Piecewise算法：FPGA上tanh函数的高效计算与精度优化

本文探讨了"Piecewise算法计算超越函数及其FPGA实现"这一主题，由杨阳、王永纲和都军伟三位作者共同完成，发表于中国科技论文在线。研究的核心是利用分段逼近算法来精确计算神经网络中常用的双曲正切（tanh）函数，这是一种非线性传输函数，对于神经网络的性能至关重要。 作者首先介绍了分段逼近算法的基本概念，该算法通过将复杂的函数分割成多个简单的线性段进行近似，以适应并行计算的特点，尤其是在神经网络中，大量超越函数的计算需求促使寻找高效的硬件实现方案。tanh函数因其广泛的应用和实用性被选为研究对象，其逼近精度与分段数和有限字长密切相关。 文章深入分析了分段数与逼近精度的关系，指出如何根据实际需求选择合适的分段数和字长，以达到最优的计算精度。此外，作者还强调了硬件实现的重要性，特别是对于神经网络的并行处理能力，以提升计算速度。 FPGA（Field-Programmable Gate Array）被选为硬件平台，因为它提供了高度可定制的灵活性和高效性能。文章详细描述了基于Piecewise算法在FPGA上的硬件实现过程，对比了包括CORDIC算法（逐次近似计算算法）和Look-up table（查找表）在内的其他常见硬件算法在资源消耗和速度上的优劣。 这篇论文不仅提供了理论分析，还通过实践验证了 Piecewise算法在FPGA上的优势，这对于优化神经网络硬件设计，提高计算效率和降低资源占用具有实际价值。对于从事硬件加速、神经网络优化或函数逼近计算的研究人员来说，这篇文章提供了重要的参考依据和技术指导。