2019 SEU-Xilinx暑期学校CRC算法加速项目设计与实施

2019年SEU-Xilinx国际暑期学校团队项目设计文档，由姚汉梅、朱泳波、陆志成和刘中元四位成员组成，他们选择了SDAceel环境下的CRC算法加速作为研究课题。该项目的目标是利用FPGA进行算法加速，尤其是CRC校验功能，这一技术在网络安全和存储领域具有广泛的应用，对实时性和性能优化有较高要求。 小组内部分工明确，朱泳波担任组长负责SDAccel环境下的项目构建，陆志成负责CRC算法的具体实现，刘中元则专注于CRC算法的IP核设计，姚汉梅主要负责利用亚马逊云进行研究和资料查询。项目的设计分为三个主要部分： 1. **设计概述**：项目的核心是对文件进行加密、解密和校验操作，通过FPGA实现CRC算法的加速。使用的硬件设备包括一台PC，项目的初衷是利用SDAccel云加速平台进行一站式性能评估，对比传统ARM开发的效率，展示FPGA与ARM结合的优势。然而，由于云平台申请未果，团队转而在本地Linux环境下，借助SDx软件进行开发，这涉及到了Verilog代码的编写、仿真和SDAccel环境的配置。例如，他们使用Ubuntu系统作为Linux环境，安装了SDAccel开发工具包，包括xrt、deploymentshell和developmentshell。 2. **详细设计**：团队的详细设计阶段涵盖了CRC算法的具体实现步骤，包括设计Verilog代码，通过输入信号12'h2dd得到输出信号16'h5bae。他们构建了一个包含ARM和FPGA的片上系统，旨在发挥两者的优势。原计划是在SDAccel云平台上进行加速效果验证，但由于环境调整，最终在本地Linux虚拟机上使用SDx软件进行开发和测试。整个过程包括设置Linux环境，安装必要的开发工具，以及在sdx环境下编写并调试代码。 3. **CRC算法实现**：CRC算法的运算公式并未在提供的部分内容中详细列出，但提到了仿真结果，即当输入为12'h2dd时，输出为16'h5bae。这表明他们成功地在SDAceel环境下实现了CRC算法的硬件加速，并能够处理特定的输入数据。 这个项目展示了团队如何在SEU-Xilinx暑期学校中利用FPGA进行CRC算法加速，从系统设计、分工协作到具体技术实现，都有清晰的流程和策略。尽管过程中遇到了云平台接入的问题，但他们通过调整策略在本地环境中继续推进了项目进展。