低IO带宽大维度矩阵链式乘法器：高效硬件设计与性能提升

在现代信息技术领域，特别是图像视频处理和机器学习应用中，大维度矩阵乘法（Matrix Multiplication）的高效执行至关重要。传统的矩阵乘法算法的时间复杂度为O(n^3)，对于高维矩阵，这可能导致计算效率低下。为了克服经典脉动结构在处理大规模矩阵时受IO带宽严重限制的问题，本文提出了一种创新的极低IO带宽需求的大维度矩阵链式乘法器设计。 首先，文章的核心贡献在于优化矩阵乘法的数据组织方式。传统的矩阵乘法通常将输入矩阵按子矩阵分块，但这种方法受限于IO带宽。作者设计的新结构实现了输入矩阵规模与IO带宽的解耦，使得内部逻辑和存储资源得到了更充分的利用，从而提高了效率。 接着，作者设计了基于优化数据组织的链式乘法器硬件，巧妙地实现了源数据计算和传输的并行处理，通过这种重叠操作减少了等待时间和空闲周期，进一步提升了整体性能。这种链式结构增强了乘法器的灵活性，允许实时配置为多条独立链路，可以并行执行多组运算，增强了对不同规模矩阵的适应性。 在硬件实现方面，实验是在Xilinx C7V2000T FPGA芯片上进行的，该设计的最大运算单元支持高达800个，远超过经典脉动结构的处理能力。在相同的运算单元数量下，链式乘法器能以传统结构所需IO带宽的1/8，达到同等的计算性能。这表明链式结构在IO带宽效率上有显著提升。 此外，文中还讨论了相关工作的背景，如Strassen算法、Cannon算法、Fox算法以及脉动算法等，这些算法都在寻求降低矩阵乘法的时间复杂度。然而，实际硬件实现中，阵列规模受到存储墙（Storage Wall）和IO带宽利用率的限制，限制了阵列的规模和性能提升。 本文提出的链式矩阵乘法器设计不仅解决了大维度矩阵乘法的IO带宽瓶颈问题，而且展示了在硬件实现上的重要突破。其灵活的结构和高效的IO带宽使用为大规模矩阵运算提供了新的解决方案，对于推动高性能计算在实际应用中的发展具有重要意义。