文摘
“许多实用的数据处理算法无法有效执行通用cpu(中央处理器)由于连续操作和内存带宽限制的问题。实现所需的性能水平,可重构(FPGA(现场可编程门阵列)的)硬件加速器经常探讨允许处理单元的体系结构是更好地适应特定的问题/算法的要求。特别是,基于网络的数据处理算法非常适合实现可重构硬件,因为几个data-independent操作可以很容易地和自然地在尽可能多的处理模块并行执行实际需要和技术成为可能。gpu(图形处理单元)也证明了好的结果在这方面却比FPGA明显倾向于使用更多的权力,在嵌入式应用程序可能是一个限制因素。此外,gpu雇佣一个指令,多个线程(SIMT)执行模型,因此优化SIMD(单指令多数据)操作,而在fpga完全定制datapath公司可以建造,消除大部分的控制开销。综述论文的目的是分析、比较和讨论不同的方法,在FPGA中实现基于网络的硬件加速器和可编程的SoC (Systems-on-Chip)。进行分析和派生的建议是有用的硬件设计师未来的基于网络的硬件加速器”。
找到开放获取这里的技术论文。2022年3月出版。
Skliarova,即基于网络的硬件加速器的调查。1029年电子2022年11日。https://doi.org/10.3390/electronics11071029。
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