Введение
1 Факторы энергоэффективности 17
1.1 Общая модель энергопотребления тактируемых логических схем 24
1.2 Мощность КМОП устройств 25
1.3 Методы оптимизации энергопотребления 27
1.4 Методы логического синтеза 29
1.5 Типичная архитектура акселератора
1.5.1 Оценка рассеиваемой мощности акселератора при фиксированном размере задачи 32
1.5.2 Асимптотическая скорость роста мощности при росте размера задачи
1.6 Выбор оптимального типа памяти 36
1.7 Выбор оптимальной ширины и представления числовых данных 37
1.8 Рематериализация данных 42
1.9 Влияние перспективных технологий на энергоэффективность
1.9.1 Схемы с пороговым напряжением питания 43
1.9.2 Память на основе фазового перехода и магниторезистив-ная память 45
1.10 Влияние архитектуры программного обеспечения на энергоэффективность 45
1.10.1 Операционные системы с поддержкой страничной памяти 49
1.10.2 Операционные системы без поддержки страничной памяти 50
1.10.3 Cреды управляемого исполнения 51
1.11 Формальная верификация как средство повышения энергоэффективности
Аппаратное ускорение вычисления элементарных функций при помощи специализированных вычислительных блоков 59
2.1 Постановка задачи аппроксимации с заданной точностью 61
2.2 Задача уменьшения размера таблиц 62
2.3 Оценка точности аппроксимации на одном сегменте
2.3.1 Погрешность аппроксимации интерполяционным полиномом с ограничениями типа неравенства 64
2.3.2 Погрешность квадратичной и кубической аппроксимации интерполяционным полиномом 66
2.4 Расчёт таблиц при помощи целочисленного линейного програм мирования 68
2.4.1 Целочисленная аппроксимация на одном сегменте 69
2.4.2 Случай квазисплайна 70
2.4.3 Оптимизационная задача 71
2.5 Результаты прототипирования 75
3 Поточный алгоритм БПФ на многобанковой памяти 78
3.1 Общий подход к разработке поточных акселераторов БПФ 81
3.1.1 Синхронные графы потоков данных 81
3.1.2 Расщепляющее правило БПФ 84
3.1.3 Инверсия индексов 86
3.1.4 Формула БПФ произвольной размерности во временной области 88
3.1.5 Формула БПФ произвольной размерности в частотной области 91
3.1.6 Реализация круговой свёртки 95
3.2 Организация многобанковой памяти 96
3.2.1 Постановка задачи 97
3.2.2 Акселератор БПФ по смешанному основанию с 1r1w памятью 99
3.2.3 Акселератор БПФ по смешанному основанию с 1rw памятью 107
3.3 Самосортирующиеся БПФ 110
3.3.1 Акселератор самосортирующего БПФ с 1r1w памятью 111
3.4 Результаты прототипирования 117
4 Ускорение решения уравнений Юла–Уокера 118
4.1 Подавление дальнего эха с помощью линейного фильтра с длинной импульсной характеристикой 118
4.2 Обращение тёплицевой матрицы при помощи многочленов Сегё и Шура
4.2.1 Многочлены Сегё и факторизация обратной матрицы к тёплицевой 121
4.2.2 Проблема коэффициентов Шура 124
4.2.3 Спектральные плотности и функции Шура 126
4.2.4 Связь многочленов Сегё и Шура 128
4.3 Быстрый алгоритм Шура 131
4.3.1 Транзитивность многочленов Шура 131
4.3.2 Преобразование коэффициентов функций Шура 132
4.3.3 Структура бинарного дерева при расчёте параметров Шура133
4.3.4 Расчёт многочленов Шура по параметрам Шура 134
4.3.5 Расчёт остаточных членов 136
4.3.6 Формулировка быстрого алгоритма Шура 139
4.4 Сложность расчёта многочленов Шура 143
4.4.1 Общая оценка количества операций 143
4.4.2 Общая оценка количества адресуемой памяти 148
4.5 Оценка оптимального параллелизма и времени вычислений быстрого алгоритма Шура на устройстве с аппаратным ускорением БПФ 150
4.5.1 Оценка количества комплексных чтений в вещественном алгоритме Шура 152
4.5.2 Оценка длины критического пути 155
4.5.3 Оценка времени вычислений быстрого алгоритма Шура для вещественных данных на 2 конвейерных процессорах157
4.5.4 Оценка оптимального параллелизма 159
4.6 Гибридный алгоритм фильтрации с малой задержкой 164
Заключение 166
Список иллюстраций 168
Список таблиц 169
Литература
