如何采用FPGA协处理器实现算法加速
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基于FPGA的计算加速算法优化研究
基于FPGA的计算加速算法优化研究引言在计算机科学领域，计算速度一直是一个至关重要的问题。
近年来，随着大数据和人工智能的兴起，对处理能力的要求也在不断提高。
传统的计算机中央处理器（CPU）已经难以满足这些需求，因此人们开始研究其他的解决方案，其中一种就是利用可编程逻辑器件（FPGA）来实现计算加速。
一、FPGA简介FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种集成电路，具有可配置的逻辑元件和可编程的互连通道。
相对于ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，专用集成电路），FPGA具有更高的灵活性，可以实现各种不同的功能。
在计算加速领域，FPGA的并行计算能力和低功耗特性是其优势所在。
二、计算加速算法优化在实际应用中，使用FPGA进行计算加速需要针对具体的算法进行优化。
以下是一些常用的算法优化技术：1.并行化FPGA天生具有并行计算的能力，可以同时执行多个任务。
通过合理地设计并行结构，可以实现更高效的计算加速。
例如，可以将数据划分为多个子任务，分配给不同的FPGA核心进行并行计算，以提高整体性能。
2.流水线化流水线化是一种常见的算法优化技术，可以将计算过程划分为多个阶段，使得各个阶段可以同时进行。
在FPGA中，可以将不同的计算任务放置在不同的流水线阶段中，以提高计算速度。
3.数据重用在算法中，有些数据会被多次使用。
通过将这些数据存储在FPGA的片内存储器中，并在需要时直接调用，可以减少对外部内存的访问次数，从而提高计算效率。
4.算法优化针对具体的计算任务，可以通过算法优化来提高计算速度。
例如，使用更高效的算法或者优化循环结构等。
在使用FPGA进行计算加速时，算法优化尤为重要。
合适的算法选择能够显著提高计算速度。
三、案例研究为了验证基于FPGA的计算加速算法优化的有效性，我们进行了一项实验研究。
以图像处理任务为例，我们将一个常见的图像滤波算法（如高斯滤波）应用于FPGA加速。
边缘计算技术的FPGA加速应用与算法优化方法以及边缘推理加速方法
边缘计算技术的FPGA加速应用与算法优化方法以及边缘推理加速方法随着物联网、人工智能等技术的迅猛发展，边缘计算作为一种新型的计算模式逐渐受到广大研究者和企业的关注。
边缘计算通过将数据传输和处理操作推向网络的边缘，在提供低延迟、高带宽的同时，减少了数据在云端传输和处理的压力。
而边缘计算中的FPGA加速应用与算法优化方法以及边缘推理加速方法则是边缘计算技术中的关键环节，本文将对这两个方面进行探讨。
通过将FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）与边缘计算技术相结合，可以实现低延迟、高性能的计算和数据处理。
FPGA作为一种可重构的硬件平台，能够根据不同的应用需求重新配置其硬件结构，因此在边缘计算中具有极大的潜力。
FPGA加速应用通常涉及将计算任务和数据处理任务转移到FPGA上进行加速处理，以提高计算效率和性能。
同时，算法优化方法也是提升FPGA加速应用性能的关键环节。
算法优化在FPGA加速应用中起着至关重要的作用。
通常情况下，边缘计算环境中的算法需要进行拆分和重组，以适应FPGA的硬件结构。
由于FPGA的可编程性和并行计算能力，可以将不同的计算任务分配给不同的硬件资源，从而实现更高效的计算。
算法优化方法可以包括并行化和流水线化技术的应用，以及适应FPGA硬件特性的算法设计。
例如，通过合理设计数据流和控制流，充分利用并行计算单元，可以提高FPGA加速应用的性能。
在算法优化过程中，开发者还可以结合领域特定语言（Domain-Specific Language，DSL）的使用，进一步简化开发流程，并提高应用的可维护性和可移植性。
除了FPGA加速应用的算法优化方法外，边缘计算中的推理加速方法也是一个关键问题。
推理加速是指将深度学习模型中的推理过程进行加速，以降低计算时间和能耗。
在边缘计算环境中，推理加速方法需要考虑资源限制和计算效率的平衡。
一种常用的推理加速方法是将深度学习模型进行剪枝和量化。
基于FPGA的计算加速器设计与优化
基于FPGA的计算加速器设计与优化随着科技的不断发展，计算机的性能要求越来越高，因此加速器的设计和优化变得非常重要。
而近年来，基于Field-Programmable Gate Array （FPGA）的计算加速器设计引起了广泛关注，并且在高性能计算领域取得了显著的成果。
本文将讨论基于FPGA的计算加速器设计与优化的方法和技术。
首先，我们需要了解FPGA的基本概念和原理。
FPGA是一种可编程逻辑器件，可以通过修改其内部的逻辑门连接来实现不同的功能。
与传统的专用集成电路（ASIC）相比，FPGA具有更高的灵活性和可重构性。
这意味着我们可以根据应用的需要对FPGA进行重新配置，从而实现不同的计算任务。
在基于FPGA的计算加速器设计中，首先需要进行算法和应用程序的分析。
我将以卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）为例，说明设计和优化的方法。
在CNN中，卷积层是计算密集型的部分，因此优化卷积层的计算过程可以大大提高整个网络的性能。
一种常用的优化方法是并行化计算。
通过将卷积操作拆分成多个并行执行的计算单元，可以充分利用FPGA硬件的并行计算能力。
同时，针对卷积操作的稀疏性，可以使用零填充和稀疏矩阵存储等技术减少计算量。
此外，优化算法的计算流程，合并计算步骤，减少存储访问等都可以提高计算的效率。
另一种优化方法是使用数据流架构。
数据流架构通过将计算划分成多个流水线阶段来实现高效的数据传输和计算。
每个阶段都包括计算逻辑和局部存储器，可以减少数据的传输延迟，并提高计算的并行度。
通过优化数据流架构的设计，可以充分发挥FPGA的计算能力。
此外，基于FPGA的计算加速器设计中还需要考虑功耗和资源利用率。
对于功耗优化，可以通过增加时钟频率、降低电压、使用更高效的算法和设计等方法来减少功耗。
而资源利用率方面，可以通过设计紧凑的电路结构、对冗余计算进行剪枝和重用、自动化设计工具的优化等方式来提高资源利用率。
基于FPGA的硬件加速器设计与实现
基于FPGA的硬件加速器设计与实现概述：随着科技的快速发展和数据量的爆炸增长，计算机系统的性能需求也越来越高。
为了满足这一需求，硬件加速器应运而生。
硬件加速器是一种在硬件级别进行优化的设备，可以加速特定的计算任务，提高计算机系统的性能。
本文将讨论基于FPGA的硬件加速器的设计与实现。
1. FPGA的概述FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列）是一种可编程的硬件设备，具有灵活性和可重构性。
相较于传统的固定功能集成电路（ASIC），FPGA可以在使用前进行编程，实现对硬件逻辑的重新配置。
这使得FPGA成为设计和实现硬件加速器的理想平台。
2. 硬件加速器的设计步骤硬件加速器的设计可以分为以下几个步骤：2.1 任务分析和优化在设计硬件加速器之前，首先需要对目标任务进行详细的分析和优化。
确定任务的特征、计算流程和瓶颈，以便后续的硬件加速器设计和实现。
2.2 算法设计与优化在硬件加速器的设计中，算法的设计和优化至关重要。
通过对算法进行细致的分析和优化，可以提高硬件加速器的计算效率和性能。
2.3 硬件设计与实现硬件设计与实现是硬件加速器设计的核心部分。
在这一步骤中，需要使用硬件描述语言（HDL）对硬件逻辑进行建模并进行仿真。
然后，使用FPGA开发工具将硬件描述语言编译成可在FPGA上运行的位流文件。
2.4 系统集成与测试在完成硬件设计与实现后，需要将硬件加速器与计算机系统进行集成，并进行系统级的测试和验证。
确保硬件加速器在实际应用中能够正常运行，并满足设计要求。
3. 基于FPGA的硬件加速器设计注意事项在设计基于FPGA的硬件加速器时，需要注意以下几点：3.1 并行性和流水线设计FPGA具有并行计算的能力，合理地利用并行性可以提高硬件加速器的计算性能。
同时，流水线设计也可以提高计算吞吐量。
3.2 存储器的设计与优化在硬件加速器的设计中，存储器的设计与优化也至关重要。
基于 FPGA 的硬件加速器设计与实现
基于 FPGA 的硬件加速器设计与实现一、引言现代计算机应用越来越广泛，但是由于计算速度的瓶颈限制了展开的空间，因此需要技术上的突破。
FPGA技术的诞生给加速器的设计与实现带来了巨大的便利，提高了计算的效率和速度。
本文将讲述基于FPGA的硬件加速器设计与实现的过程和技术。
二、FPGA技术及原理FPGA是一种可编程的硬件，其实现的基本原理是基于可编程的门阵列的逻辑门、触发器和电路连接矩阵。
FPGA是一种可重构逻辑电路，与ASIC芯片相比具有更高的灵活性和更低的成本。
FPGA的基本架构由一系列的配置单元（CLB）和连接单元（IOB）以及一些适当的控制电路和时钟管理电路构成。
CLBs是FPGA中最基本的功能单位，通常由组合逻辑器件和存储器器件组成。
IOB 用于控制FPGA内部电路与外接设备之间的通信。
FPGA电路设备可以通过特定的编程语言，例如VHDL，Verilog以及SystemVerilog进行编程，通过与PC机相连的编程器下载到FPGA 的干扰环节中实现硬件设计上的功能，这使得FPGA成为了可编程逻辑器件之一。
FPGA在硬件加速器方面的应用非常广泛，它能够加速各种计算任务，如图像处理、密码学、机器学习和AI等任务。
在大量计算任务中，可以使用FPGA与CPU或GPU联合使用，实现专属加速。
只需相应地重写硬件实现，采用FPGA可以实现快速计算并提高运行速度。
三、基于FPGA的硬件加速器设计和实现在基于FPGA的硬件加速器设计和实现的过程中，需要完成以下几个步骤：1、设计硬件电路基于FPGA的硬件加速器的设计要求设计人员具有扎实的电路基础和计算机体系结构知识，需要根据硬件加速器的功能需求和要实现的计算数据的计算需求，设计合适的硬件电路。
硬件电路的设计可以使用硬件可编程语言，如VHDL或Verilog，实现逻辑电路、存储单元和控制逻辑等。
2、FPGA编程硬件电路设计完成后，使用Xilinx或Altera等FPGA设计工具对硬件电路进行编程。
使用基于FPGA的硬件方法实现算法加速(Altera)
使用基于FPGA的硬件方法实现算法加速当设计者试图从算法中获得最佳性能但软件方法已无计可施时，可以尝试通过硬件/软件重新划分来进行加速。
FPGA易于实现软件模块和硬件模块的相互交换，且不必改变处理器或进行板级变动。
本文阐述如何用FPGA来实现算法的硬件加速。
如果想从代码中获得最佳性能，方法包括优化算法、使用查找表而不是算法、将一切都转换为本地字长尺寸、使用注册变量、解开循环甚至可能采用汇编代码。
如果所有这些都不奏效，可以转向更快的处理器、采用一个不同的处理器架构，或将代码一分为二通过两个处理器并行处理。
不过，如果有一种方法可将那些对时间有严格要求的代码段转换为能够以5-100倍速度运行的函数调用，而且如果这一方法是一种可供软件开发之用的标准工具，这可信吗？现在，利用可编程逻辑作为硬件加速的基础可使这一切都变成现实。
图1：带定制指令的可配置处理器架构低成本可编程逻辑在嵌入式系统中应用得越来越普遍，这为系统设计者提供了一个无需对处理器或架构进行大的改动即可获得更高性能的可选方案。
可编程逻辑可将计算密集型功能转换为硬件加速功能。
从软件的角度看，这只是简单地将一个函数调用做进一个定制的硬件模块中，但运行速度要比通过汇编语言优化的相同代码或将算法转换为查找表要快得多。
硬件加速首先探讨一下什么是硬件加速，以及将算法作为定制指令来实现与采用硬件外围电路的区别。
硬件加速是指利用硬件模块来替代软件算法以充分利用硬件所固有的快速特性。
从软件的角度看，与硬件加速模块接口就跟调用一个函数一样。
唯一的区别在于此函数驻留在硬件中，对调用函数是透明的。
取决于算法的不同，执行时间最高可加快100倍。
硬件在执行各种操作时要快得多，如执行复杂的数学功能、将数据从一个地方转移到另一个地方，以及多次执行同样的操纵。
本文后面将讨论一些通常用软件完成的操作，经过硬件加速后这些操作可获得极大的性能提高。
如果在系统设计中采用FPGA，那么在设计周期的任何时候都可以添加定制的硬件。
fpga密码算法加速的同态算法
FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种集成电路，它可以通过编程来定制其功能。
在密码学中，同态加密是一种特殊的加密算法，它允许在加密状态下执行计算，并在解密后得到正确的结果。
FPGA可以通过并行计算和定制逻辑电路来加速同态算法的执行，从而提高安全性和效率。
在本文中，我们将探讨使用FPGA加速同态算法的相关技术和方法，包括同态加密的基本原理、FPGA的优势和应用实例等。
通过本文的阐述，读者可以更深入地了解FPGA在密码学中的应用，以及同态算法加速的实际意义和挑战。
一、同态加密的基本原理同态加密是一种允许在加密状态下执行计算的加密形式。
它具有两种基本形式：完全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）和部分同态加密（Partially Homomorphic Encryption，PHE）。
完全同态加密允许对加密数据进行任意计算操作，而部分同态加密只能进行特定的计算操作。
同态加密的基本原理是利用数学运算的特性来实现对加密数据的计算操作，而无需解密数据。
在同态加密中，加密算法和解密算法满足以下条件：1. 对称性：加密算法和解密算法是匹配的，可以通过解密算法还原出原始数据。
2. 可计算性：加密数据可以通过一定的运算得到正确的结果，而无需解密数据。
二、FPGA在同态算法加速中的优势FPGA在同态算法加速中具有以下优势：1. 并行计算：FPGA可以通过并行计算来加速同态算法的执行。
由于其可编程性和灵活性，可以根据具体的同态算法设计定制化的并行计算逻辑电路，从而提高计算效率。
2. 低延迟：FPGA具有较低的计算延迟和高速的数据处理能力，能够在实时应用中实现同态算法的加速。
3. 灵活性：FPGA可以根据应用需求设计定制化的同态算法加速模块，具有较强的灵活性和适应性。
4. 节能性：相较于传统的通用计算机，FPGA具有较低的功耗和高能效比，能够在同态算法加速中实现节能和环保的优势。
利用FPGA加速实现高性能计算 wp-01029_CN(1)
白皮书___________________________________________________________________利用FPGA加速实现高性能计算引言目前应用软件的需求已经远远超出了传统处理器的能力所及。
一种解决方法是通过硬件加速，采用专用协处理器来提升处理性能。
FPGA作为协处理器设计的基础，在价格、性能、易用性以及功耗方面有明显的优势。
微处理器有近40年的历史，在这期间，其性能得到了大幅提高，每18个月翻倍，这就是众所周知的“摩尔定律”。
处理器从最初不实用的“玩具”发展到现在，性能上已经超越了曾轰动一时的Cray-1超级计算机。
处理器在每一轮性能增长过程中，都能支持更复杂和要求更高的应用软件，使得用户对未来处理器的性能有更高的期望。
在微处理器发展历史中，随着处理器性能的提高，应用软件的需求也随之增长，而处理器总是能满足应用软件的需求。
但是，在过去几年中，情况发生了变化。
处理器本身无法满足高性能计算(HPC)应用软件的性能需求，导致需求和性能之间出现了缺口(参见图1)。
图1. 工业发展形势：技术缺口很多应用需求都要求改变这一形势。
一个例子是金融分析，金融期权交易所通过加速应用软件来获得市场竞争优势。
对金融应用软件加速，金融交易所能够比竞争对手更快更好地完成交易，更少出错，大幅度提高收益。
要提升性能首先得提高处理能力，全面提升性能要求处理能力至少提高一个数量级。
很多传统应用软件采用了越来越复杂的算法，对处理器的要求也随之提高。
例如，为了提高通信应用软件的功能，编解码(CODEC)、数据压缩和存储、加密等运算越来越复杂。
有的在复杂度上甚至出现了自激式的螺旋上升。
例如，骇客总是试图绕过现有的防护措施，因此，安全防护的加密方法越来越复杂。
应用软件的需求促进了性能的提高新的应用软件在性能达到要求后，会很快得到广泛应用。
在处理性能达到一定水平后，超声、计算机辅助断层扫描(CAT)、磁共振成像(MRI)等医疗成像应用需要更高的图像分辨率。
基于FPGA的神经网络加速器设计与实现
基于FPGA的神经网络加速器设计与实现近年来，随着深度学习的兴起和人工智能技术的快速发展，神经网络模型的训练和推理的计算需求也越来越大。
在传统计算机架构下，难以满足这种高效、大规模的计算需求。
为了解决这一问题，基于FPGA的神经网络加速器应运而生。
本文将详细介绍基于FPGA的神经网络加速器的设计与实现。
首先，我们需要了解什么是FPGA。
FPGA（Field Programmable Gate Array）即现场可编程门阵列，是一种可在现场配置的、灵活可重构的硬件设备。
相比于传统的固定硬件加速器，FPGA具备灵活性高、可配置性强的特点，能够根据神经网络模型的需求进行优化。
神经网络加速器的设计与实现主要有以下几个关键步骤。
首先，需要选择合适的神经网络模型。
在选择模型时，需要考虑神经网络的结构和算法复杂度。
常见的神经网络模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）等。
根据具体应用场景和需求，选择适合的神经网络模型是设计加速器的基础。
其次，需要进行神经网络模型的硬件化设计。
这一步骤主要包括将神经网络模型映射到FPGA的逻辑电路上。
由于FPGA的可编程特性，可以根据神经网络模型的特点进行高效的硬件设计。
一般来说，硬件设计需要考虑如何将神经网络模型的计算步骤进行并行化，如何优化内存访问等问题，以提高计算效率和资源利用率。
接着，需要进行神经网络加速器的软件开发。
软件开发是基于硬件设计结果的进一步优化过程。
通过软件开发，可以实现加速器与主机之间的通信、数据传输、以及计算任务的调度等功能。
此外，还可以实现一些高级功能，如模型优化、权重量化、稀疏矩阵运算等。
软件开发不仅需要具备深厚的编程技术，还要对神经网络和计算机体系结构有较好的理解。
最后，需要进行硬件加速器的验证与评估。
在实际应用中，硬件加速器必须保证正确性和性能。
为了验证正确性，需要编写测试用例并进行仿真测试。
而性能评估则需要考虑加速器的计算速度、功耗、资源利用率等指标。
高性能计算机FPGA加速算法优化与设计
高性能计算机FPGA加速算法优化与设计随着科技的发展，计算机的性能需求也越来越高。
为了满足这一需求，高性能计算机采用了各种优化技术，其中之一就是使用FPGA （Field-Programmable Gate Array）加速算法。
本文将重点探讨高性能计算机FPGA加速算法的优化与设计方法。
首先，我们需要了解什么是FPGA。
FPGA是一种可编程逻辑器件，可以用于实现数字电路。
与传统的ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）相比，FPGA具有灵活性高、开发周期短的优势。
因此，将FPGA用于高性能计算机的加速算法优化和设计成为一种趋势。
在进行FPGA加速算法优化设计之前，我们需要对算法进行深入分析和理解。
这是因为只有对算法的工作原理和计算过程有充分的了解，才能针对性地进行优化和设计。
对于一些复杂的算法，可能需要通过数学建模和仿真实验的方式，深入研究其性能瓶颈和优化空间。
在进行FPGA加速算法的设计和优化时，我们可以采用以下几种常见的方法：1. 数据并行化：通过将计算任务划分为多个并行的子任务，将数据分发到不同的FPGA核心上进行计算，从而提高计算速度。
这种方法适用于一些可以并行计算的算法，如图像处理、矩阵乘法等。
2. 流水线化：通过将计算任务划分为多个流水线阶段，使得每个阶段的计算和数据传输可以同时进行，提高了整体计算的效率。
这种方法适用于一些具有先后关系的计算任务，如视频解码、信号处理等。
3. 内存优化：通过合理利用FPGA内部的片上存储资源，减少对外部存储器的访问次数，提高数据的访问带宽和延迟，从而提高计算效率。
这种方法适用于一些具有大量数据访问的算法，如图像处理、数据库查询等。
4. 算法重构：通过对算法的计算过程进行重构和优化，减少计算的复杂度和存储需求，从而提高计算速度。
这种方法适用于一些计算密集型的算法，如排序、搜索等。
在进行FPGA加速算法设计的过程中，也需要考虑一些硬件方面的因素，包括时钟频率、资源利用率等。
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如何采用FPGA协处理器实现算法加速作者：Glenn Steiner,高级工程经理,glenn.steiner@Kunal Shenoy,设计工程师,kunal.shenoy@Dan Isaacs,嵌入式处理总监,dan.isaacs@赛灵思公司先进产品分部David Pellerin,首席技术官,david.pellerin@Impulse Accelerated技术公司当今的设计工程师受到面积、功率和成本的约束，不能采用GHz级的计算机实现嵌入式设计。
在嵌入式系统中，通常是由相对数量较少的算法决定最大的运算需求。
使用设计自动化工具可以将这些算法快速转换到硬件协处理器中。
然后，协处理器可以有效地连接到处理器，产生“GHz”级的性能。
本文主要研究了代码加速和代码转换到硬件协处理器的方法。
我们还分析了通过一个涉及到基于辅助处理器单元(APU)的实际图像显示案例的基准数据均衡决策的过程。
该设计使用了在一个平台FPGA中实现的一个嵌入式PowerPC。
协处理器的意义协处理器是一个处理单元，该处理单元与一个主处理单元一起使用来承担通常由主处理单元执行的运算。
通常，协处理器功能在硬件中实现以替代几种软件指令。
通过减少多种代码指令为单一指令，以及在硬件中直接实现指令的方式，从而实现代码加速。
最常用的协处理器是浮点单元(FPU)，这是与CPU紧密结合的唯一普通协处理器。
没有通用的协处理器库，即使是存在这样的库，将依然难以简单地将协处理器与一个CPU(例如Pentium 4)连接。
Xilinx Virtex-4 FX FPGA拥有一个或两个PowerPC，每个都有一个APU 接口。
通过在FPGA中嵌入一个处理器，现在就有机会在单芯片上实现完整的处理系统。
带APU接口的PowerPC使得在FPGA中得以实现一个紧密结合的协处理器。
因为频率的需求以及管脚数量的限制，采用外部协处理器不大可行。
因此可以创建一个直接连接到PowerPC的专用应用协处理器，大大地提高了软件速度。
因为FPGA是可编程的，你可以快速地开发和测试连接到CPU的协处理器解决方案。
协处理器连接模型协处理器有三种基本的形式：与CPU总线连接的、与I/O连接的和指令流水线连接(Instruction Pipeline Connection)。
此外，还存在一些这些形式的混合形式。
1. CPU总线连接处理器总线连接加速器需要CPU在总线上移动数据以及发送命令。
通常，单个数据处理就需要很多的处理器时钟周期。
因为总线仲裁以及总线驱动的时钟是处理器时钟的分频，所以会降低数据处理速度。
一个与总线连接的加速器可以包含一个存储器存取(DMA)引擎。
在增加额外的逻辑情况下，DMA引擎允许协处理器工作在位于连接到总线的存储器上的数据块，独立于CPU。
2. I/O连接与I/O连接的加速器直接连接到一个专用的I/O端口。
通常通过GET或PUT函数提供数据和控制。
因为缺少了仲裁、控制复杂度降低以及连接器件较少，因此这些接口的驱动时钟通常比处理器总线更快。
这种接口的一个较好的例子如Xilinx Fast Simplex Link(FSL)。
FSL是一种简单的FIFO接口，可以连接到Xilinx MicroBlaze软核处理器或Virtex-4 FX PowerPC。
与处理器总线接口中的数据移动相比，通过FSL移动的数据具有较低的延时和更高的数据速率。
3. 指令流水线连接指令流水线连接加速器直接连接到CPU的计算内核。
通过与指令流水线连接，CPU不能识别的指令可以由协处理器执行。
操作数、结果以及状态直接从数据执行流水线向外传递，或接收。
单个运算可以实现两个操作数的处理，同时返回一个结果和状态。
作为一个直接连接的接口，连接道指令流水线的加速器可以用比处理器总线更快的时钟驱动。
Xilinx通过APU接口实现这种协处理器连接模型，对于典型的双操作数指令，在数据控制和数据传输上可以缩减10倍的时钟周期。
APU控制器还连接到数据缓存控制器，通过它可以执行数据加载/存储操作。
因此，APU接口能在每秒内移动数百兆字节，接近DMA 速度。
I/O连接加速器或指令流水线连接加速器可以与总线连接加速器结合起来。
在增加额外的逻辑条件下，可以创建一个加速器，这个加速器运行在一个位于总线连接存储器上的数据块上，通过一个快速、低延时的接口接收命令并返回状态。
在本文中介绍的C-HDL工具组可以实现总线连接和I/O连接加速器，它还能实现连接到PowerPC的APU接口的加速器。
尽管APU连接是基于指令流水线的，C-HDL工具组实现了一种I/O流水线接口，该接口具有I/O连接加速器的典型性能。
FPGA/PowerPC/APU接口FPGA允许硬件设计工程师利用单芯片上的处理器、解码逻辑、外设和协处理器实现一个完整的计算系统。
FPGA可以包含数千到数十万的逻辑单元，可以从这些逻辑单元实现一个处理器，如Xilinx PicoBlaze或MicroBlaze处理器，或者可以是一个或者更多的硬逻辑单元(如Virtex-4 FX PowerPC)。
大量的逻辑单元使你可以实现数据处理单元，这些单元与处理器系统一起工作，由处理器对其进行控制或监控。
FPGA作为一种可重复编程的单元，允许你在设计过程中进行编程并对其进行测试。
如果你发现了一个设计缺陷，你可以立即对其进行重新编程设计。
FPGA还允许你实现硬件运算功能，而这在以前的实现成本是很高的。
CPU流水线与FPGA逻辑之间紧密结合，这样就可以创建高性能软件加速器。
图1的模块框图显示了PowerPC、集成的APU控制器以及一个与之相连的协处理器。
来自高速缓存或存储器中的指令可以立即出现在CPU解码器和APU控制器上，如果CPU 能识别指令，则运行这些指令。
否则，APU控制器或用户创建的协处理器可以对指令做出应答并执行指令。
一个或者两个操作数被传递到协处理器，并返回一个结果或状态。
APU 接口还支持用一个指令发送一个数据单元。
数据单元的大小范围从一个字节到4个32位的字。
图1：PowerPC、集成的APU控制器和协处理器通过一个结构协处理器总线(FCB)，可以将一个或多个协处理器连接到APU接口。
连接到总线的协处理器范围包括现存的内核(例如FPU)到用户创建的协处理器。
一个协处理器可以连接到FCB用于控制和状态运算，并连接到一个处理器总线，实现直接存储器数据块访问以及DMA数据传递。
一种简化的连接方案，例如FSL，也可以在FCB和协处理器之间使用，在牺牲一定性能的条件下实现FIFO数据和控制通信。
为展示指令流水线连接加速器的性能优势，我们采用一个处理器总线连接FPU首先实现了一个设计，然后采用APU/FCB连接的FPU实现设计。
表1总结了两种实现方式下有限脉冲响应(FIR)滤波器的性能。
如表1中所反映的一样，连接到一个指令流水线的FPU 使软件浮点运算速度增加30倍，而APU接口相比于总线连接FPU来说改善了近4倍。
表1：未加速与加速的浮点性能C代码转换到HDL采用C到HDL的转换工具将C代码转换到HDL加速器是一种创建硬件协处理器的高效方法。
图2所示以及下面详述的步骤总结了C到HDL转换的过程：图2：C-HDL设计流程1. 使用标准C工具实现应用程序或算法。
开发一种软件测试向量(test bench)用于基线性能和正确性(主机或台式电脑仿真)测试。
使用一种编译器(例如gprof)来开始确定关键的函数。
2. 确定是否浮点到定点转换适当。
使用库或宏来辅助这种转换，使用一个基线测试向量来分析性能和准确性。
使用编译器来重新评估关键函数。
3. 使用C到HDL转换工具(如Impulse C)，在每个关键功能上重复，以实现：将算法分割成并行的进程；创建硬件/软件进程接口(流、共享存储器、信号)；对关键的代码段(例如内部代码循环)进行自动优化和并行化；使用桌面电脑仿真、周期准确的C仿真以及实际的在系统测试对得到的并行算法进行测试和验证。
4. 使用C到HDL转换工具将关键的代码段转换到HDL协处理器。
5. 将协处理器连接到APU接口用于最终的测试。
Impulse：C到HDL转换工具如图3所示的Impulse C通过结合使用C兼容库函数与Impulse CoDeveloper C代码到硬件的编译器，使嵌入式系统设计工程师能创建高度并行的、FPGA加速的应用。
Impulse C通过使用定义完好的数据通信、消息传递和同步处理机制，简化了硬件/软件混合应用设计。
Impulse C提供了C代码(例如循环流水线处理、展开和运算符调度)的自动优化以及交互式工具，允许你对每个周期的硬件行为进行分析。
图3. Impulse CImpulse C设计用于面向数据流的应用，但是它也具有足够的灵活性来支持其他的编程模型，包括使用共享存储器。
这一点很重要，因为基于FPGA不同的应用具有不同的性能和数据要求。
在一些应用中，通过块存储器读和写在嵌入式处理器和FPGA之间转移数据是有意义的；在其它的情况下，流传数通信信道可能提供更高的性能。
可以快速建模、编译和评估可选的算法的能力对于实现某个应用最佳的结果来说，非常重要。
到目前为止，Impulse C库包含以新数据类型和预定义的函数调用形式的最少C语言扩展。
使用Impulse C函数调用，你可以定义多个并行程序段(调用进程)，并使用流、信号和其他机制描述它们的互连。
Impulse C编译器将这些C语言进程转换并优化成：可以综合到FPGA的较低级HDL，或可以通过广泛存在的C交叉编译器编译到支持的微处理器上标准C(带相关的库调用)。
完整的CoDeveloper开发环境包括与标准C编译器和调试器(包括微软公司的Visual Studio和GCC/GDB)兼容的台式电脑仿真库。
使用这些库，Impulse C程序设计工程师能编译和执行他们用于算法验证和调试目的的应用程序。
C程序设计工程师还能检验并行进程，分析数据移动，并利用CoDeveloper Application Monitor解决进程到进程的通信问题。
在编译时，Impulse C应用的输出是一组硬件和软件源文件，用于输入到FPGA综合工具。
这些文件包括：1. 用于描述编译硬件进程的自动产生的HDL文件；2. 用于描述连接硬件进程到系统总线所需的流、信号和存储器组件的自动产生的HDL文件；3. 自动产生的软件组件(包括运行时间库)用于建立任何硬件/软件流连接的软件端；4. 附加文件，包括脚本文件，用于输入产生的应用程序到目标FPGA布局布线环境。
这种编译进程的结果是一个完整的应用，包括需要的硬件/软件接口，用于在基于FPGA的编程平台上实现。
设计实例图4所示的Mandelbrot图是一种经典的不规则几何图形，该图形广泛用在科学和工程学界用于仿真无序事件，例如天气。