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高性能浮點處理一直與高性能 CPU 相關聯。在過去幾年中，GPU 也成為功能強大的浮點處理平臺，超越了圖形，稱為 GPGPU（通用圖形處理單元）。新創新是在苛刻的應用中實現基于 FPGA 的浮點處理。本文的重點是 FPGA 及其浮點性能和設計流程，以及 OpenCL 的使用，這是高性能浮點計算前沿的編程語言。各種處理平臺的 GFLOP 指標在不斷提高，現在，TFLOP/s 這一術語已經使用的非常廣泛了。但是，在某些平臺上，峰值 GFLOP/s，即，TFLOP/s 表示的器件性能信息有限。它只表示了每秒能夠完成的理論浮點加法或者乘法總數。分析表明，FPGA 單精度浮點處理能夠超過 1 TFLOP/s。一種不太復雜的常用算法是 FFT。使用單精度浮點實現了 4096 點 FFT。它能夠在每個時鐘周期輸入輸出四個復數采樣。每一個 FFT 內核運行速度超過 80 GFLOP/s，大容量 FPGA 的資源支持實現 7 個這類的內核。但是，如圖 1 所示，這一 FPGA 的 FFT 算法 GFLOP/s 接近 400 GFLOP/s。這是“按鍵式”OpenCL 編譯結果，不需要 FPGA 專業知識。使用邏輯鎖定和 DSE 進行優化，7 內核設計接近單內核設計的 Fmax，將其 GFLOP/s 提升至 500，超過了 10 GFLOP/s 每瓦。這一每瓦 GFLOP/s 要比 CPU 或者 GPU 功效高很多。對比一下 GPU，GPU 在這些 FFT 長度上效率并不高，因此，沒有進行基準測試。當 FFT 長度達到幾十萬個點時，GPU 效率才比較高，能夠為 CPU 提供有效的加速功能。
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