FPGA实现的稀疏矩阵向量乘加速器设计与优化

"这篇论文是2014年的，标题为‘基于FPGA的稀疏矩阵向量乘的设计研究’，研究重点在于提高稀疏矩阵向量乘在可重构计算平台上的效率。针对稀疏矩阵向量乘计算的低访存局部性和低计算访存比问题，论文提出了一种采用IEEE-754浮点数据格式标准的加速器设计。通过一维划分的行压缩稀疏矩阵数据存储技术和计算部件的流水化设计，还创新性地设计了一种基于单个浮点加法器的无阻塞累加器。实验结果显示，这种方法能提升算法的并行度和外部存储器带宽利用率，相对于传统处理器获得1.37到2.60倍的性能提升。该研究得到了多项基金项目的支持，由张禾和陈客松等研究人员完成，主要研究领域包括测控技术和信号处理。" 该研究的核心知识点包括： 1. **稀疏矩阵向量乘（SpMV）**: 在数值计算中，稀疏矩阵是指非零元素相对较少的矩阵，其乘以向量的运算在科学计算中常见，但因为不规则性导致效率低。 2. **访存局部性**: 访存局部性是计算机科学中的一个概念，指的是连续的数据访问通常会带来更高的效率，因为内存层次结构可以预加载附近的内存块。稀疏矩阵乘法的不规则性降低了这一优势。 3. **计算访存比**: 这是衡量计算密集型任务与内存访问之间平衡的一个指标。在低计算访存比的情况下，算法的性能可能受到内存访问速度的限制。 4. **FPGA（现场可编程门阵列）**: FPGA是一种可重构硬件，能够根据需求配置逻辑电路，适合实现特定算法加速。 5. **IEEE-754浮点数据格式**: 一种国际标准，定义了浮点数的表示方式，确保不同系统间浮点计算的一致性。 6. **行压缩稀疏矩阵存储技术**: 一种优化稀疏矩阵存储的方法，只存储非零元素及其对应的行索引，减少存储需求。 7. **计算部件流水化**: 通过将计算过程分解为多个阶段并行执行，提高计算速度，是提高处理器效率的常见手段。 8. **无阻塞累加器**: 设计中提到的累加器允许连续的浮点加法操作，减少了计算过程中的瓶颈，提升了并行度。 9. **性能加速比**: 比较加速器设计与传统处理器的执行速度，展示了优化设计的有效性。 10. **并行算法**: 优化算法设计以利用多核或并行硬件资源，提高计算效率。 11. **外部存储器带宽利用率**: 存储系统的吞吐量是计算性能的关键因素，提高带宽利用率可以显著提升整体系统性能。 这篇研究为解决稀疏矩阵向量乘在通用处理器上的低效率问题提供了一个有效方案，通过FPGA的可重构计算平台和特定算法优化，实现了性能的显著提升，对于高性能计算和嵌入式系统等领域具有重要意义。