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来自清华大学高性能处理器实验室
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=== ◇ 实验室简介 === | === ◇ 实验室简介 === | ||
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=== ◇ 科研成果展示 === | === ◇ 科研成果展示 === | ||
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** 实现了模拟电路隐蔽型硬件木马和抗硬件木马设计(R2D2: Runtime Reassurance and Detection of A2 Trojan Accepted by HOST 2018 and TCAD) | ** 实现了模拟电路隐蔽型硬件木马和抗硬件木马设计(R2D2: Runtime Reassurance and Detection of A2 Trojan Accepted by HOST 2018 and TCAD) | ||
** 集成了嵌入式1Mb的ReRAM | ** 集成了嵌入式1Mb的ReRAM | ||
** | ** 与厦门半导体投资集团有限公司合作,开发高性能RISC-V指令集嵌入式CPU IP。开发代号Egret。 | ||
[[File:Merlin.jpg|240px|Merlin Die]] [[File:Merlin_chip.jpg|180px|Merlin Chip]] | [[File:Merlin.jpg|240px|Merlin Die]] [[File:Merlin_chip.jpg|180px|Merlin Chip]] | ||
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=== ◇ 专利列表 === | === ◇ 专利列表 === | ||
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# 融合了顺序和VLIW的处理器体系结构及指令执行方法 | # 融合了顺序和VLIW的处理器体系结构及指令执行方法 | ||
# 一种支持超标量与超长指令字混合架构处理器的分支预测方法 | # 一种支持超标量与超长指令字混合架构处理器的分支预测方法 | ||
# 一种改进型PAp分支预测方法 | # 一种改进型PAp分支预测方法 | ||
# 一种计算存储一体的分布式计算机架构 | # 一种计算存储一体的分布式计算机架构 | ||
# 超标量处理器中指令相关性检测的方法 | # 超标量处理器中指令相关性检测的方法 | ||
# 一种以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法 | |||
# 一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法 | |||
# 一种基于现场可编程门阵列实现神经网络计算的方法 | |||
# 一种自生成神经网络构建方法 | |||
受理专利 | 受理专利 | ||
# | #一种脉冲神经网络的多层训练算法 | ||
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Copyright © 2009- | Copyright © 2009-2019 DSP Laboratory, Institute of Microelectronics, Tsinghua University. All Rights Reserved. 清华大学微电子所数字信号处理器实验室 版权所有. | ||
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2019年3月29日 (五) 00:42的版本
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