这篇是我在第一次参与的组会上分享的顶会论文，是我认识的一位博士发表的，其标题的含义大致是为具有鲁棒性的，由神经网络架构搜索出来的网络设计的加速器结构：
《NASGuard: A Novel Accelerator Architecture for Robust Neural Architecture Search (NAS) Networks》
这篇是我在第一次参与的组会上分享的顶会论文，是我认识的一位博士发表的，其标题的含义大致是为具有鲁棒性的，由神经网络架构搜索出来的网络设计的加速器结构：
《NASGuard: A Novel Accelerator Architecture for Robust Neural Architecture Search (NAS) Networks》
NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架。可惜的是，这个项目被开源出来一年后就草草停止维护了。
笔者本科的毕业设计为了与实验室研究的方向贴合，把NVDLA的RTL映射到了 Xilinx FPGA 上，并且上板编译了 Runtime 。映射成功后，很多伙伴对上板的过程很感兴趣，而这个步骤亦不是使用聊天软件说两句就可以概述的。于是写下这篇文章，记述Mapping 到 FPGA 过程中踩过的一些坑。
本设计的Github Repo地址：https://github.com/LeiWang1999/ZYNQ-NVDLA
你可以在这里看到我的本科毕业设计论文：Graduation Paper
开发器件：Zynq 7000+ / Zynq MPSoc
软件环境：
GitHub Actions 入门教程
http://www.ruanyifeng.com/blog/2019/09/getting-started-with-github-actions.html
那些年我们定制PYNQ需要避免的坑
https://zhuanlan.zhihu.com/p/256365015
Petalinux 注册中断
http://www.zynqnotes.com/linux-irq-mapping
NVDLA的软件栈主要分为两个部分:Compiler与Runtime，由于Compiler与硬件无关，所以可以在我们自己的开发机器上编译运行调试，理解起来也较为方便；而Runtime与硬件有关，调试非常困难，官方提供的预构建的文件又都是针对64位ARM/RISC的操作系统，这对没有合适的板卡，即仅搭载了32位处理器的ZYNQ 7000系列的开发板上编译Runtime带来了很多难以解决的问题。
Loadable文件是两者之间通信的媒介，本文记述一下Loadable文件的组织结构和解析方法，既然不能吃官方给的饭，那么可以试一试自己在SOC上做一份调度的算法，解读Loadable文件就是第一步。
Github Repo：https://github.com/LeiWang1999/nvdla-parser
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If we got it ，we can go to GTFobins to check out whether it is possible for Privilege Escalation
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