Kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi «vlsi tizimini loyihalashtirish» fanidan amaliy mashg

 

---

168 
 ADABIYOTLAR RO‘YXATI 
 
1.
Елшин Ю.М. Справочное руководство по работе с подсистемой 
SPECCTRA в P-CAD 2000. – М.: СОЛОН-Р, 2002г. – 272с. 
2.
Обзор программных средств проектирования EDA. EDA Express. 
2000. Апрель. №1. С. 2-17. 
3.
Разевиг В.Д. Система проектирования печатных плат ACCEL EDA 
15 (P-CAD 2000). – М.: Солон-Р, 2000г. – 418с. 
4.
Разевиг В.Д. Система P-CAD 2000. Справочник команд. – М.: 
Горячая линия – Телеком, 2001. – 256с. 
5.
Дэвид М. Харрис, Сара Л. Харрис. Цифровая схемотехника и 
архитектура компьютера. – 2-е изд. – 2013. – 1662 c. 
6.
Жан М. Рабаи, Ананта Чандракасан, Боривож Николич. Цифровые 
интегральные схемы. Методология проектирования. – 2-е изд. – 
М.:«Вильямс», 2016. –912 c. 
7.
Угрюмов Е.П. Цифровая схемотехника: учеб. пособие для вузов. — 
3-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2010. – 816 с. 
8.
Бибило П.Н. Основы языка VHDL: учеб. пособие. –Изд. 6-е. - М.: 
ЛИБРОКОМ, 2014. – 328 с. 
9.
VHDL. Справочное пособие по основам языка / В.П. Бабак, А.Г. 
Корченко, Н.П. Тимошенко, С.Ф. Филоненко. – М.: Додэка-XXI, 2008. – 224 
с. 
10.
Тарасов И.Е. Разработка цифровых устройств на основе ПЛИС 
Xilinx с применением языка VHDL / И.Е. Тарасов. – Изд. 2-е. – М.: Горячая 
линия – Телеком, 2015. – 252 с. 
11.
Qiu J. et al. Going deeper with embedded fpga platform for 
convolutional neural network // Proceedings of the 2016 ACM/SIGDA 
International Symposium on Field-Programmable Gate Arrays. 
12.
Solovyev R. A., Kustov A. G., Ruhlov, V. S. Schelokov A. N., Puzyrkov 
D. V. // Hardware implementation of a convolutional neural network in fpga based 

---

169 
on fixed point calculations. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences, July 2017, in 
Russian. FPGA ’16. New York, NY, USA: ACM, 2016, P. 26–35. 
13.
Zhang С., et al., Optimizing fpga-based accelerator design for deep 
convolutional neural networks // Proceedings of the 2015 ACM/SIGDA 
International Symposium on Field-Programmable Gate Arrays. FPGA ’15. New 
York, NY, USA: ACM, 2015, P. 161–170. 
14.
Suda N., et al. Throughput-optimized opencl-based fpga accelerator for 
large-scale convolutional neural network // Proceedings of the 2016 ACM/SIGDA 
International Symposium on Field-Programmable Gate FPGA ’16. New York, NY, 
USA: ACM, 2016, P. 16–25. 

---

170