

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、大型 FPGA設(shè)計(jì)要花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間才能將硬件描述語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為比特流文件,其中布局和布線最為耗時(shí)。GPU可以支持高度并行計(jì)算,具有良好的通用性,因此本課題選用GPU設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)并行FPGA布線算法。
FPGA布線階段的任務(wù)是在布線資源圖中,尋找從線網(wǎng)源端到漏端的最短路徑(成本最低)。針對(duì)布線資源圖在GPU上的表達(dá)方式問(wèn)題,本課題采用一種改進(jìn)的緊湊鄰接表來(lái)表示圖G(V,E,W)。
VPR中迷宮布線器的本質(zhì)是 Dijkstra算法
2、,本文提出了在 GPU上并行的Dijkstra算法,即可保存路徑的迭代Advanced_Atomics_SSSP算法,利用GPU的原子操作特性并行擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)。當(dāng)圖中節(jié)點(diǎn)度比較大時(shí),節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展階段并行線程中進(jìn)行有效計(jì)算的線程數(shù)多,其加速性能較優(yōu)。VPR在進(jìn)行一次布線迭代時(shí),需要對(duì)多個(gè)線網(wǎng)進(jìn)行布線,而每個(gè)線網(wǎng)需搜索從源端到一個(gè)或多個(gè)漏端的最短路徑。該問(wèn)題可建模為 APSP。本文提出了利用二叉堆優(yōu)化的Heap_APSP算法,每一個(gè)線程負(fù)責(zé)搜索從一
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于通用GPU的JPEG2000算法的并行實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于GPU的空間并行算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- Viterbi解碼并行算法設(shè)計(jì)及基于GPU的實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于SRAM型FPGA布線算法的優(yōu)化及實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于GPU的并行智能算法.pdf
- 基于GPU的并行圖算法研究.pdf
- 基于GPU的重采樣并行算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于GPU的SAR圖像處理并行算法及實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于GPU并行串匹配算法的研究.pdf
- FPGA布局布線算法的改進(jìn)與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于gpu的并行排序?qū)W習(xí)算法研究
- 基于GPU的FIR濾波并行化算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- HEVC關(guān)鍵模塊并行算法的設(shè)計(jì)與基于GPU的實(shí)現(xiàn).pdf
- 邏輯回歸算法及其GPU并行實(shí)現(xiàn)研究.pdf
- 基于GPU的并行排序?qū)W習(xí)算法研究.pdf
- 基于GPU的高精度曲面建模并行算法實(shí)現(xiàn).pdf
- 膜聚類算法在GPU上的并行實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于GPU加速的RDF查詢并行Join算法.pdf
- 基于GPU的高性能并行優(yōu)化算法研究.pdf
- 基于OpenCL并行加速算法研究及其FPGA實(shí)現(xiàn).pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論