MMCME2_ADV

时间: 2023-10-11 20:14:39 浏览: 69
MMCME2_ADV 是一种数字集成电路(Digital Integrated Circuit,简称DIC),它是一种可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,简称PLD)的类型。MMCME2_ADV 是 Xilinx 公司生产的一款 PLD 的模块,用于实现时钟管理和时钟生成。
相关问题

[Place 30-575] Sub-optimal placement for a clock-capable IO pin and MMCM pair. If this sub optimal condition is acceptable for this design, you may use the CLOCK_DEDICATED_ROUTE constraint in the .xdc file to demote this message to a WARNING. However, the use of this override is highly discouraged. These examples can be used directly in the .xdc file to override this clock rule. < set_property CLOCK_DEDICATED_ROUTE BACKBONE [get_nets sys_clk_IBUF] > sys_clk_IBUF_inst (IBUF.O) is locked to IOB_X1Y74 instance_name/inst/mmcm_adv_inst (MMCME2_ADV.CLKIN1) is provisionally placed by clockplacer on MMCME2_ADV_X1Y2 The above error could possibly be related to other connected instances. Following is a list of all the related clock rules and their respective instances. Clock Rule: rule_mmcm_bufg Status: PASS Rule Description: An MMCM driving a BUFG must be placed on the same half side (top/bottom) of the device instance_name/inst/mmcm_adv_inst (MMCME2_ADV.CLKFBOUT) is provisionally placed by clockplacer on MMCME2_ADV_X1Y2 and instance_name/inst/clkf_buf (BUFG.I) is provisionally placed by clockplacer on BUFGCTRL_X0Y31

Based on the provided information, it seems that there is a sub-optimal placement for a clock-capable IO pin and MMCM pair in your design. If this condition is acceptable, you can use the CLOCK_DEDICATED_ROUTE constraint in the .xdc file to demote the message to a WARNING. However, using this override is highly discouraged. To override this clock rule, you can add the following line in the .xdc file: ``` set_property CLOCK_DEDICATED_ROUTE BACKBONE [get_nets sys_clk_IBUF] ``` Please note that this error could possibly be related to other connected instances. The related clock rule "rule_mmcm_bufg" seems to be passing, but it's important to review all the clock rules and their respective instances to ensure proper placement. If you have any further questions or need additional assistance, feel free to ask.

[DRC PDRC-34] MMCM_adv_ClkFrequency_div_no_dclk: The computed value 500.000 MHz (CLKIN1_PERIOD, net clk_in1_clk_wiz_main) for the VCO operating frequency of the MMCME2_ADV site MMCME2_ADV_X1Y5 (cell clk_wiz_main_inst/inst/mmcm_adv_inst) falls outside the operating range of the MMCM VCO frequency for this device (600.000 - 1440.000 MHz). The computed value is (CLKFBOUT_MULT_F * 1000 / (CLKINx_PERIOD * DIVCLK_DIVIDE)). Please run update_timing to update the MMCM settings. If that does not work, adjust either the input period CLKINx_PERIOD (10.000000), multiplication factor CLKFBOUT_MULT_F (5.000000) or the division factor DIVCLK_DIVIDE (1), in order to achieve a VCO frequency within the rated operating range for this device.如何解决

这个错误信息表明,您的设计中使用的时钟频率计算值超出了Xilinx器件的MMCM VCO频率的操作范围。具体来说,计算得到的VCO操作频率为500.000 MHz,而该器件的MMCM VCO频率的操作范围为600.000 - 1440.000 MHz。 要解决这个问题,有几种可能的方法: 1. 更新MMCM设置:按照错误信息中提到的建议,可以运行"update_timing"命令来更新MMCM设置。这个命令会根据当前的时钟约束和时序分析结果,自动调整MMCM的参数以确保VCO频率在操作范围内。 2. 调整输入周期:您可以尝试调整输入时钟的周期(CLKINx_PERIOD),使得计算得到的VCO频率在操作范围内。根据错误信息,当前的输入周期为10.000 ns。您可以根据需要适当增加或减小该值,然后重新运行时序分析和生成比特流文件。 3. 调整乘法因子和除法因子:另一个调整的选项是修改乘法因子(CLKFBOUT_MULT_F)和除法因子(DIVCLK_DIVIDE)。您可以根据实际需求适当增加或减小这两个因子的值,以使得计算得到的VCO频率在操作范围内。 需要注意的是,调整这些参数可能会对设计的时序和性能产生影响,因此在进行更改之前,建议您仔细评估和分析设计的需求和约束。另外,确保您的时钟源和外部电路也能够支持所需的时钟频率范围。 如果上述方法仍然无法解决问题,建议您参考Xilinx官方文档、用户指南和相关社区资源,以获取更详细的指导和支持。

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def FGSM(self, x, y_true, y_target=None, eps=0.03, alpha=2/255, iteration=1): self.set_mode('eval') x = Variable(cuda(x, self.cuda), requires_grad=True) y_true = Variable(cuda(y_true, self.cuda), requires_grad=False) if y_target is not None: targeted = True y_target = Variable(cuda(y_target, self.cuda), requires_grad=False) else: targeted = False h = self.net(x) prediction = h.max(1)[1] accuracy = torch.eq(prediction, y_true).float().mean() cost = F.cross_entropy(h, y_true) if iteration == 1: if targeted: x_adv, h_adv, h = self.attack.fgsm(x, y_target, True, eps) else: x_adv, h_adv, h = self.attack.fgsm(x, y_true, False, eps) else: if targeted: x_adv, h_adv, h = self.attack.i_fgsm(x, y_target, True, eps, alpha, iteration) else: x_adv, h_adv, h = self.attack.i_fgsm(x, y_true, False, eps, alpha, iteration) prediction_adv = h_adv.max(1)[1] accuracy_adv = torch.eq(prediction_adv, y_true).float().mean() cost_adv = F.cross_entropy(h_adv, y_true) # make indication of perturbed images that changed predictions of the classifier if targeted: changed = torch.eq(y_target, prediction_adv) else: changed = torch.eq(prediction, prediction_adv) changed = torch.eq(changed, 0) changed = changed.float().view(-1, 1, 1, 1).repeat(1, 3, 28, 28) changed[:, 0, :, :] = where(changed[:, 0, :, :] == 1, 252, 91) changed[:, 1, :, :] = where(changed[:, 1, :, :] == 1, 39, 252) changed[:, 2, :, :] = where(changed[:, 2, :, :] == 1, 25, 25) changed = self.scale(changed/255) changed[:, :, 3:-2, 3:-2] = x_adv.repeat(1, 3, 1, 1)[:, :, 3:-2, 3:-2] self.set_mode('train') return x_adv.data, changed.data,\ (accuracy.item(), cost.item(), accuracy_adv.item(), cost_adv.item())

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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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