首页:修订间差异
来自清华大学高性能处理器实验室
跳到导航跳到搜索
无编辑摘要 |
|||
(未显示同一用户的2个中间版本) | |||
第30行: | 第30行: | ||
{| class="wikitable" width="99%" style="border;1px" | {| class="wikitable" width="99%" style="border;1px" | ||
| | |||
=== ◇ 科研成果展示 === | === ◇ 科研成果展示 === | ||
第40行: | 第40行: | ||
** 在六发射VLIW流水线基础上实现双发射超标量指令执行 | ** 在六发射VLIW流水线基础上实现双发射超标量指令执行 | ||
** 首次实现VLIW流水线分支预测功能 | ** 首次实现VLIW流水线分支预测功能 | ||
** 兼容ARM v7a 指令集,1.9DMIPS/MHz,实测频率150MHz | ** 兼容ARM v7a 指令集,1.9DMIPS/MHz,实测频率150MHz(@SMIC130nm) | ||
** 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 | ||
第54行: | 第54行: | ||
** 生物神经网络具备后天生长特性,可以增加神经网络原来不具备的功能 | ** 生物神经网络具备后天生长特性,可以增加神经网络原来不具备的功能 | ||
** 生物神经网的记忆是分布式的,采用内容提取记忆的方式 | ** 生物神经网的记忆是分布式的,采用内容提取记忆的方式 | ||
** 最新成果:He H, Yang X, Xu Z, Deng N, Shang Y, et al. (2019) Implementing artificial neural networks through bionic construction. PLOS ONE 14(2): e0212368. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212368; Xu Yang, Guo Liu, Songgaojun Deng, Zichao Wei, Hu He*, Yingjie Shang, Ning Deng. Artif Intell Rev (2018). https://doi.org/10.1007/s10462-018-9626-2 | ** 最新成果:He Hu, Shang Yingjie, Yang Xu, Deng Ning, etc., Constructing an Associative Memory System Using Spiking Neural Network, Frontiers in Neuroscience,https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fnins.2019.00650 ; He H, Yang X, Xu Z, Deng N, Shang Y, et al. (2019) Implementing artificial neural networks through bionic construction. PLOS ONE 14(2): e0212368. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212368; Xu Yang, Guo Liu, Songgaojun Deng, Zichao Wei, Hu He*, Yingjie Shang, Ning Deng. Artif Intell Rev (2018). https://doi.org/10.1007/s10462-018-9626-2 | ||
|- | |- | ||
| | | | ||
第103行: | 第103行: | ||
{| class="wikitable" width="99%" style="border;1px" | {| class="wikitable" width="99%" style="border;1px" | ||
| | |||
=== ◇ 专利列表 === | === ◇ 专利列表 === |
2019年7月3日 (三) 00:48的版本
欢迎访问 清华大学数字信号处理器实验室!
|
|
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.