發(fā)布時(shí)間：2018-03-08 09:50

  本文選題：可重構(gòu)流水信號(hào)處理器　切入點(diǎn)：并行和流水　出處：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：可重構(gòu)流水信號(hào)處理器(Reconfigurable Pipeline Signal Processing Core,RPSC)可以通過(guò)層次化可配置流水架構(gòu)實(shí)現(xiàn)多種應(yīng)用,通過(guò)粗粒度的靜態(tài)配置方式,改變RPSC中基本流水級(jí)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和互連關(guān)系,以資源復(fù)用的方式實(shí)現(xiàn)特定應(yīng)用的硬件加速,滿足信號(hào)處理算法對(duì)性能以及靈活度的要求.本文針對(duì)信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)的專用RPSC可配置實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理中的兩種常用算法:測(cè)頻算法和陣列信號(hào)處理算法,算法中涉及的相應(yīng)參數(shù)也能進(jìn)行配置,使用方便,各算法間可復(fù)用運(yùn)算資源和存儲(chǔ)資源,采用并行和流水的架構(gòu)實(shí)現(xiàn),滿足了靈活性、實(shí)時(shí)性和數(shù)據(jù)吞吐率的要求.同時(shí)基于Xilinx Virtex-7VC707開(kāi)發(fā)板進(jìn)行了驗(yàn)證工作,RPSC的主頻為150 MHz,計(jì)算資源的復(fù)用率達(dá)47.8%,存儲(chǔ)資源復(fù)用率達(dá)17.6%,測(cè)頻算法的吞吐量為7.2Gb/s,陣列信號(hào)處理算法的吞吐量為14.4Gb/s,滿足應(yīng)用需求,驗(yàn)證了該方法的有效性.在實(shí)際應(yīng)用中,還可以通過(guò)分析和選取所需實(shí)現(xiàn)算法的種類和復(fù)雜度,提升主頻、資源復(fù)用率、靈活度等各方面性能.
[Abstract]:Reconfigurable Pipeline Signal Processing Core can realize many applications through hierarchical configurable income architecture, and change the topology and interconnection relationship of basic income level in RPSC through coarse-grained static configuration. Implement the hardware acceleration of a particular application in the way of resource reuse, To meet the requirement of performance and flexibility of signal processing algorithm, this paper designs a special RPSC for signal processing algorithm to realize two common algorithms in signal processing: frequency measurement algorithm and array signal processing algorithm. The corresponding parameters involved in the algorithm can also be configured and used conveniently. The reusable computing resources and storage resources among the algorithms are implemented in parallel and income architecture, which satisfies the flexibility. At the same time, based on the Xilinx Virtex-7VC707 development board, the main frequency is 150MHz, the reuse rate of computing resources is 47.8, the reuse rate of storage resources is 17.6, the throughput of the frequency measurement algorithm is 7.2 GB / s, and the array signal is in place. The throughput of the algorithm is 14.4 GB / s, which meets the requirements of the application. The effectiveness of the proposed method is verified. In practical applications, it is possible to improve the performance of the main frequency, resource reuse rate and flexibility by analyzing and selecting the kinds and complexity of the required algorithms.
【作者單位】： 成都嘉納海威科技有限責(zé)任公司;南京大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：1583413