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如何在FPGA上實(shí)現(xiàn)復(fù)數(shù)浮點(diǎn)的計(jì)算

2020-12-22 | pdf | 0.12 MB | 次下載 | 3積分

資料介紹

  高性能浮點(diǎn)處理一直與高性能 CPU 相關(guān)聯(lián)。在過去幾年中,GPU 也成為功能強(qiáng)大的浮點(diǎn)處理平臺,超越了圖形,稱為 GPGPU(通用圖形處理單元)。新創(chuàng)新是在苛刻的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)基于 FPGA 的浮點(diǎn)處理。本文的重點(diǎn)是 FPGA 及其浮點(diǎn)性能和設(shè)計(jì)流程,以及 OpenCL 的使用,這是高性能浮點(diǎn)計(jì)算前沿的編程語言。各種處理平臺的 GFLOP 指標(biāo)在不斷提高,現(xiàn)在,TFLOP/s 這一術(shù)語已經(jīng)使用的非常廣泛了。但是,在某些平臺上,峰值 GFLOP/s,即,TFLOP/s 表示的器件性能信息有限。它只表示了每秒能夠完成的理論浮點(diǎn)加法或者乘法總數(shù)。分析表明,F(xiàn)PGA 單精度浮點(diǎn)處理能夠超過 1 TFLOP/s。一種不太復(fù)雜的常用算法是 FFT。使用單精度浮點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了 4096 點(diǎn) FFT。它能夠在每個時鐘周期輸入輸出四個復(fù)數(shù)采樣。每一個 FFT 內(nèi)核運(yùn)行速度超過 80 GFLOP/s,大容量 FPGA 的資源支持實(shí)現(xiàn) 7 個這類的內(nèi)核。但是,如圖 1 所示,這一 FPGA 的 FFT 算法 GFLOP/s 接近 400 GFLOP/s。這是“按鍵式”O(jiān)penCL 編譯結(jié)果,不需要 FPGA 專業(yè)知識。使用邏輯鎖定和 DSE 進(jìn)行優(yōu)化,7 內(nèi)核設(shè)計(jì)接近單內(nèi)核設(shè)計(jì)的 Fmax,將其 GFLOP/s 提升至 500,超過了 10 GFLOP/s 每瓦。這一每瓦 GFLOP/s 要比 CPU 或者 GPU 功效高很多。對比一下 GPU,GPU 在這些 FFT 長度上效率并不高,因此,沒有進(jìn)行基準(zhǔn)測試。當(dāng) FFT 長度達(dá)到幾十萬個點(diǎn)時,GPU 效率才比較高,能夠?yàn)?CPU 提供有效的加速功能。
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