性能浮点处理一直与高性能CPU相关联。在过去几年中，GPU也成为功能强大的浮点处理平台，超越了图形，称为GP-GPU（通用图形处理单元）。新创新是在苛刻的应用中实现基于FPGA的浮点处理。本文的重点是FPGA及其浮点性能和设计流程，以及OpenCL的使用，这是高性能浮点计算前沿的编程语言。

　　各种处理平台的GFLOP指标在不断提高，现在，TFLOP/s这一术语已经使用的非常广泛了。但是，在某些平台上，峰值GFLOP/s，即，TFLOP/s表示的器件性能信息有限。它只表示了每秒能够完成的理论浮点加法或者乘法总数。分析表明，FPGA单精度浮点处理能够超过1 TFLOP/s。

　　一种不太复杂的常用算法是FFT。使用单精度浮点实现了4096点FFT。它能够在每个时钟周期输入输出四个复数采样。每一个FFT内核运行速度超过80 GFLOP/s，大容量FPGA的资源支持实现7个这类的内核。

　　但是，如图1所示，这一FPGA的FFT算法GFLOP/s接近400 GFLOP/s。这是“按键式”OpenCL编译结果，不需要FPGA专业知识。使用逻辑锁定和DSE进行优化，7内核设计接近单内核设计的Fmax，将其GFLOP/s提升至500，超过了10 GFLOP/s每瓦。

　　这一每瓦GFLOP/s要比CPU或者GPU功效高很多。对比一下GPU，GPU在这些FFT长度上效率并不高，因此，没有进行基准测试。当FFT长度达到几十万个点时，GPU效率才比较高，能够为CPU提供有效的加速功能。

　　图1：Altera Stratix V 5SGSD8 FPGA浮点FFT性能。

　　总之，实际的GFLOP/s一般只达到峰值或者理论GFLOP/s的一小部分。出于这一原因，更好的方法是采用算法来对比性能，这种算法能够合理的表示典型应用的特性。算法越复杂，典型实际应用的基准测试就越具有代表性。 大功率电感厂家 |大电流电感工厂