企业官网建设流程全解析

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// 片上存储缓存矩阵A和B reg signed [DATA_WIDTH-1:0] A_buf [MATRIX_SIZE-1:0]; reg signed [DATA_WIDTH-1:0] B_buf [MATRIX_SIZE-1:0]; reg signed [DATA_WIDTH8:0] result_buf [MATRIX_SIZE-1:0]; integer i, j, k; // 数据交换机制通过片上存储优化数据传输 always (posedge clk or posedge rst) begin if (rst) begin // 复位时清空输出矩阵 for (i 0; i MATRIX_SIZE; i i 1) begin for (j 0; j MATRIX_SIZE; j j 1) begin C[i][j] 0; end end end else begin // 将矩阵A和B加载到片上存储BRAM for (i 0; i MATRIX_SIZE; i i 1) begin A_buf[i] A[i][0]; B_buf[i] B[i][0]; end // 并行计算使用片上存储加速矩阵乘法 for (i 0; i MATRIX_SIZE; i i 1) begin for (j 0; j MATRIX_SIZE; j j 1) begin result_buf[i] 0; for (k 0; k MATRIX_SIZE; k k 1) begin result_buf[i] result_buf[i] A_buf[i] * B_buf[k]; end end end // 将计算结果存储到输出矩阵C for (i 0; i MATRIX_SIZE; i i 1) begin for (j 0; j MATRIX_SIZE; j j 1) begin C[i][j] result_buf[i]; end end end end endmoduleTestbench代码timescale 1ns / 1ps module tb_low_latency_data_exchange; reg clk, rst; reg signed [15:0] A [3:0][3:0]; // 输入数据矩阵 reg signed [15:0] B [3:0][3:0]; // 输入数据矩阵 wire signed [23:0] C [3:0][3:0]; // 输出数据矩阵 low_latency_data_exchange uut ( .clk(clk), .rst(rst), .A(A), .B(B), .C(C) ); always #5 clk ~clk; initial begin clk 0; rst 1; #10 rst 0; // 初始化输入矩阵 A[0] {16d1, 16d2, 16d3, 16d4}; A[1] {16d5, 16d6, 16d7, 16d8}; A[2] {16d9, 16d10, 16d11, 16d12}; A[3] {16d13, 16d14, 16d15, 16d16}; B[0] {16d1, 16d0, 16d-1, 16d2}; B[1] {16d2, 16d-1, 16d0, 16d1}; B[2] {16d1, 16d2, 16d-1, 16d0}; B[3] {16d0, 16d1, 16d2, 16d-1}; #50; $finish; end endmodule示例输出Time10: Reset complete Time20: Computed Matrix C [...] Time30: Final Result of Matrix Multiplication [...]代码解析如下1片上存储优化通过将数据存储在片上存储BRAM中减少了外部存储器的访问降低了数据交换延迟。2并行计算通过并行化计算过程在每个时钟周期内并行计算多个数据减少了计算的等待时间。3数据流优化数据通过预取和并行访问策略在FPGA内部传输进一步减少了访问外部存储器的需求。本设计通过优化数据交换机制显著减少了计算过程中的延迟提升了系统的吞吐量适合用于大规模神经网络训练和推理的加速任务。通过片上存储和并行计算优化能够有效地提升FPGA在深度学习计算中的性能。本文摘自《从RTL级代码剖析FPGA加速大模型训练与推理》具体内容请以书籍为准。从RTL级代码剖析FPGA加速大模型训练与推理——jdhttps://item.jd.com/14611853.html?spmTagYTAyNDAuYjAwMjQ5My5jMDAwMDQwMjcuMSUyM3NrdV9jYXJkpvid87177b584ac0462ca9a3ea03f19e8a78