的问题，产生的图形效果并不是很理想，我们还在继续调试。 𐟓 后续步骤：总体来说，后续的步进使用一个衰减器，合成则使用一个宽带加法器。具体的芯片选择还需要进一步研究，我们自己制作的芯片还没有经过调试。 𐟚€ 熬夜记：由于第一天熬夜熬得不行，赶末班地铁回家。明天估计还得熬夜继续工作。这些方案可能还有很多未经验证的问题，但我们会继续努力。

亚德诺今天给大家介绍一款超棒的音频DSP——ADAU1701JSTZ-RL，来自ADI/亚德诺。这款神器可是音频处理领域的佼佼者哦！产品种类：音频 DSP 𐟎犊特点： 28/56位、50MIPS数字音频处理器，处理速度杠杠的！两个ADC，信噪比高达100dB，THD+N为-83dB，声音清晰度一流。四个DAC，信噪比104dB，THD+N-90dB，音质细腻。完全独立的操作，从串行EEPROM自引导，方便又可靠。辅助ADC带4输入多路复用器，模拟控制更灵活。 GPIO用于数字控制和输出，使用SigmaStudio图形工具可完全编程。 28位㗲8位乘法器，带56位累加器，实现双精度加工。时钟振荡器和PLL，支持多种采样率，从64㗦S到512㗦S。灵活的串行数据输入/输出端口，兼容I2S、左对齐、右对齐和TDM模式。支持高达192kHz的采样率，音频体验更上一层楼。片上稳压器，与3.3V系统兼容，稳定性强。 48引脚塑料LQFP封装，小巧易用。应用场景：多媒体扬声器系统：让你的音响效果更上一层楼。 MP3播放器扬声器底座：音质更佳，使用更方便。汽车音响主机：安全驾驶的同时享受高品质音乐。微型立体声音响：小巧玲珑，音质不俗。数字电视：清晰度更高，声音更逼真。演播室监视器：专业音频处理，提升节目质量。扬声器分频器：精准分频，声音更纯净。乐器效果处理器：为乐器增添专业音效。座椅音响系统（飞机/大客车）：舒适享受，音质一流。总之，ADAU1701JSTZ-RL是一款功能强大、应用广泛的音频DSP，无论是音频处理还是控制编程，都能轻松应对。赶紧入手试试吧！

𐟔쨊柳‡设计全流程解析𐟒ኰŸš€芯片设计，这一高科技领域的核心流程，其实与我们的日常生活息息相关。你知道吗，芯片设计的最小单位就是晶体管哦！𐟒ኊ𐟒Ž在芯片设计的历史长河中，晶体管的发展功不可没。从最初的集成电路到如今的复杂电路，晶体管作为基本构建单元，一直在推动着科技的进步。𐟒ꊊ𐟌如今，芯片设计已经呈现出全球化、跨界融合的趋势。在EDA工具的助力下，芯片设计变得更加可扩展和可靠，为各行各业提供了强大的支持。𐟌 𐟔那么，芯片设计流程是怎样的呢？简单来说，它包括系统规格定义、架构设计、基础逻辑设计、逻辑验证、物理设计布局、物理设计验证以及最终测试等步骤。每一步都需要精心设计和严格验证，确保芯片的稳定性和性能。𐟔 𐟒᤻夸€个4㗴阵列乘法器设计为例，我们可以看到芯片设计是如何将复杂的算法转化为可执行的硬件指令的。从逻辑图到原理图，再到最终的物理布局，每一步都充满了挑战和创意。𐟒ኊ𐟚€现在，你是不是对芯片设计有了更深入的了解呢？让我们一起期待未来芯片设计的更多可能性吧！𐟌Ÿ

振幅调制器设计指南：AM和DSB信号调制 𐟓– 设计背景振幅调制器是一种在通信领域广泛应用的技术，主要用于传输音频和语音信号。AM（幅度调制）和DSB（双边带调制）是两种常见的振幅调制方式。设计一个能够同时实现AM和DSB信号调制的振幅调制器，并确保输出波形无明显失真，是一个具有挑战性的任务。 𐟌 应用场景 AM和DSB调制器在通信领域有着广泛的应用场景，包括广播电台、无线电通信以及一些特定的音视频传输系统。广播电台：AM调制器常用于传输音频信号到广播电台，通过调整载波信号的振幅来传输不同的音频内容。无线电通信：AM调制器在无线电通信中用于语音传输，例如航空通信中飞行员与地面控制台的通信。电视传输：过去，一些模拟电视系统使用DSB调制器来传输音频和视频信号，尽管在现代数字电视中已被其他技术取代。 𐟔砨ŽŸ理振幅调制的基本原理是将调制信号附加在高频载波上，通过控制载波的振幅来实现信号的传输。AM和DSB调制技术都是基于这一原理。 AM（幅度调制）：通过调制信号控制高频载波的振幅，使其随调制信号做线性变化。 DSB（双边带调制）：载波受到抑制，只保留调制信号的正负边带部分。 𐟔⠦–𙦡ˆ选择振幅调制电路的核心是乘法器，用于实现频谱线性搬移。调制方式分为低电平调制和高电平调制：低电平调制：先调制后功放，主要用于DSB、SSB以及FM信号。高电平调制：功放和调制同时进行，主要用于AM信号。高电平调制进一步分为集电极调幅电路和基极调幅电路。 𐟔砤𚧥“参数及使用输入电压：12V及-8V直流电压；载波频率：465KHz正弦波；调制信号：1KHz正弦波；输出信号幅度（峰-峰值）：≥2V。通过合理选择电路元件和调整参数，可以设计出一个满足上述要求的振幅调制器，确保AM和DSB信号调制的稳定性和可靠性。

苏联三进制计算机是基于三进制数字系统发展而来的一种计算机。这种计算机使用-1、0、1三个数字进行运算，其逻辑电路比二进制更为简单，且能表示的数字范围更大。在苏联，科研人员利用三进制数的特性，设计出了一种称为“𐡐𕑂𑃐𝑌”的三进制计算机。 “𐡐𕑂𑃐𝑌”计算机具有快速乘法器，采用小型铁氧体随机存储器作为缓存，支持24条指令。由于其指令系统的对称性和无“无符号数”概念的特点，其架构简单稳定，且经济高效。在研发过程中，该计算机展现出了惊人的可靠性和稳定性，甚至在一些现有程序上也能顺利运行。尽管三进制计算机在苏联取得了一定的研究成果，但由于技术和应用等方面的限制，它并未得到广泛应用。然而，随着科技的不断发展，三进制计算机的原理和优势仍然值得进一步探索和研究。

1958年时，苏联造了50台三进制电脑，这种电脑用的是三进制系统，据说更接近人脑的思考方式，理论上比二进制要好。不过最后，美国的二进制电脑成了主流，这是为啥呢？其实啊，关键在于决策。苏联对三进制的态度，就跟他们后来的命运差不多，一旦走错一步，就步步错下去了。现在的电脑都是用二进制，虽然二进制简单，但它没法完全表达人的想法。而苏联的三进制电脑就能补这个缺，它能把真、假、不确定这三种判断都给表达出来，跟人脑的思维方式很像。三进制对于计算机自我学习和模糊运算特别有用，逻辑上更符合人的思考习惯，本来是个挺牛的产品，结果早早地就被淘汰了。 1956年，世界上第一台三进制电脑“𐡐𕑂𑃐𝑌”诞生了，这是一台有快速乘法器的时序电脑，能执行24条指令，结构简单又稳定，成本也不高，指令系统设计得还挺好读。用电脑阅读是个超前的想法，可以说是现在电子书的老祖宗。当时说的“阅读”就是指浏览文本。这是二进制还没搞定的事，苏联在这方面领先了一步。 1958年底，“𐡐𕑂𑃐𝑌”原型机做出来了，但苏联的领导们对电脑不太感兴趣，觉得组装起来太麻烦，不符合工业化的需求，加上成本也高，所以不少领导都不支持。第一批做了50台，送到学校、银行、军队去试用。结果两年下来，这些电脑用起来都挺顺手，没出啥毛病。 1960年4月，“𐡐𕑂𑃐𝑌”完成了公测，在各种温度下都表现得很稳定，生产流程也优化了。可惜的是，苏联领导还是不买账，量产计划泡汤了。因为领导们的短视，合作伙伴捷克斯洛伐克的工厂倒闭了。苏联看不上眼的三进制电脑，美国那边却研究得热火朝天，但他们用的是二进制。有意思的是，美国二进制电脑的成本比苏联三进制电脑还要高出2.5倍，成本高，但他们还是坚持搞研究。二进制电脑只有黑白两种状态，没有灰色地带，相比三进制，逻辑上差了一截。不过，美国抓住了好时机，苏联高层一叫停，二进制电脑就有了发展空间。那时候美苏两个大国都在较劲，都想成为各领域的老大。这次电脑研发的竞争，苏联高层主动放弃了，给了美国机会。没有竞争对手，美国的二进制电脑发展得飞快，其他国家对这种计算能力很羡慕。就算二进制电脑的思维方式不太接近人脑，但也比人工计算快多了。很多国家都向美国下单买二进制电脑，中国也买了。 60年代的时候，中国只有两台电脑，主要是钱学森用。别的科研团队要用电脑就得排队，或者等钱学森下班后才能用。虽然二进制有争议，但不影响它在实际中的应用。对中国来说，那时候正在研发核武器，有了电脑帮忙，钱学森的工作效率提高了不少。美国的二进制电脑越来越普及，苏联领导还是没啥改变。错过了时代的步伐，看着美国占领了大部分市场，苏联也就放弃了。到了80年代，美国苹果公司推出了第一代个人电脑，计算机进入了新时代。美国一路领先，苏联错过了追赶的机会，技术差距越来越大，最后放弃了竞争。

北京大学计算机考研经验分享（五）考研是个持久战，尤其是考北大的计算机专业，真是需要下点狠心。今天我就来分享一下我的考研经验，希望能帮到正在奋斗的你们。教材推荐 𐟓š 首先，统考408的四门课教材推荐给大家：《数据结构》：严蔚敏的版本，这本书内容全面，但有些部分是不考的，建议重点还是看考研辅导资料。《计算机组成原理》：唐朔飞的版本，这本书需要花较多时间理解，前期可以重点攻克。《计算机操作系统》：汤子瀛的版本，和组成原理有些重合，但出题角度不同。《计算机网络（第五版）》：谢希仁的版本，这本书主要靠背诵。复习策略 𐟧 复习数据结构时，第一遍要偏重结构的定义和算法的思想，不必拘泥于实现细节。理解了结构的定义和算法的思想，大部分分数就能拿到手了。代码实现可以在理解的基础上自己实现。组成原理的复习要细致，知识点零散，前期要花大量时间去理解，包括原码补码的加减乘除、乘法器和加法器的实现、指令的执行流程等等。这些细节都会考到，需要认真抠每一个知识点。操作系统和计算机网络都是靠大量背诵的科目。在第一遍理解的基础上，花时间背诵就能拿到比较好的分数。复习计划 𐟓… 复习建议至少三轮，因为知识点太多，一轮复习很难完全覆盖。第一轮是最艰难的，但后续的查漏补缺会轻松很多。建议第一轮按照一月一本书的进度进行，四个月完成四门课的复习。第一轮过后可以开始接触真题了，明白真题的出题方式后，第二轮复习就知道该重点记忆哪一类知识了。第二轮尽量在暑假结束前完成，因为后期大量的时间要留给政治和英语。第二轮结束后可以开始刷真题了。如果一轮结束就刷了真题的同学，这个时候也建议二刷。统考真题非常具有二刷的价值，在刷题的过程中，遇到不会或者遗忘的知识点，要回去重新复习。11到12月一般会有各种总结和模拟卷，这时候需要在刷模拟卷的同时不断查漏补缺进行复习。这个阶段去看各种总结资料会更加省力。总结 𐟓 备考过程中反复遗忘是不可避免的，增加复习次数就是对抗遗忘的有效途径。三轮复习结束后可以刷真题了，如果一轮结束就刷了真题的同学，这个时候也建议二刷。统考真题非常具有二刷的价值，在刷题的过程中，遇到不会或者遗忘的知识点，要回去重新复习。11到12月一般会有各种总结和模拟卷，这时候需要在刷模拟卷的同时不断查漏补缺进行复习。这个阶段去看各种总结资料会更加省力。希望这些经验能帮到你们，祝大家都能顺利上岸北大！𐟚€

如何设计超越现有AI芯片的全新芯片？如果让我来设计AI芯片，我会从以下几个方面入手，旨在超越现有芯片的性能，并探索新的设计方法：专用硬件加速器 𐟚€ 定制化架构：针对特定的AI工作负载（如深度学习、卷积神经网络、Transformer等）设计专用的计算单元，以提高计算效率。矩阵运算优化：由于AI模型大量使用矩阵和向量运算，可以设计专门的矩阵乘法器和累加器。内存与计算融合（Processing-in-Memory, PIM）𐟒𞊥‡少数据移动：将计算单元和内存紧密结合，直接在内存中进行数据处理，减少数据在内存和处理器之间的传输延迟和能耗。新型存储技术：利用RRAM、MRAM等新型存储器，实现更高的存储密度和速度。先进的工艺制程 𐟏튧𜩥𐏥ˆ𖧨‹尺寸：采用最新的半导体工艺（如5nm、3nm），提高芯片的性能和能效。 3D封装和芯片堆叠：利用三维集成技术，将多个芯片堆叠在一起，减少信号传输延迟，增加带宽。异构计算架构 𐟌 CPU、GPU、NPU协同：在芯片中集成多种计算单元，针对不同类型的任务分配最合适的资源。可重构计算单元：使用FPGA或其他可编程逻辑，允许芯片根据需要动态调整硬件配置。模拟和光子计算 𐟌ˆ 模拟计算：利用模拟电路进行计算，特别适用于特定的AI算法，如神经网络的加权求和。光子计算：探索光子芯片，以光信号进行数据传输和计算，具有高带宽和低延迟的优势。能效优化 ⚙️ 低精度计算：支持INT8、BF16等低精度数据类型，减少计算量和能耗，同时保持模型精度。稀疏性利用：在硬件层面支持稀疏矩阵运算，只计算非零元素，提高计算效率。软件与硬件协同设计 𐟒𛊧𜖨™褼˜化：开发专用的编译器和运行时库，优化代码在硬件上的执行效率。算法优化：与算法工程师合作，设计适合硬件加速的模型和算法。神经形态计算 𐟧 生物启发式设计：模仿人脑神经元和突触的工作方式，开发更高效的计算模型。事件驱动：使用脉冲神经网络，仅在有事件发生时进行计算，降低能耗。安全与隐私 𐟔’ 硬件级安全措施：在芯片设计中集成安全模块，防止数据泄露和物理攻击。联邦学习支持：支持分布式训练和推理，保护用户数据隐私。量子计算探索 𐟌Œ 量子加速器接口：为未来可能的量子计算加速预留接口和架构支持。混合计算模式：研究经典计算和量子计算相结合的方法，提高复杂问题的求解速度。生态系统建设 𐟌𑊥𜀦”𞥹𓥏𐯼š提供开放的开发工具链和API，吸引更多开发者参与生态建设。标准化：推动相关标准和规范的制定，促进生态健康发展。通过这些方面的设计和优化，我相信能够设计出性能卓越、功能全面的AI芯片，为人工智能的发展提供强有力的支持。

【每日大模型论文】高能效语言模型只需要一个“加法” 大型神经网络的大部分计算耗费在浮点张量乘法上。BitEnergy AI 研究团队发现浮点乘法器可以用一个高精度的整数加法器来近似。他们提出了线性复杂度乘法 L-Mul 算法，用整数加法运算近似浮点数乘法。与 8 位浮点乘法相比，新算法所耗费的计算资源要少得多，但精度却更高。与 8 位浮点数乘法相比，所提出的方法能达到更高的精度，但所消耗的位级计算资源却大大减少。由于与整数加法运算相比，浮点数乘法需要的能量要高得多，因此在张量处理硬件中应用 L-Mul 运算有可能减少元素浮点张量乘法 95% 的能量成本和点乘法 80% 的能量成本。他们计算了 L-Mul 的理论误差期望值，并在一系列文本、视觉和符号任务中对该算法进行了评估，包括自然语言理解、结构推理、数学和常识性问题解答。他们的数值分析实验与理论误差估计相吻合，表明具有 4 位尾数的 L-Mul 算法可达到与 float8_e4m3 乘法相当的精度，而具有 3 位尾数的 L-Mul 算法则优于 float8_e5m2。对流行基准的评估结果表明，直接将 L-Mul 应用于注意力机制几乎是无损的。他们进一步证明，在 transformer 模型中，用 3 位尾数的 L-Mul 代替所有浮点乘法，在微调和推理中实现了与使用 float8_e4m3 作为累加精度相当的精度。 #知识分享# #大模型# #论文#

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