TA的每日心情 | 开心
2020-8-28 15:14 |
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摘 要： 可重构计算系统成为加速计算密集型应用的重要选择之一．在众多受到关注的计算密集型问题中，矩 阵三角化分解作为典型的基础类应用始终处于研究的核心地位，在求解线性方程组、求矩阵特征值等科学与工程问题 中有重要的研究价值．本文面向矩阵三角化分解中共有的三角化计算过程，通过分析该过程的线性计算规律，提出一 种适于硬件并行实现的子矩阵更新同一化算法及矩阵三角化计算 ＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）并行结构．针对 ＬＵ矩阵三角化分解在并行结构模板上的高性能实现及优化方法开展了研究．理论分析表明，该算法针对矩阵三角化 计算过程具有更高的数据并行性与流水并行性；实验结果表明，与通用处理器的软件实现相比，根据该算法实现的矩 阵三角化分解 ＦＰＧＡ并行结果在关键计算性能上可以取得 １０倍以上的加速比． 9 m* _8 M7 @: L# ?; m
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关键词： 矩阵三角化分解；三角化过程；并行算法；ＬＵ分解；现场可编程门阵列3 [7 G3 j$ y1 E% G8 f0 M
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随着 半 导 体 制 造 工 艺 的 进 步，ＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏ ｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）迅速发展，基于 ＦＰＧＡ的可重构计 算系统以其兼顾通用处理器（ＧｅｎｅｒａｌＰｕｒｐｏｓｅＰｒｏｃｅｓｓｏｒ， ＧＰＰ）和专用集成电路（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒ ｃｕｉｔ，ＡＳＩＣ）的优点，在众多计算密集型的领域中被广泛 设计与应用，使 ＦＰＧＡ可重构计算系统成为加速科学计 算的一种重要的选择［１］．在众多计算密集型问题中，矩 阵计算处于核心地位，大部分科学和工程问题最终都要 归结成为矩阵计算问题［２～４］，而大规模矩阵计算问题被 认为是其中最具挑战性问题之一．0 l9 X% @7 Y8 O9 A$ M; A
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" l, D3 Q8 s2 ]附件下载：
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发表于 2021-4-19 13:43
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