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动态重构硬件加速中的性能开销建模

         
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近年来,随着可重构计算方法和可重构硬件特性的不断演进,基于FPGA动态部分重构技术构建运行时可重构加速器已经成为解决传统加速器设计中硬件资源限制问题的重要途径。然而,区别于传统静态重构加速器,FPGA的动态重构开销是影响硬件加速整体性能的重要因素,而目前尚缺少能够在可重构硬件设计的早期阶段进行动态重构开销精确估算的相关方法。为此,通过对主流FPGA的比特流配置文件进行剖析,提出了一种基于可重构功能模块消耗的资源估算相应部分重构比特流文件大小的方法,并在此基础上构建了运行时重构的性能开销模型。作为验证,在Xilinx VC709 FPGA平台对神经网络计算方法如Winograd算法、FFT算法、GEMM算法和加密算法如AES、DES等进行了动态重构模式下的硬件部署。实验结果表明,所提出的性能开销模型可以对不同算法的动态重构开销进行快速评估,并达到了平均98%的准确率,能够便捷地应用于动态重构加速器设计中。

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