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基于FPGA的稀疏矩阵分解实现的开题报告
一、选题背景和意义
稀疏矩阵分解是机器学习中的一种重要算法，在推荐系统、文本分类、图像处理等领域都有广泛应用。传统的稀疏矩阵分解算法需要大量的计算资源和时间，限制了其在实时场景中的应用。基于FPGA的加速器可以提高计算速度和并行性，同时降低功耗和成本，因此在机器学习中有广泛应用。
本项目通过基于FPGA的稀疏矩阵分解算法实现，提高稀疏矩阵分解的计算速度和算法效率，实现更佳的实时性和可扩展性。同时，本项目可以建立良好的工程基础，为后续基于FPGA的机器学习算法的开发打下基础。
二、研究内容和方法
本项目旨在通过FPGA实现快速且高效的稀疏矩阵分解算法。主要研究内容包括：
1.稀疏矩阵分解算法的设计和实现，重点关注其在FPGA上的并行性和计算性能。
2.FPGA加速器的设计和实现，包括硬件设计和软件设计两部分，旨在实现高速、稳定和可扩展的FPGA加速器。
3.系统测试和优化，旨在通过实验和数据分析，优化算法设计和FPGA加速器设计。
研究方法包括：
1.分析和比较不同的稀疏矩阵分解算法，选取最适合FPGA实现的算法。
2.使用Verilog语言进行硬件设计，实现高性能和低功耗的FPGA加速器。
3.使用Vivado软件进行FPGA加速器的仿真和综合，进行性能测试和算法优化。
三、预期成果及创新之处
预期成果包括：
1.基于FPGA的稀疏矩阵分解算法实现，实现高速、低功耗和可扩展的计算环境。
2.面向实时场景的稀疏矩阵分解算法优化，提高算法效率和准确性，同时降低算法的时间复杂度。
3.工程基础的建立，为基于FPGA的机器学习算法的开发提供基础和经验。
创新之处在于：
1.使用FPGA实现稀疏矩阵分解算法，提高计算效率和实时性。
2.基于Verilog和Vivado的硬件设计和软件设计，实现高效、稳定和可扩展的FPGA加速器。
3.算法优化，提高稀疏矩阵分解算法的性能，在实时场景中应用更加广泛。
四、研究计划和时间安排
1.前期工作，包括算法的分析和学习，FPGA开发板环境的搭建，预计用时1月。
2.稀疏矩阵分解算法的实现和测试，预计用时3月。
3.FPGA加速器的硬件设计和软件设计，预计用时4月。
4.FPGA加速器的仿真和调试，预计用时2月。
5.系统测试和优化，预计用时2月。
五、参考文献
1.HosseinMohammadi,SeyedVahidMirnezami,andRezaSabbaghi-Nadooshan.FPGA-basedsparsematrixmultiplicationforacceleratingmachinelearning.IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)Systems,2019.
2.QiangLi,SiningWu,QiangDou,FengbinTu,andHaiyuMao.ADoubleReconstruction-based,WeightFiltering-updatingAlgorithmforSparseMatrixFactorization.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,2020.
3.VidyaNandikonda,GaneshDasika,andZaidAl-Ars.AnalysisofFPGA-basedSparseMatrix-VectorMultiplicationforHigh-PerformanceComputing.IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,2019.