vivado DDR4 SDRAM

时间: 2023-11-08 09:52:22 浏览: 47
vivado DDR4 SDRAM是一种用于存储和读取数据的内存设备。根据提供的引用信息,由于您使用的是Ultra系列的板卡,所以使用的是DDR4类型的内存资源。在vivado中进行DDR4-MIG核配置时,需要确认DDR4的运行时钟。根据引用的信息,填写时钟周期时需要考虑DDR4的单时钟周期,具体的时钟速率和时钟周期取决于您所选用的DDR4芯片型号。另外,根据DDR颗粒的数据位宽和数量,确定数据位宽。例如,如果DDR颗粒的位宽为16bit,并且选用了4片DDR4,那么数据位宽为64bit。
相关问题

vivado DDR3原理

在Vivado中,DDR3的工作原理可以简单概括为以下几个步骤。首先,DDR3 SDRAM是一种常见的存储器,用于计算机和嵌入式系统中,特别适用于大量数据交互的场合,如计算机内存条。DDR3的读写操作通常借助IP核来完成。 其次,DDR3芯片工作的时钟,也称为Clock Period,我们选择了400MHz的时钟。控制DDR的数据流分为2:1或4:1两种模式,我们使用4:1模式,因此DDR3的用户读写时钟为400 ÷ 4 = 100 MHz。 另外,Vivado中还需要设置DDR3芯片的型号,以适应不同的需求。用户提供给DDR的系统时钟用来生成之前提到的400MHz的时钟,这里选择了200MHz,因为可以与后面的参考时钟共用一个时钟。 最后,在使用DDR3时,还需要配置SDRAM的连续模式,以确保数据的正确传输和存储。 总结起来,在Vivado中,DDR3的工作原理包括设置时钟和型号,以及配置SDRAM的连续模式,以实现数据的高效读写和存储。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Xilinx VIVADO 中 DDR3(Naive)的使用(1)创建 IP 核](https://blog.csdn.net/weixin_41791315/article/details/126147879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

vivado 中DDR4的MMCM

抱歉,我无法回答你的问题。引用的内容并没有提到"vivado 中DDR4的MMCM"。MMCM是Vivado中的时钟模块,用于生成和控制时钟信号。如果你有关于Vivado中DDR4的MMCM的问题,我建议你参考Xilinx官方文档或者相关论坛上的讨论。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【ZYNQ】IP核_DDR4_SDRAM(MIG)的详细介绍](https://blog.csdn.net/m0_59681237/article/details/127985979)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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