FPGA上的并行处理。如何开始呢？

Question

我有一个计算密集型任务，我使用CUDA来实现它，现在我想用FPGA(如果可能的话)让它更快。

我想要实现的系统是一系列的计算，每个计算在并行意义上都类似于矩阵乘法。它之间也有一些不平行的部分。它可以处理大量的数据。

虽然我希望它尽快，但我有足够的时间来学习和探索FPGA。

在这里，我在询问我如何开始我的道路的建议？选择哪种FPGA以及在哪里了解它。有任何网站或在线课程或书籍吗？不管怎样，我已经决定这样做了，但是你的想法在FPGA上是否会更快也是有帮助的。

Answer 1

FPGA通过使用GPU获得的最大优势来自：

• 使用针对您的应用程序优化的非标准字宽。这允许更密集的逻辑，从而允许更多的并行处理块
• 使用您对所需的外部随机存取的知识来在硬件中更有效地调度它们，而不是通用内存控制器。

缺点是将数据传入和传出FPGA。在开始之前先画一个数据传输图。即使FPGA提供了无限的加速，如果有大量的数据需要来回混洗，您可能仍然会发现这并不值得！

很可能你会想要一块基于PCI express的主板。在你开始使用FPGA之前，这是一个全新的学习曲线--但如果你准备好了，这将是一项非常有趣的任务！

在选择FPGA方面，尝试使用来自不同供应商的软件工具-在学习阶段，这比芯片本身更重要。你不会(在这个早期学习阶段)在任何不同的芯片中发现一个令人惊叹的特性。还要考虑具有所需接口的主板的可用性，以及您可能需要进行高速接口的任何IP核心(例如PCIe)

Answer 2

在使用FPGA的大多数并行问题上，您可以获得显著的加速比。

但是，除了在FPGA上实现计算之外，还需要做大量的工作来从CPU/主存中来回获取数据。这将需要在FPGA逻辑中实现(例如) PCI Express端点(用于最大速度的总线主控)和软件侧的自定义驱动程序。大多数操作系统都需要在内核模式下开发这些驱动程序。

而且，您也不能只使用最直接的方法进行FPGA编程。为了最大限度地提高吞吐量，您需要考虑流水线和时钟同步。

换句话说，即使对于拥有多年FPGA经验的工程师来说，这也是一项艰巨的任务。我强烈建议你找个人一起做这件事。根据你的项目的专有程度，你可能会发现有经验的学者愿意与你合作，只要你向他们提供所有材料和出版权。

如果你决定单干，你需要一些硬件。许多不同的公司提供了连接成加速器的FPGA，例如http://www.nallatech.com/pci-express-cards.html。

根据您选择的是Xilinx还是Altera FPGA，您会找到相当多的示例代码和使PCI express正常工作的教程。