【摘 要】
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大规模QR分解在信号处理、图像处理、计算结构力学等领域有着广泛的应用。大规模矩阵QR分解主要在高性能并行机上进行运算,目前还没有基于FPGA平台的加速实现。本文在分析快
【机 构】
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分布与并行处理国防科技重点实验室,装甲兵工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60633050,60833004)
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大规模QR分解在信号处理、图像处理、计算结构力学等领域有着广泛的应用。大规模矩阵QR分解主要在高性能并行机上进行运算,目前还没有基于FPGA平台的加速实现。本文在分析快速Givens Rotation QR分解算法特征的基础上,提出并实现了一种细粒度并行QR分解算法,并在Altera StratixⅡ FPGA平台上实现可扩展QR分解线性阵列处理器。相对于单处理单元,该阵列处理器可取得近似线性加速比,显示了良好的可扩展性。在100 MHz频率下的性能测试结果表明,相对于2.0GHz的Pentium双核通用微处理器,该阵列处理器可取得19倍的加速比。
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