FPGA设计时一些复杂的运算怎么处理？

nbnbban

最近完成一个作业，要求用FPGA实现一个算法，具体就是一种线性回归算法。在软件层面上很简单，但考虑硬件实现是有很多问题。1.算法设计大量的乘法运算，感觉很浪费资源，一般这种情况是怎么处理的？
2.算法中有求矩阵相关性系数、特征向量等操作。实现的话也是考虑怎么将其分解为硬件的一些基本操作（与或加减位移等）吗？
3.还有小问题：如果在FPGA上实现，有很多参数我觉得可以提前算好，写到BRAM中，一次使用完后，下一次修改参数是可以在烧写进去。但是如果在ASIC中实现的话，这种思路是不是就无法成立？
这方面接触的不多，可能有很多理解错误，感谢各位大佬指正！

yydianzi

1,资源问题两种方式：
a,优化结构，类似快速傅里叶变换的实现，通过公式变换减少乘法的次数
b,增加时钟频率，可能需要增加复杂度以及timing风险
2，FPGA内部的资源就是这些，乘法器，加法器，查找表，所以肯定需要分解，而且分解的时候需要注意复用的流水的限制。
3，参数修改asic不清楚，但是FPGA一般设计不需要重新编译版本，都会有主控到FPGA内部的寄存器配置总线，单独一个FPGA芯片的情况没遇到过，能想到也是通过Ila这类的IP进行少量模式的控制，如果是大规模的参数配置的话，不知道是不是有其他好的办法。

nbnbban

回复 2# yydianzi

我再琢磨一下，多谢

殷工

asic 的话用parameter,下次使用直接改下参数就能用

glace12123

1、如果变量与变量的乘法，那就只能用乘法器，或者自己写乘法器（就是移位加法而已，但是速率有限制），如果是常数和变量相乘，可以将常数分解为2^C1 + 2^C2 + 2^C3 ......+ N，N是10以内的数，这样就用多次移位运算和简单加法运算就搞定，不用乘法器；
2、大数据量的相关运算，一般都是用快速卷积实现（将相关序列倒序），快速卷积先将数据FFT，然后进行频域乘法，再进行IFFT，就得到相关结果；如果你能发现很特殊的规律，分解为更简单的算法，也可以。
3、ASIC也有类似rom这种ram单元啊，可以初始化一个固件值，中间再通过接口修改嘛。