: "人工智能-深度学习-ICF实验物理诊断集中控制系统的设计"
: 本论文专注于人工智能领域中的深度学习技术，特别是在惯性约束核聚变（ICF）实验物理诊断集中控制系统的应用。文章阐述了如何设计并实现了一个高效、精确的同步触发和指令同步系统，以满足ICF实验复杂需求。
: 无
【部分内容】: 论文主要探讨了神光-III（SG-III）装置的物理诊断集中控制系统，这是一个关键的子系统，负责激光聚变实验的决策、实验方案选择、探测器监控和数据采集。同步系统是其中的关键，它决定了实验的时序和指令，直接影响物理诊断系统的性能。作者设计了一个包含指令同步系统和同步触发系统的同步子系统，其中指令同步系统采用嵌入式片上系统（SOC）架构，以高实时性执行控制任务。同步触发系统则产生亚皮秒至毫秒级别的高精度同步信号。
论文详细讨论了高速数字电路设计方法，如高速电路阻抗匹配、布线、电源滤波和去耦合，以降低噪声。同步触发脉冲的甄别、高速可编程延迟阵列、FPGA驱动的同步触发逻辑、PCI接口逻辑以及集中控制逻辑也在设计中得到了充分考虑。同时，针对指令同步系统，设计了一个基于MIPS架构的5级流水线RISC微处理器，优化了流水线性能，包括超级流水线设计、高速加法器逻辑、分支控制点选择等。
创新点在于，这是首次在ICF实验电子学系统中设计全定制的SOC系统，集成于3U PXI板卡上，且开发了高性能的MIPS微处理器。此外，通过使用FPGA芯片进行全定制数字逻辑设计，提升了系统集成度和性能，减少了系统复杂度和功耗。建立了基于PXI总线标准的同步触发和指令同步系统，实现了集中控制，增强了系统的集成性、稳定性和操作性。
关键词：惯性约束聚变、物理诊断集中控制系统、同步触发系统、指令同步系统、SOC平台、MIPS微处理器
这篇论文的工作得到了国家863计划项目的资助。
