【摘 要】
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将基于现场可编程门阵列（FPGA）的改进Cholesky分解应用于大规模线性方程组求解时，会出现存储资源限制和带宽瓶颈问题。为此，提出一种基于层次化存储策略和多端口分块式访问方式的
【机 构】
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哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
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将基于现场可编程门阵列（FPGA）的改进Cholesky分解应用于大规模线性方程组求解时，会出现存储资源限制和带宽瓶颈问题。为此，提出一种基于层次化存储策略和多端口分块式访问方式的解决方案。结合片内双极随机存取存储器（BRAM）与片外同步动态随机存取存储器（SDRAM），构成分层存储结构，通过片内存储复用降低存储资源需求。采用多端口分块式方式访问片外SDRAM，提高带宽并规避随机数据存取的访问延迟。测试结果表明，相对于XeonCPU，该方案能够实现17倍-215倍的效率提升。
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