基于FPGA的矩阵奇异值分解加速方案的设计与实现的开题报告.docx

基于FPGA的矩阵奇异值分解加速方案的设计与实现的开题报告
一、选题背景
随着科技的不断发展，在各种计算和数据处理中，矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）逐渐显露出其重要性。SVD能够将矩阵分解成三个矩阵的乘积形式，可以用于信号处理、图像处理、模式识别、语音处理等领域。SVD在大型数据处理中发挥着重要作用，因此SVD的运算速度的提升对于不少领域都是十分有益的。
由于FPGA的并行计算能力强、可重构性强，因此使用FPGA实现矩阵奇异值分解是一种很好的解决方案。这样可以利用FPGA的并行处理能力加速SVD计算的过程。
二、研究内容
本次设计的主要研究内容为：
1.了解矩阵奇异值分解的理论知识，掌握SVD计算中主要的算法流程和方法。
2.基于FPGA平台，设计并实现一个SVD加速器。该加速器能够对给定的矩阵进行奇异值分解计算，并输出计算结果。
3.根据实验结果对矩阵奇异值分解在FPGA加速中的加速效果进行分析与优化。
三、研究计划
1.阅读文献，了解矩阵奇异值分解的基础知识及已有的相关研究成果，掌握软件实现方法。
2.根据矩阵奇异值分解算法流程，设计硬件电路架构，包括算法实现、数据结构设计、运算量估算等。
3.利用Verilog语言实现设计的电路功能，进行仿真验证和测试。
4.通过数学软件进行算法的模拟实验，对FPGA加速效果进行分析和优化。
5.对设计的电路进行综合与布局，生成最终的FPGA芯片。
6.完成实验数据的收集和整理，编写论文并进行答辩。
四、预期研究结果
1.设计并实现一个高效的矩阵奇异值分解的加速器，能够在FPGA平台上实现快速的SVD计算，并能够输出准确的计算结果。
2.通过实验结果的分析和优化，能够提高矩阵奇异值分解在FPGA加速中的加速效果，使其更好地应用于各种计算中。
3.在硬件实现矩阵奇异值分解方面有一定的探索和成果，为后续芯片设计和算法优化提供一定的参考。
五、研究意义
1.本研究对于矩阵奇异值分解算法在FPGA上的实现具有很高的工程意义，使得SVD计算能够更快速、准确地实现，提高了数据处理效率。
2.本研究能够探索和研究可重构计算的解决方案，为FPGA在数据处理方面的应用提供了更深一步的实践与探索。
3.本研究对于加速计算方案的探索和应用的研究有一定的参考价值，能够为其他领域的实时应用设计提供借鉴。