采用硬件加速發(fā)揮MicroBlaze處理能力

　　不過客戶仍不滿意，客戶要求更高的速度。在這種情況下，把算法從浮點運算變?yōu)楣厅c運算并不適合。因此，我們開發(fā)了一款新型專用硬件加速器(新型FSL IP)來加快對循環(huán)的處理。

　　新的FSL IP使用CORE Generator模塊浮點_v4_0來為4x ADD、2x MUL、1x GREATER、1x LESS和1x SQRT等操作創(chuàng)建9個示例。所有這些示例都可以實體化，并對相同的輸入數(shù)據(jù)進行完全并行處理(圖2)。

　　FSL IP中實例的創(chuàng)建帶有部分時延，但吞吐率僅為1。這要求為加速器內(nèi)部的控制器硬件準備更多的芯片，不過這樣可以在每個時鐘周期內(nèi)向協(xié)處理器提供新數(shù)據(jù)。

　　在取回結(jié)果前，只有在處理循環(huán)末端才需要增加周期。

　　我們采用直連方式把MicroBlaze連接到FSP IP時不需要FIFO。傳輸?shù)乃袛?shù)據(jù)都將緩存在IP內(nèi)，并隨即加以處理。

　　從FSL IP返回到MicroBlaze的連接是使用FSL總線創(chuàng)建的。由于我們必須發(fā)回一些結(jié)果，因而這更加容易實現(xiàn)，而且可以更加簡單地在IP內(nèi)完成。部分CoreGen模塊有一些已被添加到執(zhí)行時間中的時延，并被getfsl()調(diào)用完全覆蓋。MicroBlaze只需要等到所有結(jié)果都存入FSL總線FIFO。不過，只要數(shù)據(jù)率是1，即可完全實現(xiàn)所要求的吞吐率。

　　FSL總線的額外延遲僅會占用為數(shù)不多的一些周期。使用FSL硬件加速器的C代碼如下：for (i=0;i<512;i++) {
putfsl(farr[i],fsl0_id);
}
// get the min,max values:
getfsl(min_f,fsl0_id);
getfsl(max_f,fsl0_id);
// get the sum and products:
getfsl(f_sum,fsl0_id);
getfsl(f_sum_prod,fsl0_id);
getfsl(f_sum_tprod,fsl0_id);
getfsl(f_sqrt,fsl0_id);

　　算法的最終實施僅需大約4,630個周期，而且依然是全浮點實施。

　　硬件需要本來應(yīng)該用于實施硬件加速器的更多芯片才能并行計算出所有結(jié)果。不過與擴展FPU實施方案相比，我們最終提升了大約7.6倍。否則，如果使用標準處理器來替換這個50MHz的處理器，可能需要大約380MHz的CPU才能勝任(假設(shè)硬件自帶有浮點平方根函數(shù))。

　　更為顯著的是與使用PFU的最初方案，而非平方根函數(shù)的對比效果：總體提升了大約239倍。這種效果可能需要12GHz左右的浮點處理器才能實現(xiàn)。