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如何在FPGA上实现复数浮点的计算

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  • 上传时间:2021-10-26
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  • 标      签: gpu

资 源 简 介

高性能浮点处理一直与高性能CPU相关联。在过去几年中,GPU也成为功能强大的浮点处理平台,超越了图形,称为GPGPU(通用图形处理单元)。新创新是在苛刻的应用中实现基于FPGA的浮点处理。本文的重点是FPGA及其浮点性能和设计流程,以及OpenCL的使用,这是高性能浮点计算前沿的编程语言。各种处理平台的GFLOP指标在不断提高,现在,TFLOP/s这一术语已经使用的非常广泛了。但是,在某些平台上,峰值GFLOP/s,即,TFLOP/s表示的器件性能信息有限。它只表示了每秒能够完成的理论浮点加法或者乘法总数。分析表明,FPGA单精度浮点处理能够超过1TFLOP/s。一种不太复杂的常用算法是FFT。使用单精度浮点实现了4096点FFT。它能够在每个时钟周期输入输出四个复数采样。每一个FFT内核运行速度超过80GFLOP/s,大容量FPGA的资源支持实现7个这类的内核。但是,如图1所示,这一FPGA的FFT算法GFLOP/s接近400GFLOP/s。这是“按键式”OpenCL编译结果,不需要FPGA专业知识。使用逻辑锁定和DSE进行优化,7内核设计接近单内核设计的Fmax,将其GFLOP/s提升至500,超过了10GFLOP/s每瓦。这一每瓦GFLOP/s要比CPU或者GPU功效高很多。对比一下GPU,GPU在这些FFT长度上效率并不高,因此,没有进行基准测试。当FFT长度达到几十万个点时,GPU效率才比较高,能够为CPU提供有效的加速功能。
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