【摘 要】
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对于计算密集型任务，基于SoC FPGA的硬件加速器和CPU的协同工作在性能和能效上提供了显著的优势.但是，目前操作系统对各种不同功能的加速器提供的支持很少：操作系统对CPU和
【机 构】
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湖南省长沙市国防科学技术大学计算机学院 410073
【出 处】
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第十九届计算机工程与工艺年会暨第五届微处理器技术论坛
论文部分内容阅读
对于计算密集型任务，基于SoC FPGA的硬件加速器和CPU的协同工作在性能和能效上提供了显著的优势.但是，目前操作系统对各种不同功能的加速器提供的支持很少：操作系统对CPU和加速器在内存上共享的数据没有提供有效管理，如零拷贝、数据一致性等；当前的操作系统也很难为加速器分配大片连续的物理内存空间.本文中，我们选择Xilinx Zynq平台为研究目标，利用其高性能接口，定性地分析了数据共享的方法；同时，我们还为FPGA加速器设计了一个新的内存管理系统，它为CPU和加速器提供了一个统一的虚拟内存空间，使得他们能够在操作系统的用户空间访问到相同的内存空间，实现了数据共享和大片连续物理空间的分配.对于深度卷积神经网络典型应用Caffe的核心部分，相对于传统的通用处理器与加速器的协同方法，我们的设计平均可以获得3.21倍的加速比.
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