如何用FPGA实现算法的硬件加速
基于 FPGA 的硬件加速器设计与优化
基于 FPGA 的硬件加速器设计与优化本文将探讨基于 FPGA 的硬件加速器设计与优化。
一、什么是 FPGA？FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可编程逻辑器件，它是一种既能够实现数字电路的功能又能够通过编程重新设计的器件。
FPGA 由可编程逻辑单元（LUT）和可编程连线组成，可实现大量的逻辑功能。
相比于常规的半定制集成电路（ASIC），FPGA 具有灵活性高、设计复杂度低、产品周期短等优势。
二、 FPGA 的硬件加速器设计硬件加速器是一种能够大幅度提升计算机性能的硬件部件，它通常是一些特定的电路，能够在处理某些特定的计算任务时比常规的中央处理器（CPU）更快更有效。
在硬件加速器中，FPGA 可以充当许多不同的角色，例如 DSP、视频编解码器、图像处理器、人工智能加速器等。
基于 FPGA 的硬件加速器设计通常包含以下步骤：1、确定需求。
根据所需加速的应用程序，确定所需的计算资源、运算速度、功耗等指标。
2、选择硬件平台。
根据需求，选择适合的 FPGA 硬件平台，并确定其资源规模和性能特点。
3、设计硬件电路。
根据需求和硬件平台的资源情况，设计出合适的电路结构，包括逻辑功能、存储器、数据通路等。
4、验证电路功能。
通过仿真与验证等手段，验证电路功能，发现并修复其中的缺陷。
5、优化电路性能。
通过寄存器流水线、片上存储、并行计算等技术手段，进一步提升电路性能。
三、FPGA 的硬件加速器优化除了基础的硬件加速器设计外，FPGA 的硬件加速器优化是设计过程中非常重要的一部分。
这里介绍几种常见的 FPGA 硬件加速器优化方法。
1、寄存器流水线技术。
寄存器流水线技术是一种通过在计算电路中引入寄存器来使数据流动的技术。
通过将数据流分割成较小的处理单元，可以在相同的时间内处理更多的数据，进一步提升计算性能。
2、片上存储技术。
片上存储技术是一种将数据存储在FPGA 芯片内部的技术。
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。
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、硬件加速器概述硬件加速器是指基于专用硬件设计的加速器，其目的是提高特定应用程序的执行速度。
相对于传统的软件计算方式，硬件加速器更加高效，能够极大地提升应用程序的执行速度。
而基于FPGA的硬件加速器则是一种极其灵活可编程的硬件加速器。
二、FPGA概述FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可编程的、集成度高的数字电路芯片。
它通过先进的加工工艺，将大量的基本逻辑单元、存储器单元、全局互联元件等组合起来，形成充分灵活的通用逻辑门阵列，并能通过编程器件即可将其转化为符合应用需求的数字电路系统。
FPGA拥有比ASIC更高的灵活性和可重配置性。
通过FPGA，硬件加速器可以高度定制化，且易于控制与修改。
三、硬件加速器的实现方式目前，实现硬件加速器的方式有两种：ASCI和FPGA。
ASCI通过特别定制化的电路设计实现对特定应用的加速。
这种高度优化的硬件能够极大地提高应用执行效率，但在设计和生产方面会带来挑战。
另外，ASIC在出现应用需求变化时无法进行动态更新和修改。
FPGA在硬件加速器方面拥有高度可编程和灵活性的优势，可以随时更新和修改，能够在应用需求不断变化的情况下，灵活地适应变化的需求。
同时，FPGA也可以拥有与ASIC相同的性能和功耗水平。
四、基于FPGA的硬件加速器设计设计基于FPGA的硬件加速器需要进行以下步骤：1.应用程序的分析和建模为了能够设计出适用于特定应用的硬件加速器，首先需要进行应用程序的细致分析和建模。
硬件加速器只能处理某些特定的模块，因此需要对原始应用程序进行分解并寻找可加速的部分。
常见的应用程序包括计算型应用，如矩阵乘法、计算流体力学、医学成像等；还有数据传输型应用，例如网络加速、磁盘控制器等。
2.算法的优化和转换在硬件加速器中，设计的算法要比原始程序简单，因为硬件加速器只能处理某些特定的模块。
fpga硬件加速原理
fpga硬件加速原理
FPGA是一种可重构的硬件，可以通过在FPGA上实现专门的硬件电路来加速特定的计算任务。
FPGA的加速原理是利用硬件并行性来实现高效的计算。
与CPU相比，FPGA的硬件并行性更高，因此可以同时执行多个操作。
FPGA的加速原理包括以下几个方面：
1.可重构的硬件结构：FPGA的硬件结构可以根据需要重新配置，因此可以在FPGA上实现特定的硬件电路来处理特定的任务。
2.并行计算：FPGA可以同时执行多个操作，因此可以在极短的时间内完成大量的计算任务。
3.低延迟：FPGA的硬件电路非常紧凑，因此可以实现低延迟的计算。
这对某些需要实时响应的应用程序非常重要。
4.更高效的能源利用：由于FPGA的硬件电路非常紧凑，因此它可以在相同的能源消耗下实现更高效的计算。
总之，FPGA的硬件加速原理是利用可重构的硬件结构、并行计算、低延迟和更高效的能源利用来实现高效的计算任务。
- 1 -。
fpga 加速原理
fpga 加速原理
FPGA（现场可编程门阵列）是一种高度灵活的硬件加速器，可以在各种计算任务中提供高性能和低功耗。
它是一种可编程逻辑器件，可以配置为执行各种计算任务，例如数字信号处理、机器学习和加密解密等。
FPGA 的高性能是由其并行性和硬件级别的优化所支持的。
FPGA 可以通过一些技术来加速计算，例如流水线、数据并行和硬件加速算法。
流水线技术可以将一个计算任务分解为多个子任务，并将每个子任务分别放到 FPGA 的不同模块中执行，从而提高计算效率。
数据并行技术可以将输入数据划分为多个数据块，然后并行地将每个数据块传输到 FPGA 中执行，从而提高数据处理速度。
硬件加速算法是一种优化技术，可以使用 FPGA 的硬件级别计算能力来执行复杂的数学和逻辑运算，从而提高计算速度。
FPGA 还具有很高的可重构性，可以通过重新配置 FPGA 中的逻辑单元来适应不同的计算任务。
这意味着 FPGA 可以适应不同的应用场景和需求，并且可以在不同计算任务之间切换，从而提高系统的灵活性和可重用性。
总之，FPGA 是一种高效的硬件加速器，可以通过流水线、数据并行和硬件加速算法等技术来加速计算。
它还具有高度的可重构性和灵活性，可以适应不同的计算任务和应用场景。
- 1 -。
基于Verilog的FPGA硬件加速算法优化研究
基于Verilog的FPGA硬件加速算法优化研究一、引言随着人工智能、大数据分析等领域的快速发展，对计算性能的需求也越来越高。
传统的软件算法在处理复杂任务时往往效率低下，为了提高计算速度和效率，硬件加速成为一种重要的解决方案。
而基于现场可编程门阵列（FPGA）的硬件加速方案因其灵活性和性能优势而备受关注。
本文将探讨基于Verilog的FPGA硬件加速算法优化研究。
二、FPGA硬件加速算法优化概述FPGA是一种可编程逻辑器件，通过在FPGA上实现特定的硬件电路，可以实现对特定任务的高效加速。
而Verilog作为一种硬件描述语言，被广泛应用于FPGA设计中。
在进行FPGA硬件加速算法优化研究时，需要深入理解算法原理，并结合Verilog语言进行硬件描述和优化。
三、算法分析与优化1. 算法分析在进行FPGA硬件加速算法优化之前，首先需要对待加速的算法进行深入分析。
通过分析算法的计算复杂度、数据依赖关系等因素，可以找到适合在FPGA上实现的部分，并确定需要进行优化的关键点。
2. 硬件加速设计基于Verilog语言，将经过分析和确定的部分算法转化为硬件电路描述。
在设计过程中，需要考虑如何利用FPGA资源最大化地实现算法功能，并保证电路的稳定性和性能。
3. 优化策略针对硬件加速电路中存在的性能瓶颈和资源占用较大等问题，可以采取一系列优化策略。
比如流水线技术、并行计算、资源共享等方法，来提高硬件加速算法的效率和性能。
四、案例研究以某一具体应用场景为例，展示基于Verilog的FPGA硬件加速算法优化过程。
通过对该案例的详细分析和实验结果展示，验证硬件加速算法优化在提升计算性能方面的有效性。
五、未来展望随着人工智能和大数据等领域的不断发展，对计算性能和效率的需求将会持续增长。
基于Verilog的FPGA硬件加速算法优化研究也将在未来得到更广泛的应用和深入探索。
未来可以进一步探讨更多复杂算法在FPGA上的实现方式，并结合新技术不断提升硬件加速算法的水平。
如何用FPGA实现算法的硬件加速
由于大量且重复的计算，循环冗余校验(CRC)算法或任何“校验和”算法都是硬件加速的不错选择。下面通过一个 CRC 算法的优化过程来 探讨如何实现硬件加速。
首先，利用传统的软件技巧来优化算法，然后将其转向定制指令以加速算法。我们将讨论不同实现方法的性能比较和折衷。
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。
根据硬件需要做什么、怎么工作以及需要多长时间可以决定采用是定制指令还是硬件外围电路更合适。对于那些在几个周期内就可完成 的操作，定制指令一般更好些，因为它产生的开销要更少。对于外围电路，一般需要执行几个指令来写入控制寄存器、状态寄存器和数 据寄存器，而且需要一个指令来读取结果。如果计算需要几个周期，实施外围电路比较好，因为它不会影响 CPU 流水线。或者，也可以 实施前面所述的流水线式定制指令。
本文由enterliu2000贡献
doc文档可能在WAP端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。
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。
CRC 算法可用来校验数据在传输过程中是否被破坏。这些算法很流行，因为它们具有很高的检错率，而且不会对数据吞吐量造成太大影 响，因为 CRC 校验位被添加进数据信息中。但是，CRC 算法比一些简单的校验和算法有更大的计算量要求。尽管如此，检错率的提高 使得这种算法值得去实施。
基于FPGA的硬件加速器设计与应用研究
基于FPGA的硬件加速器设计与应用研究FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑门阵列，广泛应用于数字电路设计和硬件加速器开发。
基于FPGA的硬件加速器能够提供高性能、低功耗的计算能力，为各种应用领域带来巨大的潜力。
本文将探讨基于FPGA的硬件加速器设计与应用研究。
一、硬件加速器的概念和原理硬件加速器是一种专用设备，用于加速特定的计算任务。
与传统的通用计算机相比，硬件加速器在特定应用领域的计算任务上能够提供更高的性能和更低的功耗。
硬件加速器的设计基于特定计算任务的需求，通过专门设计的硬件电路来完成计算任务，而不是通过软件算法来执行。
FPGA作为一种可编程硬件，能够通过重新配置逻辑门来实现不同的电路功能。
基于FPGA的硬件加速器利用FPGA的可编程特性，将特定计算任务的硬件电路转化为FPGA上的可编程逻辑电路，从而实现高性能的计算加速。
相比于专用的ASIC （Application Specific Integrated Circuit）设计，FPGA具有更灵活、更易开发的特点，使得硬件加速器的设计和开发更加迅速和便捷。
二、基于FPGA的硬件加速器设计流程基于FPGA的硬件加速器设计流程包括几个主要的步骤：需求分析、硬件设计、逻辑综合、约束设置、布局与布线、验证和测试。
下面将逐步介绍每个步骤的具体内容。
1. 需求分析：在设计硬件加速器之前，需要对特定计算任务的需求进行全面的分析和理解。
这包括数据流分析、算法分析和性能需求等。
通过深入了解需求，可以为硬件设计提供指导和选型的依据。
2. 硬件设计：在硬件设计阶段，需要根据需求分析的结果，使用硬件描述语言（例如VHDL或Verilog）进行电路设计。
电路设计包括功能模块的设计和连接方式的确定。
3. 逻辑综合：逻辑综合将硬件设计描述转换为基于目标FPGA 的逻辑电路网表。
这个步骤是将抽象的硬件描述转化为具体的逻辑电路的关键步骤。
基于FPGA的高性能计算加速器设计与实现
基于FPGA的高性能计算加速器设计与实现高性能计算在当今科学研究和工程领域中扮演着重要的角色。
为了满足对计算速度和效率的需求，许多研究人员和工程师开始探索新的计算加速方法。
其中，基于FPGA的高性能计算加速器设计与实现成为一种备受关注的方法。
FPGA（可编程逻辑门阵列）是一种可编程的硬件设备，能够用于构建各种数字电路。
它相比其他硬件设计方法具有更高的灵活性和适应性，使得它成为设计计算加速器的理想选择。
基于FPGA的高性能计算加速器设计与实现的关键在于将计算任务映射到FPGA的可编程逻辑中，并通过并行和硬件优化来提高计算性能。
下面将介绍几个关键方面，使你对这一领域有更深入的了解。
首先，设计和实现一个基于FPGA的高性能计算加速器需要一个合适的硬件架构。
这个架构应该被精心设计，以适应特定的计算任务。
一个合理的硬件架构可以通过并行计算单元、高带宽内存接口和高速数据传输通道来提高计算速度。
其次，为了实现高性能的计算加速，优化算法和数据结构是非常重要的。
通过合理选择和设计算法，可以提高计算效率和性能。
此外，通过优化数据结构的存储和访问方式，可以减少数据传输和存取的开销，进一步提高计算速度。
同时，要注意到FPGA和CPU之间的数据传输延迟问题。
由于FPGA与CPU 通常通过PCIe等总线进行通信，数据传输往往会成为整体计算性能的瓶颈。
一种解决方法是使用流水线或者数据并行的方式来降低数据传输的延迟。
此外，对于大规模计算任务，使用多个FPGA协同工作也是一种有效的方法。
通过将计算任务划分成多个子任务，并使用多个FPGA并行进行计算，可以进一步提高计算速度和性能。
最后，为了实现基于FPGA的高性能计算加速器的设计和实现，软件开发和硬件描述语言编程（HDL）技术是必须的。
通过使用HDL（如Verilog或VHDL）编写硬件描述代码，可以描述FPGA的架构和功能。
然后，通过软件开发工具（如Xilinx或Altera提供的开发工具）将硬件描述代码编译成可在FPGA上运行的二进制代码。
FPGA硬件加速器设计与实现
FPGA硬件加速器设计与实现近年来，随着人工智能、云计算等领域的不断发展，对计算资源的需求也越来越大。
而FPGA（Field Programmable Gate Array）作为一种高度可编程的硬件加速器，因其高性能、低功耗等优点，逐渐成为各大企业、研究机构的首选。
FPGA硬件加速器是什么？在传统的计算机体系结构中，CPU作为计算的核心，其运算速度往往成为瓶颈。
而FPGA硬件加速器则是一种用可编程逻辑实现加速计算的特殊计算机结构。
它可以通过设计特定的硬件电路，进行高速的、低功耗的加速计算，从而提高了计算效率。
FPGA芯片有自己的软件开发工具和编译器，因此，它不像GPU（Graphics Processing Unit）那样需要特定的编程技能。
开发FPGA硬件加速器的设计师只需要使用硬件描述语言（HDL）来描述逻辑电路即可。
FPGA硬件加速器的应用场景随着人工智能、云计算等领域的迅速发展，高性能计算的需求也越来越大。
在这些应用场景中，FPGA硬件加速器都有广泛的应用。
1. 人工智能FPGA硬件加速器可以用于加速各种人工智能任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
利用FPGA，可以大幅提升人工智能算法的计算速度。
2. 金融金融领域的计算量非常大，需要进行大量的数据分析和计算。
使用FPGA硬件加速器可以加速各种金融应用，如风险管理、交易执行、模拟咨询等。
从而可以提高金融企业的效率。
3. 医疗医疗领域的数据也极为庞大。
使用FPGA硬件加速器可以加速图像处理和信号处理等应用。
同时，它也可以用于基因测序分析和生物制药等应用，提高医疗领域的效率。
FPGA硬件加速器的设计与实现在进行FPGA硬件加速器的设计时，有几个关键因素需要考虑。
1. 算法的分析与优化设计FPGA硬件加速器需要深入了解所需加速的算法，并找出时间最多的部分。
优化这些部分可以显著提高系统的性能，并且减少资源的使用。
2. 区分计算和传输在FPGA硬件加速器的设计中，需要注意将计算与传输区分开来，使计算和传输可以并行进行。
基于FPGA的硬件加速算法设计与应用优化
基于FPGA的硬件加速算法设计与应用优化一、引言随着人工智能、大数据分析、物联网等领域的快速发展，对计算性能的需求越来越高。
传统的通用处理器在处理复杂算法时存在性能瓶颈，因此硬件加速成为提升计算效率的重要手段之一。
而基于现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）的硬件加速方案因其灵活性和可定制性而备受关注。
本文将探讨基于FPGA的硬件加速算法设计与应用优化。
二、FPGA简介FPGA是一种集成电路芯片，可以通过编程来实现特定功能。
相比于固定功能集成电路（ASIC），FPGA具有可编程性强、灵活性高的特点。
FPGA内部由大量可编程逻辑单元（Look-Up Tables，LUTs）、存储单元和可编程连接网络组成，可以根据需求实现不同的逻辑功能。
三、硬件加速算法设计1. FPGA硬件加速算法设计流程在设计基于FPGA的硬件加速算法时，首先需要明确算法的需求和目标，然后进行算法分析和优化。
接着进行硬件架构设计、逻辑电路设计和时序优化，最后进行综合实现和验证。
2. FPGA硬件加速算法设计优化技术在硬件加速算法设计过程中，可以采用并行计算、流水线技术、数据重用等方法来提高计算效率。
同时，针对特定应用场景可以进行定制化设计，充分发挥FPGA的优势。
四、应用优化1. 深度学习加速在深度学习领域，基于FPGA的硬件加速方案可以显著提升神经网络模型的训练和推理速度。
通过定制化设计卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等模型，在图像识别、语音识别等任务中取得优异表现。
2. 数据加密与解密FPGA在数据加密与解密领域也有广泛应用。
通过硬件加速算法设计，可以提高数据传输过程中的安全性和效率，保护敏感信息不被窃取。
3. 物联网边缘计算随着物联网设备数量的增多，对边缘计算能力提出了更高要求。
基于FPGA的硬件加速方案可以在物联网设备上实现复杂计算任务，减轻云端服务器压力，提高响应速度。
基于FPGA的硬件加速器设计与优化研究
基于FPGA的硬件加速器设计与优化研究随着科技的不断发展，硬件加速器在计算机系统中的应用越来越广泛。
FPGA（Field-Programmable Gate Array）作为一种可编程逻辑器件，被广泛用于硬件加速器的设计与优化研究。
本文将从硬件加速器的设计原理、优化方法以及FPGA的应用角度，探讨基于FPGA的硬件加速器的设计与优化研究。
首先，我们来了解硬件加速器的设计原理。
硬件加速器是一种用于加速特定计算任务的硬件模块，其设计原理基于并行计算的思想。
通过将计算任务划分为多个子任务，并行执行这些子任务，从而提高计算效率。
硬件加速器通常采用专门设计的硬件电路来实现，并与主处理器通过总线或高速连接器进行数据传输和协同工作。
其次，硬件加速器的优化方法是提高加速器性能的关键。
优化方法包括算法优化、硬件设计优化和并行计算优化等。
在算法优化方面，我们可以通过优化算法的并行度，减少计算量和通信量，以提高加速器的性能。
在硬件设计优化方面，我们可以使用专门的优化工具和方法来减少资源占用和功耗，并提高时钟频率。
而在并行计算优化方面，我们可以采用管线、乱序执行和并行度调度等技术来提高硬件加速器的效率。
接下来，我们将重点关注基于FPGA的硬件加速器的设计与优化研究。
FPGA作为一种可编程逻辑器件，具有灵活性和可重构性的优势，被广泛应用于硬件加速器的设计中。
FPGA的设计流程通常包括RTL级设计、综合、布局布线和配置等步骤。
在设计过程中，我们可以通过对硬件电路进行细粒度的优化，以提高硬件加速器的性能和效率。
在FPGA硬件加速器的设计与优化研究中，我们还需要考虑一些关键问题。
首先是资源分配与调度的问题。
资源分配涉及如何在FPGA上分配硬件资源，以实现计算任务的并行执行。
调度问题则涉及如何合理地安排计算任务的执行顺序，以最大化硬件加速器的利用率。
其次是数据通信与存储的问题。
数据通信包括主处理器与硬件加速器之间的数据传输和加速器内部各个模块之间的数据传递。
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随着科技进步的不断推进，计算机能力的不断提高，人们对于计算速度的需求也越来越高。
而基于FPGA的硬件加速器正是为了满足这种需求而应运而生的新型计算机硬件设备。
本文将着重讨论这种设备的设计与实现。
一、FPGA的概述FPGA是Field Programmable Gate Array的缩写，翻译为现场可编程门阵列。
它是一种新型的可编程逻辑设备，与传统的ASICS不同，它具有现场可编程的特性，可以在产品生命周期内及时修改硬件，从而使电路自由配置，适应快速变化的市场需求。
FPGA采用VHDL或Verilog等硬件描述语言进行设计，可以高效地实现各种数字电路，如数字信号处理、网络交换、图像处理等。
由于其可编程性，FPGA可以达到比ASIC更快的设计周期和更高的灵活性。
二、基于FPGA的硬件加速器的概述基于FPGA的硬件加速器是一种以FPGA为主要构成部分的硬件加速器。
相比于传统的软件加速器，硬件加速器可以实现更高的计算能力和更低的能量消耗。
基于FPGA的硬件加速器的设计与实现一般分为以下几个步骤：（1）确定加速器的功能需求：在硬件加速器的设计之前，需要确定加速器的具体功能需求。
（2）编写硬件描述语言（HDL）：确定了功能需求之后，需要编写HDL，如VHDL或Verilog等，进行电路的设计和描述。
（3）综合和布局布线：编写完HDL之后，需要进行综合和布局布线的工作，这个过程可以使用Xilinx的ISE软件来完成。
（4）验证加速器设计：成功综合和布局布线之后，需要进行设计验证工作，这个过程可以使用Modelsim等仿真软件来完成。
（5）实现加速器：经过以上准备工作之后，就可以将设计好的电路通过FPGA实现硬件加速器的功能了。
三、基于FPGA的硬件加速器的优点基于FPGA的硬件加速器有以下几个优点：（1）更高的性能：FPGA可以实现硬件级的优化，具有较高的计算能力和响应速度，相比于传统的软件加速器，速度能够提高数倍到数十倍。
基于FPGA的3D目标检测算法硬件加速方法研究
基于FPGA的3D目标检测算法硬件加速方法研究随着计算机视觉技术的快速发展，3D目标检测算法在很多应用领域中得到了广泛的应用。
然而，由于3D目标检测算法的计算复杂性较高，传统的计算平台往往无法满足实时性能的要求。
因此，如何提高3D目标检测算法的计算效率成为了一个重要的研究方向。
FPGA（现场可编程门阵列）作为一种可重构的硬件平台，具有并行计算能力强、低功耗等特点，在3D目标检测算法的硬件加速中具有很大的潜力。
本文以基于FPGA的3D目标检测算法硬件加速方法为研究对象，探索了一种有效的加速方案。
首先，本文对3D目标检测算法进行了分析和优化。
针对算法中的计算瓶颈，采用了一系列优化策略，包括减少冗余计算、合并计算步骤等。
通过这些优化措施，可以大大减少算法的计算量，从而提高算法的执行效率。
其次，本文设计了一种基于FPGA的硬件加速器。
通过对3D 目标检测算法的并行计算特点进行深入研究，采用流水线和并行处理等技术，将算法中的各个计算步骤映射到FPGA中的硬件模块，实现了高效的并行计算。
同时，本文还针对FPGA的资源利用率进行了优化，通过合理设计硬件结构和算法流程，充分发挥FPGA的计算能力。
最后，本文通过实验证明了所提出的基于FPGA的3D目标检测算法硬件加速方法的有效性。
实验结果表明，相比于传统的计算平台，基于FPGA的硬件加速器能够显著提高3D目标检测算法的计算速度，大大缩短处理时间。
同时，该加速器还具有较低的功耗和较小的资源占用，能够满足实时性能的要求。
综上所述，本文提出了一种基于FPGA的3D目标检测算法硬件加速方法。
通过优化算法和设计高效的硬件加速器，可以提高算法的计算效率，实现实时的目标检测。
这一研究成果对于促进3D目标检测技术的发展具有重要意义，也为其他基于FPGA 的算法加速研究提供了一定的借鉴和参考。
基于FPGA的硬件加速技术研究
基于FPGA的硬件加速技术研究随着互联网和大数据的不断涌现，人们对于数据处理的要求也越来越高。
在这个时代背景下，各行各业都需要数据处理的支持，在此之中，硬件加速技术因为其高效、低耗的特点渐渐得到人们的关注和使用。
本文将主要介绍基于FPGA的硬件加速技术，并对硬件加速技术的前景以及未来的发展进行了展望。
一、基于FPGA的硬件加速技术概述FPGA全称为Field Programmable Gate Array，中文名为现场可编程门阵列。
它是一种基于可重构硬件设计的芯片，具有高度的可编程性和灵活性，并且可以快速地定制适配特定需求的计算任务。
这种特点使得FPGA成为现代计算并行处理的重要设备之一。
在硬件加速领域，FPGA被广泛应用于数据传输、图像处理、高性能计算等领域。
相较于传统的CPU和GPU，FPGA在处理速度、功耗、延迟、功率密度等方面表现出色，同时能够满足各种需求的定制化设计，因此在处理大规模数据时被广泛使用。
二、基于FPGA的硬件加速技术优势1.高度可定制化与普通的Chips不同，FPGA的硬件架构可以通过设计程序来编程，可以针对特定任务进行定制化的设计，同时支持模块化设计的方式，使得CPU的通用性更加具有可扩展性和可定制性。
2.高性能由于FPGA是直接基于硬件编程而来，因此可以通过电路的运作来实现任务的执行，相较于CPU速度更快。
FPGA还拥有更高的并行度，当需要大规模数据处理时，能够快速地实现任务的分配和处理。
3.低功耗由于FPGA在硬件上能够做到定制化设计，使得其对特定任务做出的电路支撑能够更少具备冗余部分，因此相较于CPU功耗更低。
三、基于FPGA的硬件加速技术应用1.数字信号处理FPGA在数字信号处理上表现出优异力，它可以直接编写需要执行的指令，能够实现高精度的数字信号模拟和数字信号处理任务。
2.物联网FPGA可以适应各种不同的物联网场景，如传感器大数据采集、数据传输及数据存储等等。
简单谈下FPGA是如何实现硬件加速的
简单谈下FPGA是如何实现硬件加速的
CNN神经⽹络算法刚出来的时候，就采⽤了FPGA作为物理机来实现，为何会率先采⽤FPGA作为算法加速器⽽⾮通⽤CPU，本⽂谈谈个⼈的理解。
⾸先明确FPGA与通⽤CPU的区别，CPU⾥设置流⽔线结构，⽽FPGA则是采⽤⾃定制的并⾏结构。
就⽐如CPU最经典的5级流⽔线结构，⼀条指令的操作过程可以拆分为取指、译码、执⾏、访存、写回五个独⽴的⼦指令，通过流⽔线架构，使5条流⽔线分别执⾏上述5个独⽴指令，从⽽确保在每个时钟周期内执⾏⼀条指令。
⽽FPGA则是⼀⽚⽩纸，⽤户可以⾃⼰需求增加同倍硬件资源，且增加的硬件资源可在同⼀时钟下进⾏并⾏运算，实现处理能⼒的成本增长。
以⼀个简单的c程序为例，
for(i=0;i<10;i++)
x[i] = a[i] + b[i];
for循环下的加法运算，如果采⽤上述5级流⽔线架构的CPU，执⾏完⼀次 x=a+b运算需要⼀个时钟周期（5级流⽔线完成5条⼦指令），那么整个算法执⾏完成需要10个硬件周期。
⽽使⽤FPGA来做上述运算，⼀般地，FPGA会直接把上述算法直接复制⼗份，就如下图所⽰
因为之前说过FPGA就是⼀张⽩纸，⽤户可以⾃⼰按需求使⽤它的硬件资源，如果采⽤上图所⽰的⽅法，则FPGA实现上述算法只需要⼀个硬件时钟周期。
即计算时间对⽐5级流⽔架构的CPU缩减⾄其1/10。
当然，根据⽤户需要，可以采⽤5倍，2倍的硬件资源来做这部分的算法，⽽将多出来的硬件资源⽤于更加核⼼的算法部分。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本文由ｅｎｔｅｒｌｉｕ２０００贡献 ｄｏｃ１。
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。
设计者可以立刻编写软件代码，并可在最终定稿之 前在硬件部分上运行。
此外，还可以采取增量法来决定哪部分代码用硬件而不是软件来实现。
ＦＰＧＡ 供应商所提供的开发工具可实现硬 件和软件之间的无缝切换。
这些工具可以为总线逻辑和中断逻辑生成 ＨＤＬ 代码，并可根据系统配置定制软件库及 ｉｎｃｌｕｄｅ 文件。
带一些 ＣＩＳＣ 的 ＲＩＳＣ 精简指令集计算（ＲＩＳＣ）架构的目标之一即是保持指令简单化，以便让指令运行得足够快。
这与复杂指令集计算（ＣＩＳＣ）架构正好相反，后 者一般不会同样快地执行指令，但每个指令可完成更多处理任务。
这两种架构应用得都很普遍，而且各有所长。
如果能根据特定的应用将 ＲＩＳＣ 的简单和快速特性与 ＣＩＳＣ 强大的处理能力结合起来， 岂不两全其美？其实这正是硬件加速所要做的。
加 入为某种应用而定制的硬件加速模块可以提高处理能力，并减少代码复杂性和密度，因为硬件模块取代了软件模块。
可以这么说，是用 硬件来换取速度和简单性。
定制指令和硬件外围电路方式 有两种硬件加速模块实现方式。
其一是定制指令，它几乎可在每一个可配置处理器中实现，这是采用可配置处理器的主要优点。
如图 １ 所示，定制指令是作为算术逻辑单元（ＡＬＵ）的扩展而添加的。
处理器只知道定制指令就像其它指令一样，包括拥有自己的操作代码。
至于 Ｃ 代码，宏可自动生成，从而使得使用该定制指令跟调用函数一样。
如果定制指令需要几个时钟周期才能完成， 而且要连续调用它， 则可以流水线式定制指令来实现。
这样可在每个时钟周期产生一个结果， 不过开始时有些延迟。
硬件加速模块的另一种实现方式是硬件外围电路。
在这一方式下，数据不是传递给软件函数，而是写入存储器映射的硬件外围电路中。
计算是在 ＣＰＵ 之外完成的，因此在外围电路工作的同时 ＣＰＵ 可以继续运行代码。
其实代替软件算法的只是一个普通的硬件外围电路。
与定制指令的另一个不同之处是硬件外围电路可以访问系统中的其它外围电路或存储器，而无须 ＣＰＵ 介入。
根据硬件需要做什么、怎么工作以及需要多长时间可以决定采用是定制指令还是硬件外围电路更合适。
对于那些在几个周期内就可完成 的操作，定制指令一般更好些，因为它产生的开销要更少。
对于外围电路，一般需要执行几个指令来写入控制寄存器、状态寄存器和数 据寄存器，而且需要一个指令来读取结果。
如果计算需要几个周期，实施外围电路比较好，因为它不会影响 ＣＰＵ 流水线。
或者，也可以 实施前面所述的流水线式定制指令。
另一个区别是定制指令需要有限数目的操作数，并返回一个结果。
根据处理器指令集架构的不同，操作数也各异。
对某些操纵，这样可 能显得很麻烦。
此外，如果需要硬件从存储器或存储器中的其它外围电路读出和写入，则必须采用硬件外围电路，因为定制指令无法访 问总线。
图 ２：１６ 位 ＣＲＣ 算法的硬件实现。
（Ｏｐｔｉｏｎａｌ） 选择代码 当需要优化 Ｃ 语言代码以满足某些速度要求时，可能要运行一个代码仿制工具，或亲自检查该代码以便了解代码的哪个部分导致系统停 滞。
当然，这需要熟悉代码以便知道瓶颈在哪儿。
即便找出瓶颈所在，如何优化也是个挑战。
有些方案采用本地字大小的变量、带预先计算值的查找表，以及通用软件算法优化。
这些技 巧可产生快几倍的执行速度效果。
另一种优化 Ｃ 算法的方法是用汇编语言编写。
过去这种方法可获得很好的提高，但现今的编译器在优 化 Ｃ 算法上已做得很好，因此这种性能的提高是有限的。
如果需要显著的性能提高，传统的软件算法优化技巧恐怕是不够的。
然而，利用硬件实施的算法比软件实施要强 １００ 倍，这不足为奇。
那么，如何确定将哪些代码转为硬件实施呢？大可不必将整个软件模 块转换为硬件，而应选择那些在硬件中运行得特别快的操作，比如将数据从一处复制到另一处、大量的数学运算以及任何运行多次的循 环。
如果一个任务由几个数学运算组成，还可以考虑在硬件中加速整个任务。
有些时候，仅加速任务中的一个操作就可满足性能要求。
实例： 实例：ＣＲＣ 算法的硬件加速 由于大量且重复的计算，循环冗余校验（ＣＲＣ）算法或任何“校验和”算法都是硬件加速的不错选择。
下面通过一个 ＣＲＣ 算法的优化过程来 探讨如何实现硬件加速。
首先，利用传统的软件技巧来优化算法，然后将其转向定制指令以加速算法。
我们将讨论不同实现方法的性能比较和折衷。
ＣＲＣ 算法可用来校验数据在传输过程中是否被破坏。
这些算法很流行，因为它们具有很高的检错率，而且不会对数据吞吐量造成太大影 响，因为 ＣＲＣ 校验位被添加进数据信息中。
但是，ＣＲＣ 算法比一些简单的校验和算法有更大的计算量要求。
尽管如此，检错率的提高 使得这种算法值得去实施。
一般说来，发送端对要被发送的消息执行 ＣＲＣ 算法，并将 ＣＲＣ 结果添加进该消息中。
消息的接收端对包括 ＣＲＣ 结果在内的消息执行 同样的 ＣＲＣ 操作。
如果接收端的结果与发送端的不同，这说明数据被破坏了。
ＣＲＣ 算法是一种密集的数学运算，涉及到二元模数除法（ｍｏｄｕｌｏ－２ ｄｉｖｉｓｉｏｎ），即数据消息被 １６ 或 ３２ 位多项式（取决于所用 ＣＲＣ 标准）除 所得的余数。
这种操作一般通过异或和移位的迭代过程来实现，当采用 １６ 位多项式时，这相当于每数据字节要执行数百条指令。
如果发 送数百个字节，计算量就会高达数万条指令。
因此，任何优化都会大幅提高吞吐量。
代码列表 １ 中的 ＣＲＣ 函数有两个自变量（消息指针和消息中的字节数），它可返回所计算的 ＣＲＣ 值（余数）。
尽管该函数的自变量是一些字 节，但计算要逐位来执行。
该算法并不高效，因为所有操作（与、移位、异或和循环控制）都必须逐位地执行。
列表 １：逐位执行的 ＣＲＣ 算法 Ｃ 代码。
／＊ ＊ Ｔｈｅ ｗｉｄｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ＣＲＣ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｓｕｌｔ． ＊ Ｍｏｄｉｆｙ ｔｈｅ ｔｙｐｅｄｅｆ ｆｏｒ ａ １６ ｏｒ ３２－ｂｉｔ ＣＲＣ ｓｔａｎｄａｒｄ． ＊／ ｔｙｐｅｄｅｆ ｕｎｓｉｇｎｅｄ ｃｈａｒ ｃｒｃ； ＃ｄｅｆｉｎｅ ＷＩＤＴＨ （８ ＊ ｓｉｚｅｏｆ（ｃｒｃ）） ＃ｄｅｆｉｎｅ ＴＯＰＢＩＴ （１ ＜＜ （ＷＩＤＴＨ － １）） ｃｒｃ ｃｒｃＳｌｏｗ（ｕｎｓｉｇｎｅｄ ｃｈａｒ ｃｏｎｓｔ ｍｅｓｓａｇｅ［］， ｉｎｔ ｎＢｙｔｅｓ） ｛ ｃｒｃ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＝ ０； ／＊ ＊ Ｐｅｒｆｏｒｍ ｍｏｄｕｌｏ－２ ｄｉｖｉｓｉｏｎ， ａ ｂｙｔｅ ａｔ ａ ｔｉｍｅ． ＊／ ｆｏｒ （ｉｎｔ ｂｙｔｅ ＝ ０； ｂｙｔｅ ＜ ｎＢｙｔｅｓ； ＋＋ｂｙｔｅ） ｛ ／＊ ＊ Ｂｒｉｎｇ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ｂｙｔｅ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ． ＊／ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＾＝ （ｍｅｓｓａｇｅ［ｂｙｔｅ］ ＜＜ （ＷＩＤＴＨ － ８））； ／＊ ＊ Ｐｅｒｆｏｒｍ ｍｏｄｕｌｏ－２ ｄｉｖｉｓｉｏｎ， ａ ｂｉｔ ａｔ ａ ｔｉｍｅ． ＊／ ｆｏｒ （ｕｎｓｉｇｎｅｄ ｃｈａｒ ｂｉｔ ＝ ８； ｂｉｔ ＞ ０； ＂ｂｉｔ） ｛ ／＊ ＊ Ｔｒｙ ｔｏ ｄｉｖｉｄｅ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｄａｔａ ｂｉｔ． ＊／ ｉｆ （ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＆ ＴＯＰＢＩＴ） ｛ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＝ （ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＜＜ １） ＾ ＰＯＬＹＮＯＭＩＡＬ； ｝ ｅｌｓｅ ｛ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＝ （ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＜＜ １）； ｝ ｝ ｝ ／＊ ＊ Ｔｈｅ ｆｉｎａｌ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ｉｓ ｔｈｅ ＣＲＣ ｒｅｓｕｌｔ． ＊／ ｒｅｔｕｒｎ （ｒｅｍａｉｎｄｅｒ）； ｝ １．传统的软件优化 让我们看一下如何利用传统的软件技巧来优化 ＣＲＣ 算法。
因为 ＣＲＣ 操作中的一 个操作数，即多项式（除数）是常数，字节宽 ＣＲＣ 操作的所有可能结果都可以预先 计算并存储在一个查找表中。
这样，通过一个读查找表动作就可让操作按逐个字 节执行下去。
图 ３：带 ＣＲＣ 外围电路和 ＤＭＡ 的系统模块示意图。
采用这一算法时，需要将这些预先计算好的值存储在存储器中。
选择 ＲＯＭ 或 ＲＡＭ 都可以，只要在启动 ＣＲＣ 计算之前将存储器初始化 就行。
查找表有 ２５６ 个字节，表中每个字节位置包含一个 ＣＲＣ 结果，共有 ２５６ 种可能的 ８ 位消息（与多项式大小无关）。
列表 ２ 示出了采用查找表方法的 Ｃ 代码，包括生成查找表 ｃｒｃＩｎｉｔ（）中数值的代码。
列表 ２：采用查找表方法的 ＣＲＣ 算法 Ｃ 代码。
ｃｒｃ ｃｒｃＴａｂｌｅ［２５６］； ｖｏｉｄ ｃｒｃＩｎｉｔ（ｖｏｉｄ） ｛ ｃｒｃ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ； ／＊ ＊ Ｃｏｍｐｕｔｅ ｔｈｅ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ｏｆ ｅａｃｈ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｄｉｖｉｄｅｎｄ． ＊／ ｆｏｒ （ｉｎｔ ｄｉｖｉｄｅｎｄ ＝ ０； ｄｉｖｉｄｅｎｄ ＜ ２５６； ＋＋ｄｉｖｉｄｅｎｄ） ｛ ／＊ ＊ Ｓｔａｒｔ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｉｖｉｄｅｎｄ ｆｏｌｌｏｗｅｄ ｂｙ ｚｅｒｏｓ． ＊／ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＝ ｄｉｖｉｄｅｎｄ ＜＜ （ＷＩＤＴＨ － ８）； ／＊ ＊ Ｐｅｒｆｏｒｍ ｍｏｄｕｌｏ－２ ｄｉｖｉｓｉｏｎ， ａ ｂｉｔ ａｔ ａ ｔｉｍｅ． ＊／ ｆｏｒ （ｕｎｓｉｇｎｅｄ ｃｈａｒ ｂｉｔ ＝ ８； ｂｉｔ ＞ ０； ＂ｂｉｔ） ｛ ／＊ ＊ Ｔｒｙ ｔｏ ｄｉｖｉｄｅ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｄａｔａ ｂｉｔ． ＊／ ｉｆ （ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＆ ＴＯＰＢＩＴ） ｛ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＝ （ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＜＜ １） ＾ ＰＯＬＹＮＯＭＩＡＬ； ｝ ｅｌｓｅ ｛ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＝ （ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＜＜ １）； ｝ ｝ ／＊ ＊ Ｓｔｏｒｅ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｔａｂｌｅ． ＊／ ｃｒｃＴａｂｌｅ［ｄｉｖｉｄｅｎｄ］ ＝ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ； ｝ ｝ ／＊ ｃｒｃＩｎｉｔ（） ＊／ ｃｒｃ ｃｒｃＦａｓｔ（ｕｎｓｉｇｎｅｄ ｃｈａｒ ｃｏｎｓｔ ｍｅｓｓａｇｅ［］， ｉｎｔ ｎＢｙｔｅｓ） ｛ ｕｎｓｉｇｎｅｄ ｃｈａｒ ｄａｔａ； ｃｒｃ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＝ ０； ／＊ ＊ Ｄｉｖｉｄｅ ｔｈｅ ｍｅｓｓａｇｅ ｂｙ ｔｈｅ ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ， ａ ｂｙｔｅ ａｔ ａ ｔｉｍｅ． ＊／ ｆｏｒ （ｉｎｔ ｂｙｔｅ ＝ ０； ｂｙｔｅ ＜ ｎＢｙｔｅｓ； ＋＋ｂｙｔｅ） ｛ ｄａｔａ ＝ ｍｅｓｓａｇｅ［ｂｙｔｅ］ ＾ （ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＞＞ （ＷＩＤＴＨ － ８））； ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＝ ｃｒｃＴａｂｌｅ［ｄａｔａ］ ＾ （ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ＜＜ ８）； ｝ ／＊ ＊ Ｔｈｅ ｆｉｎａｌ ｒｅｍａｉｎｄｅｒ ｉｓ ｔｈｅ ＣＲＣ． ＊／ ｒｅｔｕｒｎ （ｒｅｍａｉｎｄｅｒ）； ｝ ／＊ ｃｒｃＦａｓｔ（） ＊／ 整个计算减少为一个循环，每字节（不是每位）有两个异或、两个移位操作和两个装载指令。