FPGA实现的二元域大型稀疏矩阵向量乘优化设计

本文探讨了在二元域（GF(2)）背景下，大型稀疏矩阵向量乘（Sparse Matrix Vector Multiplication, SpMV）的高效FPGA设计与实现。针对Wiedemann算法中的核心计算环节，稀疏矩阵向量乘是一项关键任务，尤其在处理大规模线性方程组时。作者提出了一个创新的FPGA硬件系统架构，该架构采用环形网络设计，旨在减少重复计算，提高并行性。 该研究旨在克服传统FPGA在处理二元域稀疏矩阵运算时的性能瓶颈，通过利用FPGA内部存储器和高速吉比特收发器，优化了数据传输和计算资源的利用率。作者的设计策略着重于改进算法的并行执行，避免了传统计算模型中的重复计算，从而显著提升了算法的效率。 与当前最佳的部分可重构计算（Partially Reconfigurable Computing, PR）模型相比较，提出的FPGA解决方案实现了约2.65倍的加速性能。这不仅节省了时间和能源，还提高了整体系统的性能密度。此外，文章强调了对中图分类号TP303的遵循，以及文献标志码A的标识，表明其在计算机工程与科学领域具有较高的学术价值。 这项工作对于优化稀疏线性代数问题在FPGA上的计算效率具有重要意义，为实际应用，如密码学、机器学习和大数据处理中的二元域计算提供了强大的硬件支持。未来的研究可能进一步探索如何将这种架构扩展到更复杂的二元域算法，以及如何优化与其他计算单元的协同工作，以实现更高的性能提升。