基于FPGA的细粒度并行K-means算法加速器的设计与实现

本文在深入分析K-means算法计算特征的基础上,基于FPGA平台提出并实现了一种细粒度的并行浮点K-means算法。设计采用了阵列多PE并行处理的任务划分策略,实现了处理单元间的负载平衡,采用数据驱动的流水线隐藏片外存储访问,设计了一种基于脉动阵列结构的主从多PE并行计算阵列,并在单片FPGA(XC5VLX330)上成功集成了4个PE。实验结果表明,我们提出的K-means算法加速器结构具备良好的可扩展性。通过实验测试,我们的实现方案相对于Pentium 4 2.66 GHz单处理器程序达到了15倍的加速比。     

定制VLIW结构实现四精度浮点基本函数

本文针对科学应用中基本函数种类多、实现复杂、使用频率低的特点,提出一种定制VLIW结构四精度浮点基本函数协处理器(QPC-Processor).该结构通过显示并行技术挖掘基本函数实现算法的并行性,在同一硬件平台上通过元操作的不同组合来计算多种基本函数.同时,本文还提出基本函数元操作序列到定制VLIW指令的映射算法,指导基本函数的设计.最后,在FPGA平台上进行验证.实验结果表明,相对软件实现,单个QPC-Processor能够取得6倍以上的加速比,而且,QFC-Processor在同一硬件平台上实现多种类型的算法,弥补单一算法的不足,获得较高的硬件资源利用率.     

一种面向加密算法共性子图的指令定制方法

为提高处理器对加密算法的处理效率和扩展性能,本文提出一种基于共性子图的指令定制方法.该方法通过挖掘常用加密算法中的共性计算模式,用一条模式指令替换多条被共性模式覆盖的指令,并使用查找表(LUT)对S-盒间址访问进行处理,达到减少算法指令数的目的.我们针对MD5,SHA256,RC5和AES等4种常用加密算法进行了实验,结果表明该方法可以有效的减少4种算法的核心循环体指令,使这些算法得到15.4%～60.6%的指令减少率.