[发明专利]一种基于FPGA的跨步访问数据流检测电路及方法在审
申请号: | 202010932874.6 | 申请日: | 2020-09-08 |
公开(公告)号: | CN112035400A | 公开(公告)日: | 2020-12-04 |
发明(设计)人: | 魏榕山;李晨嘉;范裕阳 | 申请(专利权)人: | 福州大学 |
主分类号: | G06F15/78 | 分类号: | G06F15/78;G06F1/24 |
代理公司: | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人: | 陈明鑫;蔡学俊 |
地址: | 350108 福建省福州市*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 fpga 跨步 访问 数据流 检测 电路 方法 | ||
本发明涉及一种基于FPGA的跨步访问数据流检测电路及方法。第一数据寄存器输入端、减法器第一输入端相连接作为整个电路的数据输入端,第一数据寄存器输出端与减法器第二输入端相连接,减法器的输出端与数据差值寄存器的输入端连接,数据差值寄存器的输出端与数据存储器的第一输入端连接,数据存储器的第二输入端与计数器的输入端、计数器的输出端连接,数据存储器的的输出端与比较器的输入端连接,比较器的输出端与与门的第一输入端、信号计数器的输入端连接,信号计数器的输出端与第二数据寄存器的输入端连接,第二数据寄存器的输出端与与门的第二输入端连接,与门的输出端作为整个电路的信号输出端。本发明能判断输入数据流是否为跨步访存数据。
技术领域
本发明应用于数据流检测领域,具体涉及一种基于FPGA的跨步访问数据流检测电路及方法。
背景技术
近年来,深度学习算法和数字信号处理广泛应用于各个领域,如计算机视觉、图像识别、矩阵计算、卷积计算、快速傅里叶变换FFT等,其中的卷积神经网络算法CNN(Convolutional Neural Networks)是深度学习算法中使用最广的算法之一。CNN算法简单、并行程度高,但其数据计算量大,有大量的卷积计算操作,而卷积计算的读写方式主要是跨步访问。所以提高系统的带宽和数据流检测的准确率,对于改善系统的性能有着重要意义。如何准确的检测跨步数据流是解决访存冲突的重要途经之一,有利提高存储系统的带宽和效率。
目前数据访存主要基于软件仿真平台和linux操作系统,通过对跨步数据访存预读或预取算法。预读算法通常是通过模式匹配的启发式检测算法,该类算法对用户程序透明,但是能监测到的预读模式比较单一。linux操作系统适用于顺序预读算法,并不针对其它数据的访问类型。FPGA是一种可编程逻辑门器件,具有集成度高、处理速度快等特点,易于维护和移植,方便让研究人员有足够的设计空间来定制专用的数据流检测硬件电路,可以利用跨步访存的特性设计数据流检测电路和方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于FPGA的跨步访问数据流检测电路及方法,本发明资源及功耗较低,检测效果良好,能准确判断输入数据流是否为跨步访存数据。
为实现上述目的,本发明的技术方案是:一种基于FPGA的跨步访问数据流检测电路,包括第一数据寄存器、减法器、数据差值寄存器、数据存储器、计数器、比较器、信号计数器、第二数据寄存器、与门;第一数据寄存器的输入端、减法器的第一输入端相连接作为整个电路的数据输入端,第一数据寄存器的输出端与减法器的第二输入端相连接,减法器的输出端与数据差值寄存器的输入端连接,数据差值寄存器的输出端与数据存储器的第一输入端连接,数据存储器的第二输入端与计数器的输入端、计数器的输出端连接,数据存储器的的输出端与比较器的输入端连接,比较器的输出端与与门的第一输入端、信号计数器的输入端连接,信号计数器的输出端与第二数据寄存器的输入端连接,第二数据寄存器的输出端与与门的第二输入端连接,与门的输出端作为整个电路的信号输出端;第一数据寄存器的使能端、数据差值寄存器的使能端、数据存储器的使能端、计数器的使能端、信号计数器的使能端相连接作为整个电路的使能端,第一数据寄存器的时钟端、数据存储器的时钟端、计数器的时钟端、信号计数器的时钟端、第二数据寄存器的时钟端相连接作为整个电路的时钟端,第一数据寄存器的复位端、数据存储器的复位端、计数器的复位端、信号计数器的复位端、第二数据寄存器的复位端相连接作为整个电路的复位端。
在本发明一实施例中,所述比较器包括第一比较单元、第二比较单元、第三比较单元;其中,第一比较单元与数据存储器中的data_ram[kernel-1]数据块相连,第二比较单元与数据存储器中的data_ram[kernel_size-1]数据块和data_ram[kernel-kernel_size-1]数据块相连,第三比较单元与数据存储器中剩下的data_ram数据块相连,其中kernel、kernel_size为常数。
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