当提起芯片时，人们首先想到的是Intel公司，因为这家公司生产的桌面端CPU实在是太出名了，以至于大家下意识的认为芯片就是它。做为AIoT产品的产品经理，当工程师提起芯片时，也许大家首先想到的是海思、高通、瑞芯微、全志、联发科等公司。一旦工程师提起AI芯片，大部分产品经理就懵了，因为这里面涉及到算法AI+硬件芯片，两个陌生的领域叠加在一起，直接是懵圈的平方。

当用户请求集群系统时，集群给用户的感觉就是一个单一独立的服务器，而实际上用户请求的是一组集群服务器。，就是许多的计算机一起co-work，因为机器太多了，又需要协同工作，所以需要按照一定的方式来管理，管理的结构形式叫做拓扑（这个不用管）。通过集中监控和调用，可以充分共享计算机的CPU、内存、磁盘、License等资源，一组安装了LSF软件的计算机组成了一个。(Cluster)就是指一组（若干个）相

要理解什么是的“训练（training）”，我们可以把它类比成在学校中学习。和大多数人一样——为了完成一项工作，需要接受教育。具体来说，经过训练（training）的神经网络可以将其所学应用于数字世界的任务——例如：识别图像、口语词、血液疾病，或者向某人推荐她/他接下来可能要购买的鞋子等各种各样的应用。这种更快更高效的版本的神经网络可以基于其训练成果对其所获得的新数据进行「推导」，在人工智能领域，

jinja2 是一个模仿 Django 模板语言而重新开发的模板引擎，因为 Django 模板引擎限制比较多，因此有人开发出了 jinja2 这个库。所以如果你比较熟悉 Django 模板，那么 jinja2 你也很快就能了解。

covergroup可以（往往）用在class中，这和“covergroup像class”这一说法并不矛盾，因为这和class可以用在class中是一样的。在验证中，随机是一种高效产生激励以覆盖待测空间的方法，与此同时，我们还需要一种检查待测空间是否真的被覆盖、是否足够覆盖的方法，也就是验证中常说的覆盖率收集。功能覆盖率不一定用coverage or cover property实现，但SV提供的

从DDR的访存特性来说，对同一块DDR，两个访存操作之间需要一些时间间隔，这里面包括CL (CAS时延）, tRCD（RAS到CAS时延），tRP（预充电有效周期）等。从NOC视角看，此时一块连续的内存已经被均匀的分布到不同的memory controller（或同一个memory controller不同通道）所控制的内存中。另外一种提高访存带宽的技术就是让同一块内存分布到不同的通道中去，这种技

看register model里面的值也是类似的做法，找到 register view，然后找到 register model 添加 register 到 waveform里面。答案是有的，下面让我们看看是怎么做到的。下面我们看下 uvm component里面的信息，通过指定一个 component 然后右击 add to waveform 就可以看component的信息。跑完仿真之后，我们点

要理解什么是的“训练（training）”，我们可以把它类比成在学校中学习。和大多数人一样——为了完成一项工作，需要接受教育。具体来说，经过训练（training）的神经网络可以将其所学应用于数字世界的任务——例如：识别图像、口语词、血液疾病，或者向某人推荐她/他接下来可能要购买的鞋子等各种各样的应用。这种更快更高效的版本的神经网络可以基于其训练成果对其所获得的新数据进行「推导」，在人工智能领域，

cache，中译名高速缓冲存储器，其作用是为了更好的利用局部性原理，减少CPU访问主存的次数。简单地说，CPU正在访问的指令和数据，其可能会被以后多次访问到，或者是该指令和数据附近的内存区域，也可能会被多次访问。因此，第一次访问这一块区域时，将其复制到cache中，以后访问该区域的指令或者数据时，就不用再从主存中取出。cache分成多个组，每个组分成多个行，linesize是cache的基本单位，