Reconfigurable Technology II Fpgas and Reconfigurable Processors pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:Schewel, John

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:70

装帧:Pap

isbn号码:9780819438775

丛书系列:

图书标签:

• FPGA
• 可重构计算
• 可重构处理器
• 数字电路设计
• 硬件加速
• 嵌入式系统
• VLSI
• 计算机体系结构
• 电子工程
• 高性能计算

现代电子系统设计中的并行处理与硬件加速：FPGA与可重构处理器的前沿应用 本书旨在深入探讨当代电子系统设计中，特别是面向高性能计算、通信、图像处理和嵌入式系统的核心挑战与前沿解决方案。它聚焦于如何利用可重构硬件平台——特别是现场可编程门阵列（FPGA）和特定领域的可重构处理器（Reconfigurable Processors）——来实现传统处理器难以企及的并行度、低延迟和极高的能效比。 本书将理论基础与实际工程应用紧密结合，为读者提供一套完整的知识体系，涵盖从底层硬件描述语言（HDL）到高级系统级综合与优化，再到复杂应用场景的完整流程。内容设计侧重于那些在当前数字信号处理（DSP）、人工智能（AI）推理加速和大规模数据流处理领域至关重要的技术和方法论。 第一部分：可重构硬件基础与架构原理 本部分首先为读者构建理解现代可重构系统的基石。我们将详细解析FPGA的基本结构，不仅仅停留在查找表（LUT）和触发器的抽象层面，而是深入探讨其布线资源、时钟域管理以及各种专用硬核资源（如Block RAM、DSP Slice、高速收发器）的优化利用。 1.1 可重构逻辑单元的演进与现状： 追溯从早期CPLD到现代超大规模FPGA的发展历程，重点分析不同代际产品在逻辑密度、时序性能和功耗特性上的关键差异。深入剖析新型片上架构，如三维集成（3D Stacking）和异构集成对系统性能的潜在影响。 1.2 硬件描述语言（HDL）的高级范式： 强调现代硬件设计不再局限于纯粹的RTL（寄存器传输级）描述。本书将详细阐述如何利用SystemVerilog的高级特性（如约束随机验证、断言）和高层次综合（HLS）工具，实现设计效率的飞跃。我们将重点讨论如何编写“综合友好”的代码，避免常见的性能陷阱，例如资源争用和不必要的序列化。 1.3 嵌入式处理器与片上系统（SoC）集成： 现代FPGA往往承载着复杂的SoC结构，集成高性能的硬核ARM或RISC-V处理器。本章将详述如何高效地在可重构逻辑（PL）和嵌入式处理器（PS）之间建立高效通信机制，如AXI总线协议的深度优化、缓存一致性管理以及中断处理流程。探讨如何构建一个异构计算集群，实现任务在软硬件之间的智能卸载与调度。 第二部分：高效率算法的硬件实现与优化 本部分的核心在于将数学模型和算法转化为可高效运行在FPGA硬件上的并行结构。重点关注如何打破传统冯·诺依曼结构的限制，充分利用空间并行性。 2.1 数据流驱动的设计方法论： 介绍数据流编程范式在可重构计算中的核心地位。详细分析流水线（Pipelining）、循环展开（Loop Unrolling）和数据并行（Data Parallelism）三种基本优化技术，并提供量化的性能指标分析，说明何时采用何种策略能获得最佳吞吐量。 2.2 定点数运算与资源约束下的精度工程： 在资源有限的嵌入式或边缘计算场景中，浮点运算往往代价过高。本书将系统介绍定点数表示法、溢出处理、量化误差分析以及浮点到定点转换的工程实践。重点讨论如何使用FPGA内置的DSP Slice高效地实现乘加运算（MAC），并优化其延迟和吞吐量。 2.3 内存层次结构与片上存储优化： 内存访问延迟是高性能计算的瓶颈之一。本章将深入研究FPGA内部的BRAM、URAM以及外部DDR/HBM存储器的层次结构。重点教授如何通过定制化的内存控制器设计、数据重排（Data Reordering）和Bank冲突最小化技术，确保计算单元的数据供应不被饥饿。 第三部分：前沿应用领域中的可重构加速 本部分将探讨可重构技术在当前科技热点领域中的实际部署和创新应用案例。 3.1 实时信号处理与软件定义无线电（SDR）： 深入分析高速模数转换器（ADC）数据的实时处理流程，包括高性能滤波（如FIR/IIR）、FFT/IFFT加速以及信道编码/解码（如Turbo码、LDPC）的硬件实现。探讨如何利用可重构平台实现灵活的物理层协议栈定制。 3.2 深度学习的硬件加速器设计： 针对当前AI推理对低延迟和高能效的需求，本书详细拆解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及Transformer架构的计算特性。重点介绍如何设计高效的权重和激活数据流，利用片上内存缓存机制，以及如何通过混合精度计算（如INT8/INT4）加速推理过程。讨论权重压缩和稀疏化在FPGA资源优化中的应用。 3.3 高性能计算（HPC）与数据中心加速： 探讨FPGA在数据中心加速器中的角色，特别是用于数据库加速、大数据分析（如MapReduce的定制化实现）和科学仿真。重点分析OpenCL、Vitis/SDx等高级编程模型如何抽象底层硬件细节，使软件工程师也能有效利用FPGA的并行能力。 第四部分：验证、部署与面向未来的可重构架构 成功的硬件设计离不开严格的验证流程。本部分关注如何高效地验证复杂的可重构系统，并展望未来技术发展方向。 4.1 系统级验证与仿真： 强调基于事务级建模（TLM）和虚拟原型设计的优势，以加速软件与硬件的协同开发。详细介绍如何使用硬件仿真器（如Questa/Xcelium）结合软件测试平台进行系统集成验证，并引入形式化验证技术来确保关键控制逻辑的正确性。 4.2 异构系统间的互操作性与部署挑战： 讨论在包含CPU、GPU和FPGA的异构集群中，如何实现高效的通信和数据迁移。分析PCIe Gen5/CXL等高速互连技术在卸载计算任务中的关键作用，以及如何管理跨越多个设备的统一内存空间。 4.3 面向未来的可重构架构趋势： 展望领域特定架构（DSA）与通用可重构计算的融合。讨论快速可重构技术（Fast Reconfiguration）、片上网络（NoC）的优化、以及如何利用新兴的存储器技术（如MRAM/ReRAM）构建下一代低功耗可重构处理器。 本书的读者对象包括： 电子工程、计算机工程、通信工程等领域的本科高年级学生和研究生；从事嵌入式系统、SoC设计、高性能计算加速器研发的工程师；以及对硬件加速和系统级架构优化感兴趣的专业人员。通过阅读本书，读者将能够掌握将复杂的算法转化为高效、定制化硬件解决方案所需的理论知识和实践技能。

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