Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Elementary functions in HLL on example of CORDIC algorithm implemented in Mitrion-C language

Pietroń M., Wiatr K.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2012

|

R. 58, nr 7

671-673

EN

The elementary functions are very often used in scientific computations. The quantum chemistry, physics, financial computing are only examples were elementary functions like exponent, logarithm are intensively computed. This paper presents implementation of an exp(x) core in a CORDIC-algorithm written in Mitrion-C lanuage. The Mitrion-C language is a new high level language. It enables implementing pipelined and wide paralleled algorithms on FPGA platforms. It makes process of algorithms implementation on FPGA faster. From gravitational forces to quantum chemistry or financial mathematics, computational scientists very often use exp(x) in computer simulations. The implemented core generates IEEE 754 standard single precision exponential values. The CORDIC algorithm can be used to compute wide spectrum of different elementary functions like sine, cosine, tangent. In our solution values of the exponent for integer part of the input argument are stored in a table. The table is allocated in an internal memory. The fractional part is computed by the CORDIC algorithm. The final result is achieved by multiplying the values of the fractional and integer part. Our implementation is made on SGI Altix 4700 hardware platform. It is SGI multiprocessor distributed shared memory computer system with Virtex-4 LX 200 FPGAs.

PL

Funkcje elementarne są bardzo często wykorzystywane w obliczeniach naukowych. Chemia kwantowa, matematyka finansowa, fizyka jedne z wielu dziedzin gdzie funkcje takie jak eksponenta, logarytm są intensywnie wykonywane. Praca ta przedstawia implementację funkcji eksponenty za pomocą algorytmu CORDIC w języku Mitrion-C. Mitrion-C jest nowym językiem wysokiego poziomu programowania układów FPGA. Język ten posiada odpowiednie instrukcje oraz wbudowane typy danych, które pozwalają na programowanie algorytmów potokowo jak i całkowicie równolegle. W naszym rozwiązaniu argument wejściowy jest rozdzielony na część całkowitą i część ułamkową. Wartości eksponenty dla części całkowitej przechowywane są w tablicy w pamięci wewnętrznej natomiast część wartość dla części ułamkowej obliczana jest algorytmem CORDIC. Wynik końcowy obliczany jest za pomocą mnożenia części ułamkowej i całkowitej. Implementacja wykonana jest na platformie sprzętowej SGI ALTIX 4700. Jest to platforma wieloprocesorowa ze współdzieloną pamięcią oraz układami FPGA typu Virtex-4 LX 200.

2

Loop profiling tool for HPC code inspection as an efficient method of FPGA based acceleration

Pietroń M., Russek P., Wiatr K.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2010

|

Vol. 20, no 3

581-589

EN

This paper presents research on FPGA based acceleration of HPC applications. The most important goal is to extract a code that can be sped up. A major drawback is the lack of a tool which could do it. HPC applications usually consist of a huge amount of a complex source code. This is one of the reasons why the process of acceleration should be as automated as possible. Another reason is to make use of HLLs (High Level Languages) such as Mitrion-C (Mohl, 2006). HLLs were invented to make the development of HPRC applications faster. Loop profiling is one of the steps to check if the insertion of an HLL to an existing HPC source code is possible to gain acceleration of these applications. Hence the most important step to achieve acceleration is to extract the most time consuming code and data dependency, which makes the code easier to be pipelined and parallelized. Data dependency also gives information on how to implement algorithms in an FPGA circuit with minimal initialization of it during the execution of algorithms.

3

Prototyp systemu profilowania pętli kodu źródłowego jako narzędzia analizy kodu w celu efektywnego przyspieszenia obliczeń wielkiej skali

Pietroń M., Russek P., Wiatr K.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2010

|

T. 14, z. 3/2

925-938

PL

Praca przedstawia badania nad metodologią przyspieszania aplikacji HPC na platformach HPRC (platformy HPC z układami FPGA). Najważniejszym zagadnieniem jest selekcja kodu źródłowego, który mógłby zostać przyspieszony. Największym utrudnieniem jest brak odpowiedniego narzędzia wspomagającego ten proces. Aplikacje HPC składają się z ogromnej ilości bardzo złożonego kodu źródłowego. Powoduje to, że niezbędny jest system automatycznej analizy kodu. Dodatkowo powstające języki wysokiego poziomu (HLL) do implementacji algorytmów w FPGA ułatwiają automatyzację transformacji i implementacji wybranego kodu w FPGA. Profiling pętli w kodzie źródłowym jest jednym z głównych kroków, który umożliwia sprawdzenie, czy dana aplikacja HPC jest możliwa do przyspieszenia w układach FPGA. Oprócz selekcji najbardziej czasochłonnych części kodu istotna jest także analiza danych wykorzystywanych w trakcie obliczeń. Przede wszystkim zależności między danymi i ich ilość odgrywa zasadnicze znaczenie. Dzięki tej informacji można optymalnie implementować algorytmy przez minimalizację częstotliwości komunikacji między CPU a układem FPGA.

EN

This paper presents the research on FPGA based acceleration of HPC applications. The most important step to achieve this goal is to extract code that can be sped up. A major drawback is the lack of a tool which could do it. The HPC applications usually consist of a huge amount of complex source code. This is one of the reasons why the process of acceleration should be as automated as possible. Another reason is to make use of HLL (High Level Languages) such as Mitrion-C and Impulse-C. Loop profiling is one of the steps to check if the insertion of HLL to existing HPC source code is possible to gain acceleration of these applications. Hence the most important step to achieve acceleration is to extract the most time consuming code and data dependency, which makes the code easier to be pipelined and parallelized. Data dependency also gives information on how to implement algorithms in an FPGA circuit with the minimal initialization of it during the execution of algorithms.