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VCPU:用C ++编写的虚拟CPU
VCPU 用C ++编写的虚拟CPU。 操作码 01:将RAM中的下一个数字加载到reg0中10:将RAM中的下一个数字加载到reg1中11:添加reg0和reg1; 将结果存储在reg2中100:呼叫中断位于内存中的下一个位置101:将reg0和reg1相乘; 将结果存储在reg2中 中断 10:将reg2打印到控制台 寄存器 reg0:通用寄存器reg1:通用寄存器reg2:算术结果存储 笔记 上面的操作码是唯一实现的。 没有汇编程序; 程序必须以最终二进制格式编写。 编译中 make make run
2024-06-23 12:55:48
5KB
1
头歌实践教学平台 MIPS流水CPU设计---HUST
本实验从 MIPS 单周期 CPU 开始逐步构建无冲突冒险的理想指令流水线,能处理分支相关的指令流水线,采用气泡处理数据相关的气泡式流水线,采用重定向解决数据相关的重定向流水线。并最终在 MIPS 五段流水线上实现动态分支预测技术。 第1关:单周期CPU(24条指令).txt 第2关:理想流水线设计.txt 第3关:气泡流水线设计(EX段分支3624版本).txt 第4关:重定向流水线(EX段分支2298版本).txt 第7关:单周期MIPS+单级中断.txt 第9关:多级嵌套中断(EPC内存堆栈保存).txt (其余关卡还在持续更新当中……)
2024-06-19 16:11:45
748KB
计算机组成原理
计算机体系结构
头歌实践教学平台
【计算机组成原理实验】单周期cpu的实现_源码文件
【计算机组成原理实验】单周期cpu的实现_源码文件,平台:vivado single_cycle_cpu.rar
2024-06-09 18:28:44
8KB
计算机组成原理
Verilog
单周期CPU
1
计组头歌实验:MIPS单周期CPU设计(24条指令)(HUST)1-4关源码
计组头歌实验:MIPS单周期CPU设计(24条指令)(HUST)1-4关源码
2024-06-08 12:57:07
396KB
cpu
1
计算机组成原理-logisim设计mips系统16位单时钟周期CPU设计
使用 Logisim 来创建一个16-位单时钟周期 CPU。 制作一个寄存器组(也称寄存器文件)模块(组件)。 制作一个 ALU,该 ALU 暂时可以仅实现 ADD,SUB,AND,OR 四种运算 制作一个下一条指令的逻辑,即 PC(程序计数寄存器)的逻辑 CPU 包括以下器件: 1)寄存器文件 2)PC 寄存器及每时钟周期 PC+1 的逻辑(需要认真阅读一下后面的说明) 3)ALU 4)指令内存(为了简单,建议你使用系统提供的 ROM,而不是 RAM)
2024-06-07 09:00:45
19KB
计算机组成原理
logisim
mips
cpu
1
易语言源码易语言取CPU使用率演示例程源码.rar
易语言源码易语言取CPU使用率演示例程源码.rar
2024-06-06 20:05:32
378KB
易语言源码易语言取CPU使用率演
1
易语言取CPU使用率演示例程
易语言取CPU使用率演示例程源码,取CPU使用率演示例程,取CPU使用率,NtQuerySystemInformation_spi,NtQuerySystemInformation_sti
2024-06-06 19:56:06
4KB
易语言取CPU使用率演示例程源码
取CPU使用率演示例程
取CPU使用
1
MIPS 54条指令单周期CPU设计说明1
(2)根据 ADD 的操作确定所需器件,PC 寄存器、指令存储器(instruction (3)根据指令所需用到的操作及部件的输入输出关系,可以得到如下数据通路
2024-06-05 23:21:08
4.52MB
网络协议
1
12代CPU-英伟达T400显卡win7注入驱动包
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2024-06-05 21:06:25
295.42MB
WIN7
1
C#,LTSM基本原理的实现代码(CPU),学习LTSM的好材料
长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。LSTM是一种含有LSTM区块(blocks)或其他的一种类神经网络,文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元,因为它可以记忆不定时间长度的数值,区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。图1底下是四个S函数单元,最左边函数依情况可能成为区块的input,右边三个会经过gate决定input是否能传入区块,左边第二个为input gate,如果这里产出近似于零,将把这里的值挡住,不会进到下一层。左边第三个是forget gate,当这产生值近似于零,将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate,他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。LSTM有很多个版本,其中一个重要的版本是GRU(Gated Re
2024-06-02 17:31:30
315KB
LTSM
循环神经网络
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