Altera OpenCL SDK kullanılarak yoğun bir optik akış algoritmasının FPGA uygulaması
| İsim | Altera OpenCL SDK kullanılarak yoğun bir optik akış algoritmasının FPGA uygulaması |
|---|---|
| Yazar | Ulutaş, Umut |
| Basım Tarihi: | 2017-08 |
| Konu | Bilgisayar Bilimi |
| Tür | Belge |
| Dil | İngilizce |
| Dijital | Evet |
| Yazma | Hayır |
| Kütüphane: | Özyeğin Üniversitesi |
| Kayıt Numarası | 1fa11bca-7ee0-4da0-bdbe-7826b0422948 |
| Lokasyon | Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü |
| Tarih | 2017-08 |
| Örnek Metin | Yoğun işlem gerektiren algoritmaların FPGA hızlandırması, ihtiyaç duydukları uzun Verilog veya VHDL RTL tasarım çabaları nedeniyle genellikle mümkün görülmemektedir. Veri paralel algoritmalar hızlandırma için alternatif bir platforma, yani GPU'ya sahiptir. GPU programlama için yaygın olarak iki dil kullanılır: CUDA ve OpenCL. OpenCL, çoğu çok çekirdekli CPU ve çoğu GPU'ya taşınabilirliği nedeniyle birçok kodlayıcının tercihidir. FPGA'ler için OpenCL SDK ve Yüksek Düzey Sentez (HLS), genel olarak FPGA hızlandırmayı gerçekten mümkün kılar. Veri paralel uygulamalarda, hem GPU'lara hem de FPGA'lara sorunsuz bir şekilde hedeflenebildiği için geleneksel HLS'ye göre OpenCL tabanlı sentez tercih edilir. Bu tez, OpenCL kullanarak üst düzey bir FPGA'nın yanı sıra üst düzey bir GPU'ya zorlu bir optik akış algoritmasını hedefleme konusundaki deneyimlerimizi paylaşıyor. Her iki platformdaki verim ve güç tüketimi sonuçları sunulmaktadır. Yoğun hesaplamaların FPGA üzerinde eklenmesi, gerektirdikleri uzun Verilog veya VHDL RTL tasarım sürelerinden dolayı genellikle çok makul değildir. Paralel programlama yapılabilen patlatmaların hız için alternatif bir platformu vardır: GPU. GPU programlama için CUDA ve OpenCL dilleri yaygın olarak kullanılmaktadır. OpenCL çoğu çok çekirdekli işlemci ve çoğu GPU'ya taşınabilir olması nedeniyle bir çok programcının seçeneğidir. FPGA'ler için OpenCL SDK ve Yüksek Seviyeli Sentez (YSS) genel olarak FPGA hızlandırmasını gerçekten mümkün kılmaktadır. Paralel programlanabilir uygulamalarda, geleneksel YSS'ye göre OpenCL tabanlı sentez tercih edilir çünkü sonuç hem GPU'ları hem de FPGA'leri sorunsuz bir şekilde hedef alabilir. Bu tezde, yoğun programlamalı bir optik genişlemeyi OpenCL kullanılarak yüksek düzeyli bir GPU'da ve yüksek düzeyli bir FPGA'de çalıştırılarak ulaşılan sonuçlar paylaşılmıştır. Her iki platformda hız ve güç tüketimi sonuçları sunulmuştur. |