[發明專利]基于FPGA異構平臺的馬爾科夫蒙特卡洛算法加速方法在審
| 申請號： | 201710632320.2 | 申請日： | 2017-07-28 |
| 公開（公告）號： | CN107423030A | 公開（公告）日： | 2017-12-01 |
| 發明（設計）人： | 張新;陳繼承;王洪偉 | 申請（專利權）人： | 鄭州云海信息技術有限公司 |
| 主分類號： | G06F9/38 | 分類號： | G06F9/38 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產權代理有限公司11227 | 代理人： | 羅滿 |
| 地址： | 450018 河南省鄭州市*** | 國省代碼： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 fpga 平臺 馬爾科夫蒙特卡洛 算法 加速 方法 | ||
1.一種基于FPGA異構平臺的馬爾科夫蒙特卡洛算法加速方法，其特征在于，包括：
主機端完成初始化，并將產生的隨機數數據通過PCI-e接口發送到FPGA端的DDR內存；其中，所述初始化包括構造概率空間和產生隨機數；
所述FPGA端讀取所述DDR內存中的所述隨機數數據，并利用構造的馬爾科夫鏈對所述隨機數數據進行并行的流水線運算，獲取并發送對應的結果數據到所述主機端。
2.根據權利要求1所述的基于FPGA異構平臺的馬爾科夫蒙特卡洛算法加速方法，其特征在于，所述利用構造的馬爾科夫鏈對所述隨機數數據進行并行的流水線運算，包括：
利用#pragma unroll的方式將所述馬爾科夫鏈完全展開；
展開的每條馬爾科夫鏈分別采用流水的方式對所述隨機數數據中的部分數據進行運算；其中，所述部分數據中的隨機數的數量為所述隨機數數據中的隨機數的數量除以所述馬爾科夫鏈的數量。
3.根據權利要求2所述的基于FPGA異構平臺的馬爾科夫蒙特卡洛算法加速方法，其特征在于，所述利用#pragma unroll的方式將所述馬爾科夫鏈完全展開之前，還包括：
根據所述隨機數數據中的隨機數的數量，構造所述馬爾科夫鏈。
4.根據權利要求1至3任一項所述的基于FPGA異構平臺的馬爾科夫蒙特卡洛算法加速方法，其特征在于，還包括：
所述主機端對接收的所述結果數據進行積分運算；其中，所述積分運算包括加權平均運算。
5.一種基于FPGA異構平臺的馬爾科夫蒙特卡洛算法加速系統，其特征在于，包括：
主機端，用于完成初始化，并將產生的隨機數數據通過PCI-e接口發送到FPGA端的DDR內存；其中，所述初始化包括構造概率空間和產生隨機數；
所述FPGA端，用于讀取所述DDR內存中的所述隨機數數據，并利用構造的馬爾科夫鏈對所述隨機數數據進行并行的流水線運算，獲取并發送對應的結果數據到所述主機端。
6.根據權利要求5所述的基于FPGA異構平臺的馬爾科夫蒙特卡洛算法加速系統，其特征在于，所述FPGA端，包括：
展開模塊，用于利用#pragma unroll的方式將所述馬爾科夫鏈完全展開；
運算模塊，用于展開的每條馬爾科夫鏈分別采用流水的方式對所述隨機數數據中的部分數據進行運算；其中，所述部分數據中的隨機數的數量為所述隨機數數據中的隨機數的數量除以所述馬爾科夫鏈的數量。
7.根據權利要求6所述的基于FPGA異構平臺的馬爾科夫蒙特卡洛算法加速系統，其特征在于，所述FPGA端，還包括：
構造模塊，用于根據所述隨機數數據中的隨機數的數量，構造所述馬爾科夫鏈。
8.根據權利要求5至7任一項所述的基于FPGA異構平臺的馬爾科夫蒙特卡洛算法加速系統，其特征在于，所述主機端，還包括：
積分模塊，用于對接收的所述結果數據進行積分運算；其中，所述積分運算包括加權平均運算。
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