Geri Dön

Efficient HLS-based implementation of sparse matrix-vector multiplication on FPGA

FPGA üzerinde seyrek matris-vektör çarpımının verimli HLS-tabanlı uygulaması

PDF İndir

  1. Tez No: 709390
  2. Yazar: MERT KARA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMET MUSTAFA ÖZDAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Seyrek Matris-Vektör Çarpımı (SpMV), birçok bilimsel uygulamada kullanılan önemli bir çekirdek algoritmadır. SpMV, uzamsal yerellikten çok düşük oranda faydalanabilen, iletişime bağlı bir algoritmadır. Düzensiz bellek erişim kalıpları nedeniyle düşük hesaplama-iletişim oranı sergiler. Bu, DRAM trafiğinin önemli miktarda etkili kullanılamamsına ve zayıf bant genişliğine neden olur. Yakın zamanda yayınlanan Yayılma Bloklama (PB) metodolojisi, SpMV algoritmasını gruplama ve toplama şeklinde iki aşamada gerçekleştirerek bu iletişim darboğazının üstesinden gelir ve ek bellek erişimi ile daha iyi yerellik sağlar. PB yaklaşımına dayanarak, bu çalışmada, sıralı olarak birlikte çalışan üst düzey sentez kullanarak gruplama ve biriktirme aşamaları için iki FPGA çekirdeği tasarladık. Yaptığımız deneyler ve projeksiyonlar, tasarımımızın CPU temel uygulaması üzerinde 7,9 kata kadar hızlanma sağlayabileceğini gösteriyor.

Özet (Çeviri)

Sparse Matrix-Vector Multiplication (SpMV) is an important core kernel used in many scientific applications. SpMV is a communication-bound algorithm that suffers poorly from spatial locality. It exhibits low computation-to-communication ratio due to its inherent irregular memory access patterns. This causes a significant waste of DRAM traffic and poor bandwidth utilization. Recently published Propagation Blocking (PB) methodology tackles this communication bottleneck by dividing the execution into binning and accumulation phases, allowing better locality in the cost of additional memory accesses. Building upon PB approach, in this study, we design two FPGA kernels for binning and accumulation phases using high-level synthesis, run together sequentially. Experimental results and projections on larger data show that our design can provide up to 7.9x speedup over the CPU baseline implementation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    655344

    Opencl-based efficient HLS implementation of iterative graph algorithms on FPGA

    Yinelemeli çizge algoritmalarının FPGA üzerinde opencl ile etkin HLS uygulaması

    KENAN ÇAĞRI HIRLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZCAN ÖZTÜRK

  2. Tez No

    741111

    Model tabanlı adaptif LMS hüzmeleme tasarımı ve FPGAüzerinde gerçeklenmesi

    Model-based design and FPGA implementation of adaptive LMS beamforming

    EŞREF TEMEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN COŞKUN KARALAR

  3. Tez No

    864665

    Design and implementation of a kernelized correlation filters accelerator on zynq fpga via high-level synthesis of a custom dft block

    Özel dft bloğunun yüksek seviye sentezi ile zynq fpga üzerinde bir çekirdek tabanlı korelasyon filtreleri hızlandırıcısının tasarımı ve uygulaması

    MUSTAFA YETİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ÇAVUŞ

  4. Tez No

    1011189

    Görüntü çözünürlüğü iyileştirme yöntemlerinin FPGA üzerinde gerçeklenmesi

    Implementation of image resolution enhancement methods on FPGA

    FURKAN DOĞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE

  5. Tez No

    1020590

    Fpga based emulation platform for neuromorphic computing

    Nöromorfik hesaplama i̇çin fpga tabanli benzetim ortamı tasarımı

    İLKBAL VİLDAN ALKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK ÜNAL

Geri Dön