【IC前端虚拟项目】mvu顶层集成的原则与技巧

本文介绍了在IC前端虚拟项目中,MVU模块的顶层集成方法。遵循将专用IP与通用模块分离的原则,创建了mvu_core层,包含了inst_buffer、read_path和write_path。同时,解释了为何采用两层封装以保持core层的简洁性和独立时钟复位域。集成过程使用verilog-mode工具,并提到了后续的VCS编译、spyglass lint检查和DC综合等步骤,以达到前端设计的交付标准。

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【IC前端虚拟项目】数据搬运指令处理模块前端实现虚拟项目说明-优快云博客

截止目前,所有的子模块编码均宣告完成,接下来就是封装顶层的时刻了。我自己规划和集成顶层一般有一个习惯,就是在top层下面封装core层和其他模块,比如mvu的top层下例化了mvu_reg和mvu_core两个模块,而mvu_core下面是前三篇文章中所阐明的模块:inst_buffer、read_path和write_path。

为什么要规划两层而不是一层呢?这是我的习惯或者说是学习到的经验吧,主要有两个考虑:

1.把专用功能的IP和通用功能模块隔开,core内只集成专用IP,而诸如异步FIFO、CRG、PLL等通用功能模块则放置于更上层,这样core是非常“干净”的;

2.区分时钟域和复位域,保证core层是独立的时钟复位不需要糅杂太多的其他的考虑,比如本设计中࿰

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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