过去几年，Atlas 人形机器人的动态跑酷能力已经让全世界的关注，后来我们还看到 Atlas 在模拟建筑工地上搬搬扛扛。Atlas 目前仍然是一个开发平台，尚不能在现实世界中工作，一部分原因是它的液压驱动设计。波士顿动力最新人形机器人Atlas，其核心技术涵盖了机械设计、控制理论、传感器融合、机器学习等多个领域。

本文介绍了面向模块的差异化综合策略配置方法。针对FPGA设计中不同功能模块的特性，提出了性能优化(PERFORMANCE_OPTIMIZED)和布线优化(ALTERNATE_ROUTABILITY)两种核心策略，前者适用于高速时序路径模块，后者适合易出现布线拥塞的模块。此外还介绍了低功耗、面积优先等可选策略。详细说明了在Vivado工具中通过Tcl脚本为特定模块设置BLOCK_SYNTH.STRA

摘要：本文研究了PCM/FM码同步、GMSK调制解调及MSD多符号检测技术，重点分析了Turbo乘积码(TPC)的编解码过程。通过MATLAB仿真实现了MSD检测算法，测试了不同调制指数下的误码率性能。结果表明，MSD检测能有效改善GMSK系统的误码性能，TPC编码通过迭代解码可接近香农限。研究为数字通信系统设计提供了理论依据和实现方案。

Vivado时序约束中的-invert参数用于反转信号的有效边沿或逻辑极性。该参数主要应用于时钟和延迟约束，其核心功能是告知时序分析工具信号的实际有效状态与默认相反。对于时钟信号，Vivado默认上升沿有效，使用-invert则指定下降沿为有效边沿，并据此计算建立和保持时间。该参数确保时序分析结果与电路实际行为一致，特别适用于需要反转默认有效状态的设计场景。

本文介绍了Vivado中的两个关键综合设置：1. -keep_equivalent_registers选项控制等效寄存器（共享相同输入端的寄存器）的优化处理，建议不勾选以自动优化无意产生的冗余寄存器；2. -resource_sharing选项管理算术运算单元的资源共享，提供auto/off/on三种模式，默认auto模式会根据设计需求自动优化加减乘法运算的资源复用。这两个设置分别针对寄存器优化和

本文介绍了FPGA时序报告的基本分析流程。首先需要准备FPGA工程并打开Vivado工具的时序报告功能。重点解读了General Information中的三部分关键内容：1）器件参数（型号7z020、封装clg400、速度等级-2）；2）Vivado软件版本信息（2022.2版）；3）时序报告生成命令及其参数意义（包括路径数量限制、详细检查模式等）。这些信息共同构成了时序分析的基础框架，为后续深

FPGA输出延迟约束是确保外部芯片正确采样数据的关键时序约束。通过set_output_delay命令定义最大/最小延迟，分别对应外部芯片的建立/保持时间要求。Vivado工具中，set_output_delay语法包含时钟参考、边沿选择等参数，具体应用场景包括：SDR单边沿（上升/下降沿）约束，以及DDR双边沿约束（需添加-add_delay参数避免覆盖）。约束数值需根据芯片手册和PCB走线确定

本文详细介绍了Vivado HLS和传统FPGA开发流程，并对比了两种方法的适用场景。Vivado HLS允许使用高级语言（如C、C++）描述硬件行为，自动转换为RTL代码，适合算法密集型设计，开发效率高。其流程包括算法设计、添加优化指令、C仿真、C到RTL综合、RTL仿真、C/RTL协同仿真及IP核导出。传统FPGA开发则基于RTL级设计，流程包括需求分析、RTL代码实现、功能仿真、综合、实现、

它不是预先计算完整的注意力矩阵，而是在计算小块输出时，根据需要动态地计算注意力分数和权重。例如，在计算一个小块Qi与其他小块Ki和Vj的交互时，仅计算当前小块所需的注意力分数和权重，并且在计算完成后，不存储完整的注意力矩阵，而是直接更新小块输出。例如，重复利用已经计算过的中间结果，避免重复计算相同的部分。在传统的自注意力计算中，需要先计算所有的注意力分数，然后进行 Softmax 归一化，最后计算

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是由Meta开发的一种大规模语言模型，旨在提高自然语言处理任务的性能。LLaMA基于Transformer机构，并经过大规模数据训练，以便在多种语言任务中表现出色。LLaMA在Transformer结构的基础上，采用前置层归一化（Pre-normalization）和RMSNorm归一化函数（Normalizing Functi