摘要： 
Computer Architecture Lecture20 和 CS6810 Chapter 5. Multiprocessors, Coherence. 的学习笔记，详细介绍了对称共享内存多处理器（SMP）和分布式内存多处理器（DMM），以及基于Snoop的缓存一致性协议和基于目录的缓存一致性协议。 阅读全文
Computer Architecture Lecture20 和 CS6810 Chapter 5. Multiprocessors, Coherence. 的学习笔记，详细介绍了对称共享内存多处理器（SMP）和分布式内存多处理器（DMM），以及基于Snoop的缓存一致性协议和基于目录的缓存一致性协议。 阅读全文
摘要： 
Digital Design and Computer Architecture Lecture21的学习笔记，介绍内存架构和子系统、内存控制器，并详细介绍了DRAM的内部结构。 阅读全文
Digital Design and Computer Architecture Lecture21的学习笔记，介绍内存架构和子系统、内存控制器，并详细介绍了DRAM的内部结构。 阅读全文
Digital Design and Computer Architecture Lecture23&25b&26a的学习笔记，介绍大缓存，多核缓存以及虚拟内存。 
高等数字集成电路课程作业的记录，都是很简单的toy design，只有VCS，Verdi和Design Compiler的脚本以及约束可供参考。 
Digital Design and Computer Architecture Lecture22&23的学习笔记，介绍缓存体系结构和一些缓存操作，及优化缓存的策略。 
现代DRAM结构由于核心速度限制，通过burst模式和多Banks结构提高带宽。CUDA中，warp级聚合内存访问减少DRAM请求，提升效率。分块访问模式通过将数据加载到共享内存中，降低全局内存访问频率，进一步优化CUDA内存访问性能。 
详细介绍了IIC通信协议并给出如何使用PCF8591，用verilog实现。 
使用PYNQ生成PWM波控制舵机/步进电机/机械臂。 
这篇文章探讨了CUDA编程中的warp和SIMD概念，以及控制分歧对性能的影响。warp是CUDA中线程调度的基本单位，每个warp包含32个线程，以SIMD方式执行相同指令。控制分歧发生在同一warp中线程因不同控制路径而导致执行效率下降。文章通过向量加法示例分析了控制分歧的影响，表明只有在特定情况下（如线程索引超出范围）才会产生控制分歧，其对性能影响通常较小。总体而言，合理设计数据结构和算法可以降低控制分歧，提升CUDA程序的性能。 
这段文字详细介绍了CUDA编程中的内存管理和数据定位。首先，强调了GPU的内存带宽与浮点计算能力之间的关系，指出性能瓶颈主要来源于内存访问的限制。接着，通过矩阵乘法的示例，展示了如何利用共享内存提高性能，介绍了内存类型（如全局内存、常量内存、寄存器和共享内存）及其访问方式。此外，讨论了Tiling技术，通过将数据划分为小块来优化内存访问。Tiling的有效实现需要线程的同步，以确保在加载和计算阶段的正确执行。最后，文中提供了处理任意大小矩阵的方法，说明如何在矩阵乘法中避免无效计算并管理边界条件。