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FPGA应用于高性能计算的研究现状和未来挑战

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提升计算能效并满足新兴应用的性能需求是目前超级计算系统面临的两大挑战.FPGA低功耗和可重构的特性为应对上述挑战提供了可能.现有研究通过分析FPGA上计算核心的实际性能,探索了FPGA应用于高性能计算的可行性.但其性能分析未考虑卷积神经网络计算核心且缺乏高性能处理器作为参照.本文针对当前高性能计算领域主要的计算核心,包括广度优先搜索、稀疏矩阵向量乘、Stencil、Smith-Waterman和卷积神经网络,总结了FPGA上各计算核心的实现和性能优化,并将其与SW26010众核处理器进行了对比.同时,本文还探讨了FPGA应用于高性能计算存在的若干问题.本文的分析表明,当前FPGA的能效最高为SW26010的63倍;FPGA上新兴应用如图计算和深度学习的性能最高为SW26010的26倍.未来,降低FPGA的通信开销,提升其可编程性并完善基于FPGA的科学计算软件库可有效推动FPGA应用于高性能计算.

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来源
《2018年全国高性能计算学术年会》|2018年|498-506|共9页
会议地点青岛
作者
JIA Xun; 贾迅; Qian Lei; 钱磊; Wu Guiming; 邬贵明; Wu Dong; 吴东; Xie Xianghui; 谢向辉;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
高性能计算; 现场可编程门阵列; 可编程性; 软件库;

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