Sé las diferencias básicas entre Mealy y Moore FSM (máquina de estados finitos). Lo que quiero entender es lo siguiente:
Las cifras de mérito para la comparación podrían ser la latencia, el rendimiento, el área (estado de codificación de FF), la potencia, etc.
Desde una lógica discreta & Perspectiva HDL:
-Las máquinas pesadas (generalmente) tienen menos estados. Las máquinas Mealy cambian su salida en función de su estado actual de entrada y , en lugar de solo el estado actual. Sin embargo, menos estados no siempre significa más fácil de implementar.
-Las máquinas más seguras pueden ser más seguras de usar, ya que cambian de estado en el borde del reloj (si está usando la lógica DFF para el estado actual y el siguiente), mientras que las máquinas Mealy son más rápidas, porque el estado depende de la entrada. Así, el estado puede cambiar de forma asíncrona. Esto se reduce a la previsibilidad frente a la velocidad bruta. Cuando se llega a esto, es difícil trazar líneas duras donde una máquina siempre sería mejor que la otra.
Realmente se reduce a la tarea específica en cuestión. ¿Se quiere tener una máquina síncrona o asíncrona? ¿Es la velocidad primordial? ¿Habrá señales potenciales inestables (rebotes)? ¿Están disponibles tanto las entradas como el estado presente? La respuesta a cada una de estas preguntas determina el tipo de máquina que funcionaría mejor.
Vale la pena mencionar que para una implementación de hardware , las máquinas Mealy requieren menos hardware en sus circuitos, pero cuando trabajan con un escenario HDL y RTL, la cantidad real de hardware discreto puede no es terriblemente importante.
Jay cubrió casi todo para responder a tu pregunta. Una 'ventaja' de la máquina Moore es que puede implementarse en una tabla de búsqueda o en una memoria SRAM. Si su implementación está en un FPGA, digamos que esto puede hacer que la decisión sea fácil para usted.
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SIMD La elección de los enfoques de la gobernanza Mealy (explicación obligatoria del "tamaño de máquina de estado") para la planificación es simple, pero va directamente en contra del análisis de Naingska: nodo central ~ 32 GB, que es poca tarjeta de red real, no necesita estado y es igual a partícula. Además, TeX no puede manejar un gran número de intereses. Lo que funciona es el desarrollo lineal SIMD específico. Más detalles a continuación. Ahora, de vuelta a las técnicas de aprendizaje de refuerzo condicional.... Lees verder