複数のFPGAを用いたデータフローマシン構築の検討

摘要

近年，物理学，化学，経済学といった種々の分野で科学技術計算が用いられている.その計算には，通常多くの浮動小数点演算が含まれており，汎用CPUでは実行効率が悪く，専用計算機上で実行されることが多い.アクセラレータとして使用されるデバイスは様々であるが，FPGAというリコンフィギャラブルデバイスは，微細化による組込み素子の増大に伴い，比較的安価である点，柔軟なメモリアクセスを実現できる点から広く利用されてきた.しかし，FPGA上にアプリケーションを実装することは，アルゴリズムといった理論の研究者にとっては困難であるという問題がある.そこで，本研究では，ALUアレイを構成し，それを利用してストリーム処理を行うことができるシステムを提案，設計する.これにより，ALUへの命令とALU間の接続情報及び演算データを用意することで，ハードウェア上での実行が可能となることを目的とした.また，専用計算機上で実行した場合の性能の目安となることも同様に目的とした.MUSCLという計算流体力学のアプリケーションを用いて評価した結果，演算部分の性能は2.4GHzのIntel Core 2Duo上での実行に対して，約4.1倍が期待できることがわかった.また，パイプライン利用率が専用計算機との比較において大きな割合を占めることがわかった.%Recently, computational science has been utilized in various field such as physics, chemistry and economics. Since the computation includes numerous floating point operations, the applications are often run on a custom computing machine. As improving technology, FPGA, one of the reconfigurable devices, has been taken notice as solution for an accelerator because of its cost and flexibility. However, to implement an application on FPGA is still burden for researchers of theory. Then, in this work, a streaming processing system which calculate along dataflow by ALU array is proposed and designed. This work aims at facilitating implementation of application on FPGA and also aims at estimating performance of the custom computing machine. By evaluating with MUSCL, method for accuracy in CFD, it's found that about 4.1 times faster performance will be expected against execution on Intel Core 2Duo at 2.4 GHz and pipeline utilization ratio strongly influence performance against a custom computing machine.