定點庫OpenCL FPGA

Question

我想加快在FPGA上執行我的算法。我試圖在C代碼中以32:32（64）的長度查找固定的數學庫，這些庫很容易轉換爲OpenCL。有沒有人知道一個好的圖書館？我試圖避免使用128位數據類型，因爲它們是OpenCL上的浮點數，如果必須再次使用浮點數，我想它不會加速我的算法。任何建議表示讚賞。如果有一個指南來創建一個自己的庫，那麼只要它解釋得夠簡單，哈哈就可以了。

感謝

Answer 1

我只找到了花車GPU的偉大。我給你的一些CUDA C++ 11/C++ 14個提示：

次使用歸一化範圍內浮動[-1.0，+ 1.0]用於分別最大的準確度和存儲正火值（acumulated雙），

- 如果數據處於高位範圍（大數字除法以有損歸一化結束）歸一化爲中位數subbstraction（以uint64_t單獨存儲）=大數字將以較小的精度存儲。人們可以使用修剪的平均f.e. 5％，而不是中值，

-sort並定期校準，

-in 2017使用新GTX1080ti（GFLOPS/USD; GFLOPS/W）或使用GTX 770，

- 高端FPGA的是大如果它們在ADC之後或嵌入式系統（通常爲網絡交換機，媒體處理視頻，實時FFT設備等）內（高要求低功耗）嵌入式系統之後用作預處理單元。而且，即便是這些超低功耗計算設備的最佳型號，其價格也不會超過1500美元的幾百GFLOPS。這相當於全新的，脫殼的和問題解決的問題 - 在NVidia論壇上GT730 4GB GDDR5 by Palit爲35美元，

- 獲得幾十美元的書「CUDA by例子「等。 J. Sanders，免費的YT課程「Udacity介紹並行編程」和優秀的書籍「專業CUDA編程」等。 J. Cheng成爲CUDA C++ 11中級編程人員，在三個全職月中，

-自己動手研究針對舊版序列CPU的定點算法，得出一些結論，即只有有限的庫，方根等基礎。更復雜的功能是有問題的，並且沒有大的社區支持來解決錯誤。最後你會發現FPU沒有加速，或者比這個很大的努力要小很多（從頭開始寫所有東西），

-buy（最小微體系結構Keppler）GPU（因爲流行的GTX670） 50 $一些學歷不高的少年，

-install Ubuntu中，得到GNU八度，並請-舉 - GNU並行的大多數非GPU解決問題的，

次使用FPGA開發高端ASIC大規模生產。

Post Scriptum：用戶#WhatsACreel來自YouTube可以爲你寫一些定點功能 - 寫一封電子郵件給他一些誠實的報價。在他的頻道中，他解釋了定點遊戲的基礎。