【摘 要】
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针对稀疏矩阵向量乘（Sparse Matrix-Vector Multiplication，SpMV）在边缘端实施效率不高的问题，以稀疏矩阵的存储格式、SpMV的FPGA加速为研究对象，提出一种多端口改进的行压缩存储格式（Modified Compressed Sparse Row Format，MCSR）与ARM+FPGA架构任务级数据级硬件优化相结合的加速方法。使用多个端口并行存取数据来提高计
【机 构】
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中国石油大学(北京)信息科学与工程学院
【基金项目】
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中国高校产学研创新基金（2020HYA08001）； 中国石油大学（北京）科研基金（2462020YXZZ025）；
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针对稀疏矩阵向量乘（Sparse Matrix-Vector Multiplication，SpMV）在边缘端实施效率不高的问题，以稀疏矩阵的存储格式、SpMV的FPGA加速为研究对象，提出一种多端口改进的行压缩存储格式（Modified Compressed Sparse Row Format，MCSR）与ARM+FPGA架构任务级数据级硬件优化相结合的加速方法。使用多个端口并行存取数据来提高计算并行度；使用数据流、循环流水实现循环间、循环内的并行加速；使用数组分割、流传输实现数据的细粒度并行缓存与计算；使用ARM+FPGA架构，ARM完成对系统的控制，将计算卸载到FPGA并行加速。实验结果表明，并行加速优化后的ARM+FPGA方案相较于单ARM方案最高可达10倍的加速效果，而且增加的资源消耗在可接受范围内，矩阵规模越大非零值越多加速效果越明显。研究成果在边缘端实施SpMV计算方面有一定实用价值。
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