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FPGA的高密度和性能倍增
资料介绍
基于算术的应用程序是现代FPGA最常见的用例之一。目前,机器学习正在成为FPGA增长最快的领域,重新引起对低精度乘法的兴趣。现在,人们开始关注柔软织物的增殖 - 目前常见的是由数千种操作组成的高密度系统。在本文中,我们介绍了乘法器正则化,它将通用乘法器算法重组为更小,更高效的架构。乘法器结构是可参数化的,并且给出了连续范围的输入大小的结果,尽管该算法对于小输入精度是最有效的。乘法器对于典型的机器学习推理使用特别有效,并且所呈现的核可用于这些应用所需的点产品。虽然此处提供的示例针对Intel Stratix 10器件进行了优化,但正则化算术结构的概念适用于通用FPGA LUT架构。将结果与英特尔Megafunction IP进行比较,并与最近发布的Xilinx器件结果的标准化表示形成对比。对于典型的推理用例,我们报告的面积减小了10%至35%,延迟降低幅度更大,在25%至50%的范围内。
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