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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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