一种新的基于FPGA的立体图像差异性算法

提出了一种新的基于FPGA的立体图像差异性算法,它以块匹配算法为基础,根据FPGA的特点,对图像相关性的公式进行设计优化,并结合穷尽方式搜索和预测方式搜索,提高算法的执行速度.设计基于FPGA的立体图像差异性算法IP核,充分利用FPGA独特的并行处理机制和强大的运算能力以提高系统的处理速度和性能.系统测试结果表明,基于FPGA的立体图像差异性算法,可以达到每秒33帧的处理能力,处理速度能够达到PC机的二百倍以上,具有较好的实时性;且能够连续处理500帧图像数据,具有较好的稳定性.     

基于深度学习的FPGA快速布局算法

本文提出一种新型的基于深度学习的FPGA快速布局算法,将FPGA布局转化为动态的进行逻辑单元块的选择和逻辑单元块位置确定的过程,从而实现电路网表在FPGA上的逐步布局.其中每一个逻辑单元块的位置确定由训练好的深度学习网络预测实现,所有逻辑单元块位置确定之后采用基于交换的快速详细布局算法进行优化.实验中使用MCNC基准电路进行测试,将测试结果与VPR中基于模拟退火的布局算法进行对比,结果表明:在关键路径延时平均9.8%布线后的损失代价下,整个布局过程的运行速度平均提升了24.54倍,其中处理十万量级大规模电路实现64.9倍的速度提升.     

一种新的快速FPGA布局算法

在模拟退火算法的基础上,提出了一种快速FPGA布局算法.该算法先用解析模型快速确定所有宏模块及单个逻辑模块的"理想"位置,然后通过局部扩散消除模块之间的重叠,得到一个较好的初始布局方案,最后再用低温的模拟退火进一步优化,确定各模块的最终位置.实验数据表明,以目前在学术界普遍采用的平方线网总长度为目标函数,与经典的VPR算法相比,新算法大大降低了布局所耗费的时间,而不影响最终布局方案的质量.     

基于FPGA的汉字识别系统

随着集成电路与智能计算的发展,应用于FPGA的图像处理技术有了巨大的应用空间.FPGA器件功耗低,并且其本身具有的并行性适合图像处理算法的实现.本设计以FPGA为核心,实现了图像采集、汉字的矩特征提取、BP神经网络识别、结果的形象化LCD显示等功能.并对FPGA的BP网络实验进行了计算优化,在缩短计算时间的同时,增强了网络的泛化能力.实验结果表明提出的系统架构切实可行,算法的硬件实现具有高速实用的特点,具有很大的实用价值.     

基于总体性能优化的矩阵乘法器设计与实现

针对矩阵算法的优化,且兼顾系统的总体性能,采用Ripple运算模式,提出了一种基于多处理单元的矩阵并行乘法器设计方案,并将其于FPGA上实现.最后,将其FPGA资源利用报告与移位累加算法做比较,表明该设计方案可使得系统在矩阵复杂度相同的情况下,大大缩短运算时间,提高系统的时钟频率,且芯片布局得以优化.     

基于图论技术的FPGA资源管理算法

在对可重构硬件上的空闲资源进行管理时,采用平面划分算法寻找最大空闲矩形存在冗余计算和重复计算的问题.为此,文中提出了一种基于虚拟无向图的计算最大空闲矩形的算法.该算法基于FPGA二维区域模型,利用无向图与FPGA模型之间的相互映射关系,通过在虚拟无向图中寻找有效回路和通路间接完成寻找最大空闲矩形的任务,使空闲区域划分过程大大简化.最后,文中通过仿真实验对比了该方法与已有的SL算法的性能,结果表明,KAMER_VU算法有效降低了系统硬件布局时间,提高了为任务分配硬件资源的成功率.     

岛式FPGA芯片布局布线改进的实现

针对FPGA布局过程与布线过程连接松散的问题,开发了一款改进的布局布线工具(IVPR).在布局过程中考虑了逻辑模块的引脚方向,以建立更准确的延迟预测,并预测逻辑模块在布线阶段使用的引脚方向,从而选择合适的延时值,使得布局与布线的结合更有效.针对高扇出线网,在布局过程中加入了线网终端对齐,并在布线阶段优先采用长线连接.以岛式FPGA芯片VS1000为例进行实验,结果表明,与经典的布局布线工具VPR相比,IVPR的电路延时降低了16.4%,布线资源利用率提高了1.9%.     

VLSI标准单元阵列布局问题的一个高效遗传算法

研究可有效处理几万至百万个单元规模VLSI标准单元阵列布局问题的遗传算法,使之能在合理的时间内获得高质量的布局结果.为了提高布局质量,针对布局的二维特性设计了新型线网交叉算子和局部搜索技术,并提出了三阶段算法框架以协调算法的全局搜索和局部搜索.为了降低算法的时间和空间复杂度,使算法可处理大规模问题,采用了交叉算子局部化和小规模种群的思想,同时使用了多种保持种群多样性的策略以提高小规模种群的进化性能.对Peko suite3、4标准测试电路的实验结果表明,基于这些策略的遗传算法是有效的.     

基于目标函数的FPGA宏模块布局算法设计

在文献[1-3]规划方法的基础上引入了FPGA宏模块的布局,考虑到FPGA宏模块布局问题的特殊性,笔者通过合理的目标函数和处理方法解决了FPGA宏模块布局问题,并提出来了一种描述FGPA宏模块内部布线资源的方法.结果表明：采用笔者提出的FPGA宏模块布局方法,其FPGA规模及所需通道高度比不考虑宏模块内部布线资源的情况节省资源.     

基于FPGA的水果边缘检测方法研究

为提高水果品质检测精度,提出了一种以FPGA为核心的水果边缘检测方案。系统以苹果为研究对象,分别对Soble算法,Laplace算法和LOG算法三种边缘检测方法进行研究,实现了对苹果边缘的提取,并分析了三种检测方法对水果边缘检测的效果。实验结果表明,以FPGA为核心的检测系统,具有处理速度快,开发周期短等优点,在水果品质检测方面具有较高的实用价值。