FPGA浮点到定点的转换运算1

简介：
本文探讨了在FPGA平台上实现浮点数到定点数转换的关键技术与优化方法，旨在提高硬件资源利用率和计算效率。 浮点转定点运算在现代电子系统设计中具有极其重要的作用，尤其是在数据中心、航空航天、5G通信以及汽车行业的高级驾驶员辅助系统(ADAS)、雷达及深度学习应用等对功耗、散热和成本有严格要求的领域。尽管浮点运算提供了较大的动态范围与精度，但其缺点是较高的能耗和资源消耗。相比之下，定点运算更为高效，能够显著降低功耗、减少硬件占用并降低成本。 赛灵思的FPGA和SoC设备支持多种数据类型，包括从二进制到双精度浮点的广泛区间。UltraScale架构通过可扩展精度提供了灵活性，使设计师能够在满足性能需求的同时优化功耗与资源利用率。此外，赛灵思提供的Vivado高层次综合(HLS)工具允许用户以C/C++语言设计，并轻松评估不同精度实现如定点运算，以便适应行业向更低精度解决方案的转变。 将浮点滤波器转换为定点滤波器是一个具体实例，展示了这种转换的优势。例如，一个单精度浮点FIR滤波器可以被转换成定点FIR滤波器，在这一过程中需要对系数进行量化和舍入以适应该数值表示方式，并且在转换后仍需确保满足设计需求的精度。 转换带来的主要优势包括： 1. **资源占用大幅减少**：与浮点运算相比，定点运算通常所需的逻辑资源较少。 2. **显著降低功耗**：由于其更简单的操作单元和数据路径，定点运算能够大大节省能耗。 3. **材料成本更低**：实现定点算法所需高性能组件的数量相对较小，这降低了硬件的成本。 4. **接近的精度水平**：通过适当的设计方法，可以使得定点运算达到与浮点运算相近甚至相同的精度要求，在许多实际应用中已经足够使用了。 5. **减少延迟时间**：由于避免了额外的操作步骤如规格化和尾数操作等，因此定点计算通常具有更低的时间延迟。 尽管转换到定点带来了诸多益处，但也需要注意可能存在的精度损失及性能下降的风险。设计师必须在性能、功耗、成本以及准确度之间找到最佳的平衡点。赛灵思提供的工具集支持灵活地在浮点和定点运算间切换以满足不断变化的应用需求。 总之，从浮点到定点转换是实现低能耗、低成本且高效能设计的关键策略之一。随着技术的发展，越来越多依赖于深度学习与图像处理等领域的应用正转向使用定点算法来提高效率比值。赛灵思的工具和设备为这一转变提供了强大的平台支持，使设计师能够轻松适应行业趋势的变化。