要解决的问题：要解决以下问题：由于依赖于外部输入时钟，老虎机系统时钟并不总是针对波特率值进行优化（例如，系统时钟的时钟速率不是波特率值的整数倍），因此分频可能会导致错误；处理器设备的用户必须准备用于分频时钟频率以获得波特率值的程序；并且如果对于多个信道存在收发器，则定位器获得波特率值的处理更加复杂。

 

    近年来，机器学习技术取得了许多令人难以置信的成就。在包括图像识别、人脸检测和围棋游戏在内的许多水果机智能任务中，它已经超过或超过了人类的表现。许多机器学习算法需要大量的计算，例如大矩阵的乘法。随着硅技术已经扩展到低于14nm的范围，简单地缩小器件的规模不能再提供足够的加速。需要新的设备技术和系统架构来提高计算能力。为机器学习设计特定的硬件需求很大。需要对硬件和算法进行联合设计和优化。；对于机器学习加速，传统的基于SRAM和DRAM的系统具有低容量、高延迟和高待机功率。相反，新兴存储器，如相变随机存取存储器（PRAM）、自旋转移力矩磁随机存取存储器、电阻式随机存取存储器等，遥控器具有低待机功率、高数据密度、快速存取和优异的可扩展性。

    本文提出了一种分层存储器建模框架，并在四个不同的抽象层次上对PRAM和STT-MRAM进行了建模。利用所提出的模型，进行了各种捕鱼机仿真，以研究性能、优化、可变性、可靠性和可扩展性。；像RRAM这样的新兴存储设备可以作为二维交叉点阵列工作，以加快机器学习算法中的乘法和累加。本文提出了一种利用RRAM交叉点阵列实现内存学习的并行编程方案。编程电路在TSMC 65nm技术中进行了设计和仿真，与CPU性能相比，字典学习任务的速度提高了900倍。；从算法的角度来看，受大脑高精度和低功耗的启发，本文提出了一种具有尖峰速率依赖可塑性（SRDP）学习规则的生物似前馈抑制尖峰神经网络。它在MNIST数据集上实现了95%以上的准确率，这与稀疏编码算法相当，但需要的计算次数要少得多。系统地研究了抑制在该网络中的作用，并表明其可以提高学习中的上分器硬件效率。