fpga如何實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)指數(shù)運(yùn)算？有許多問(wèn)題是整數(shù)運(yùn)算無(wú)法解決的。也就是說(shuō)，用整數(shù)模擬浮點(diǎn)運(yùn)算的步驟多，耗時(shí)長(zhǎng)，所以浮點(diǎn)運(yùn)算速度更快，效率更高。例如：對(duì)于FIR濾波，我們?cè)贛ATLAB中得到的濾波參數(shù)一般

fpga如何實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)指數(shù)運(yùn)算？

有許多問(wèn)題是整數(shù)運(yùn)算無(wú)法解決的。也就是說(shuō)，用整數(shù)模擬浮點(diǎn)運(yùn)算的步驟多，耗時(shí)長(zhǎng)，所以浮點(diǎn)運(yùn)算速度更快，效率更高。例如：對(duì)于FIR濾波，我們?cè)贛ATLAB中得到的濾波參數(shù)一般都是浮點(diǎn)型的。如果使用這個(gè)參數(shù)，F(xiàn)PGA支持浮點(diǎn)運(yùn)算，非常容易實(shí)現(xiàn)。否則，需要轉(zhuǎn)換成整數(shù)（涉及數(shù)據(jù)位寬度、移位、小數(shù)點(diǎn)對(duì)齊等問(wèn)題）帶來(lái)不必要的麻煩。例如DSP分為浮點(diǎn)和定點(diǎn)，浮點(diǎn)DSP可以直接進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算，定點(diǎn)DSP需要引入浮點(diǎn)運(yùn)算庫(kù)，通過(guò)整數(shù)運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)運(yùn)算的效果。浮點(diǎn)DSP可以在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)完成浮點(diǎn)運(yùn)算，定點(diǎn)DSP要花費(fèi)數(shù)倍甚至十幾倍的時(shí)間來(lái)計(jì)算，精度會(huì)受到影響。

fpga怎樣處理浮點(diǎn)數(shù)？

我認(rèn)為用純硬件描述語(yǔ)言在FPGA中實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)處理是非常困難的。我能想到兩種方法僅供參考。

1. 可以設(shè)置相應(yīng)的等效值，例如5.6。你可以認(rèn)為等價(jià)物是10。在邏輯上使用56運(yùn)算，然后在相應(yīng)的處理中除以等價(jià)物。在FPGA中，“/”是可以的，但它會(huì)自動(dòng)減少小數(shù)點(diǎn)。你需要注意。

為什么CPU主頻比FPGA快那么多，但是卻說(shuō)FPGA可以加速？

FPGA會(huì)成為云計(jì)算標(biāo)配嗎？

首先，F(xiàn)PGA這個(gè)詞因?yàn)槿斯ぶ悄艿某醋鞫鵀楣娝熘?，但也被誤解了。FPGA全稱是現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列，它可以做很多事情，有很多種。近年來(lái)，加速技術(shù)是指用FPGA進(jìn)行深度學(xué)習(xí)或圖形處理。GPU和GPU之間的區(qū)別可以被非專業(yè)人士理解為GPU是一種更加集成和定制的FPGA。事實(shí)上，GPU和ISP公司通常在芯片帶出之前對(duì)FPGA進(jìn)行流式處理。它的硬件可編程性和低成本使其在研發(fā)階段發(fā)揮了重要作用。

說(shuō)到加速，它是關(guān)于并發(fā)性和順序的。FPGA和CPU處理不同的事情。CPU運(yùn)行一個(gè)程序。程序之所以被稱為程序，是因?yàn)樗幸粋€(gè)順序問(wèn)題：先做什么，然后做什么。不管有多少層次的流水線，多少CPU內(nèi)核，多少線程，基準(zhǔn)都是不能打亂指令的執(zhí)行順序的。用于深度學(xué)習(xí)的FPGA可以這樣理解。你有一張256x256像素的彩色圖片。FPGA是一塊256x256像素的純紅色玻璃板。你把畫(huà)貼在玻璃板上，透過(guò)玻璃板看。你只看到紅色。這個(gè)過(guò)程是并行的。你只需要做一個(gè)動(dòng)作，那就是把畫(huà)貼在木板上。所有的要點(diǎn)都變了。沒(méi)有順序。可以同時(shí)處理這些點(diǎn)。這種任務(wù)可以是并發(fā)的。如果這個(gè)問(wèn)題是由CPU來(lái)處理的，那么無(wú)論程序是如何編寫(xiě)的，您總是必須遍歷每個(gè)點(diǎn)。時(shí)間復(fù)雜度是O（1）和O（256x256）之間的差。適用場(chǎng)景不同，無(wú)法比較。

fpga無(wú)法像dsp一樣計(jì)算浮點(diǎn)數(shù)，為什么還比dsp計(jì)算能力強(qiáng)？

首先，IBM與全球最大的FPGA廠商Xilinx合作，專注于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算，引起了英特爾的高度關(guān)注。

英特爾在移動(dòng)處理器、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算領(lǐng)域落后。第二，F(xiàn)PGA將在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域得到深入應(yīng)用。Intel將打開(kāi)Intel處理器的內(nèi)部接口，形成CPU和FPGA的組合模式。采用FPGA進(jìn)行運(yùn)算，CPU進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算和調(diào)度，這種組合具有較高的單位功耗性能和較低的時(shí)延。第三，集成電路設(shè)計(jì)和磁帶成本。隨著半導(dǎo)體工藝的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，F(xiàn)PGA將在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域取代ASIC。同時(shí)，F(xiàn)PGA的開(kāi)發(fā)周期比ASIC縮短50%，可以快速搶占市場(chǎng)。

顯卡單精度浮點(diǎn)運(yùn)算能力怎么算？

FPGA并不是做數(shù)字信號(hào)處理的，它的計(jì)算能力比DSP強(qiáng)，但是FPGA的處理速度比DSP快，更適合于實(shí)時(shí)數(shù)字信號(hào)處理。

??點(diǎn)是float， 比如1.323256256 12.54256 32bit長(zhǎng)度精度運(yùn)算顯卡最普遍精度是64bit/128bit，128bit略慢， 圖形transform全是浮點(diǎn)運(yùn)算，GPU設(shè)計(jì)出來(lái)就是做浮點(diǎn)的這個(gè)很不好說(shuō)，我正在計(jì)算浮點(diǎn)用人腦。很頭痛啊，二進(jìn)制實(shí)數(shù)，十進(jìn)制，指數(shù)，分?jǐn)?shù)，十進(jìn)制分?jǐn)?shù).都算然后來(lái)回轉(zhuǎn)換。這是單精度的，單精度是二進(jìn)制32位的，雙精度是二進(jìn)制64位的。浮點(diǎn)是float， 比如1.323256256 12.54256 32bit長(zhǎng)度精度運(yùn)算顯卡最普遍精度是64bit/128bit，128bit略慢， 圖形transform全是浮點(diǎn)運(yùn)算，GPU設(shè)計(jì)出來(lái)就是做浮點(diǎn)的你應(yīng)該可以想象了吧 A 卡略強(qiáng)些!

浮點(diǎn)是浮點(diǎn)數(shù)，例如1.323256256 12.54256 32位長(zhǎng)度的精度運(yùn)算，圖形卡最常見(jiàn)的精度是64位/128位，128位稍慢，圖形變換都是浮點(diǎn)運(yùn)算，GPU設(shè)計(jì)做浮點(diǎn)運(yùn)算，這很難說(shuō)，我在用人腦計(jì)算浮點(diǎn)。很頭疼啊，二進(jìn)制實(shí)數(shù)，小數(shù)，索引，分?jǐn)?shù)，小數(shù)。計(jì)算，然后來(lái)回轉(zhuǎn)換。這是單精度，單精度是二進(jìn)制32位，雙精度是二進(jìn)制64位。浮點(diǎn)就是浮點(diǎn)數(shù)，比如1.323256256 12.54256 32位長(zhǎng)的精度運(yùn)算，圖形卡最常見(jiàn)的精度是64位/128位，128位稍慢，圖形變換都是浮點(diǎn)運(yùn)算，GPU是專門(mén)做浮點(diǎn)運(yùn)算的，可以想象一張卡稍微好一點(diǎn)！