【摘 要】
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SKA(平方公里阵列射电望远镜:Square Kilometer Array)是正在建设中的全球最大观测孔径射电望远镜,也是一项需要多个国家和组织共同参与合作的国际大科学项目。SKA科学数据处
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SKA(平方公里阵列射电望远镜:Square Kilometer Array)是正在建设中的全球最大观测孔径射电望远镜,也是一项需要多个国家和组织共同参与合作的国际大科学项目。SKA科学数据处理是一项数据量巨大且对计算性能要求极高的应用,且有极严的能耗限制。目前没有超级计算机能满足SKA的能效需求,因此需要探索新的加速结构。FPGA(现场可编程门阵列:Field-Programmable Gate Array)则是一种兼具高度并行化和低功耗优势的计算平台,因此本课题主要探讨了SKA科学数据处理中的两个关键算法:gridding(格栅化)、degridding(逆格栅化)基于FPGA的高效能硬件加速设计。首先从小规模数据开始完成了gridding算法的加速系统设计,确定了循环展开+流水线的核心运算模块加速结构,并对系统进行了仿真测试和板级测试。然后在此基础上探索了使用大规模数据的gridding算法加速系统的设计,用片上DDR缓存测试数据,并定制了存储器控制模块和核心运算模块,经过仿真测试验证了其相对于软件测试得到了2.45倍的性能提升。之后还完成了degridding算法的大规模数据加速系统的设计,顶层结构和gridding类似,重新定制了存储器控制模块和核心运算模块,经过仿真测试验证其相对于软件测试获得了4.46倍的提升。在完成设计的基础上采用网格数据分块处理的方法进行了优化设计,将gridding和degridding算法的加速比分别提升到了8.31倍和9.79倍。提出了几种拓展性的优化方向,并且分析了可行性和理论的加速效率,为SKA科学数据处理的后续工作提供了更多优化思路参考。
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