通过使用以200 MHz运行的8个并行浮点加速器，展示小型ZU3EG SoC的科学计算能力。
硬件元件
96Boards Ultra96 ×1
Avnet AES-ACC-U96-PWR ×1
USB Cable Assembly, USB Type A Plug to Micro USB Type B Plug ×1
Mini displayport cable ×1
Micro SD card (Must be 8GB or larger)×1
DisplayPort monitor ×1
USB Mouse (Optional) ×1
USB Keyboard (Optional) ×1
软件App与线上服务
Xilinx Vivado Design Suite
Avnet Ultra96 Pynq image v2.4
介绍
牛顿物理描述了我们宇宙中的行为和非常大的物体/粒子。根据某些假设，这些定律可以应用于天文尺寸到高尔夫球（甚至更小）尺寸的物体/粒子。不同粒子之间的相互作用由以下的重力方程控制。
在N粒子系统中，每个粒子经受了其他（N-1）个粒子的力。力的组合结果导致了所述粒子的加速。类似地，所有其他（N-1）个粒子同时经历了系统中其他粒子对它作用的力。所得到的的所有粒子的加速度，结合空间里的初始位置，初始速度和时间不长分别得到所有N个粒子的新位置。为了简化模型的实现，做出了以下的假设：
1. 所有粒子都是点质量（质点模型）
2. G=1
3. 在重力计算中引入一个修正系数，以避免当两个点质量处于完全相同的坐标时候产生的误差。
该设计已经实现通过python软件加载16bit正负整数格式的初始坐标、质量、修正系数和模拟时间步长。尽管Vivado环境中提供了浮点数的加法、减法和乘法，但我们还是努力设计自定义浮点数格式。
设计：概念证明
该算法采用python软件实现和仿真，以下是硬件实现之前在PC上进行粒子模拟的主要算法和屏幕截图。
由于迭代过程，该算法具有O（N2）的计算复杂度。这是在硬件中实现加速器的绝佳机会。您可以尝试使用nbody_x86.py来查看粒子模拟在软件中的运行速度。使用硬件实现的加速器可以更快地运行粒子模拟。
该算法可被矢量化，因此如果使用矢量处理器，复杂度将会降低到O（N）。下面的示例是识别计算密集型算法的关键部分，并在fabric/PL中为它们提供加速器。
假设在t0时刻，所有粒子的位置和速度信息都是已知的。
考虑双粒子系统。由第二个粒子引起第一个粒子的加速度计算如下：
为了保持加速度的方向信息：a = (G*m2*|r|)/(r^3)
N 物体问题：
1.上述概念可以扩展到N个物体的体系。
2.在GRAPE-[x]中，修正系数“ε”用于研究尺寸的详细影响。对于此项目，is设置为0。
3.另一个修正系数用于防止不同的颗粒彼此非常接近，即防止“r~=0”，如上面python软件中的变量“sf”所示。
硬件设计
该设计采用8个并联加速器发动，可完全支持多达4000多个物体并行模拟。
使用8个并行加速器的实现
最初的设计有一个加速器以75MHz运行。并联增加7个加速器是的工作频率增加了一倍以上，功耗增加了约1W。一个加速器的数据将在后面的部分中显示，此表给出了8个并联加速器的数据。
性能
针对4000个粒子，该设计满足了200MHz的定时！通过添加管道修改了浮点加法和乘法。
仅使用200MHz的加速器实现 - 数据比较
尽管逻辑复杂，但实现在XCZU3EG上使用一个单重力计算引擎消耗了以下资源。一个重力引擎可以计算1024个粒子之间的相互作用（由输入和输出的BRAM深度决定）。定时器成功关闭在200MHz。流水线技术在重力引擎中实现。在每个本地模块中重置流水线以实现优化全局重置绕线传播。整个设计在单个时钟源上运行。
浮点计算
由于科学计算中的数字从极小的数值到天文大值，IEEE754 FP32是浮点数计算的初始选择。在IEEE754 FP32中，数字由1个符号位，8个指数位和23个尾数位表示，如图所示：
然而，DSP48E2只能执行27bx18b的乘法运算。 因此，选择使用仅具有18个尾数位的自定义浮点表示。 因此，该设计中的浮点运算使用27b浮点表示。
可以这种格式表示的最小数字：+/- 1.000000000000000001 x 2 **（- 126）
可以此格式表示的最大数字：+/- 1.111111111111111111 x 2 **（127）
指数偏差为127
NaN，溢出和下溢的IEEE 754条件尚未最大限度地实施。
FP算法实现
实现了基于IPI的浮点运算。 为了有效使用DSP48，浮点数的加，乘法被限定为27位，而由于限制，浮点数的逆平方根被固定为单精度浮点表示法。 int16到浮点数，浮点数到int16也是使用Xilinx IP完成的。
流程图
下图显示了RAM，计算引擎，流水线重力引擎等的最高层视图。
重力引擎
重力引擎是设计的核心。 它是按照上图所示的算法实现的。下图显示了重力引擎和所有15个管道的实现细节。
控制和状态登记; 地址空间
所有BRAM均使用基于APB3总线的RTL开发的BRAM控制器进行控制。 AXI -APB3桥在块设计中实例化。 类似地，实现了另外的APB控制和状态寄存器组以便控制计算引擎。
以下是地址段和寄存器空间：
设计层次结构
i_design_1是PS系统，i_compute_engine是PL部分中实现的硬件设计。
软件流程
Python软件是在PYNQ框架上编写的，用于按顺序执行以下操作：
1. 计算系统中N粒子的x，y，z，m的初始条件，修正系数和模拟时间步长。
2. 通过将int16的x，y，z，m值加载到BRAM中来配置计算引擎
3. 启动计算引擎
4. 等待计算引擎完成一个时间间隔的步骤
5. 从TXRAM中检索新的x，y，z
6. 使用DisplayPort模块创建DisplayPort框架。 将帧归零，使用新数据加载帧并将帧写入监视器。
7. 重复！
DisplayPort配置为1280 x 720像素
粒子的新位置可能远远超出显示器尺寸。它们只是没有显示。
更多项目内容及代码详见 https://www.hackster.io/rajeev-patwari-ultra96-2019/ultra96-fpga-acceler...
来源：Pynq，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。
