學位論文

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    以Chipyard為基礎的SoC設計平台FPGA實現之研究
    (2022) 黃維熙; Huang, Wei-Hsi
    近年來在軟體上的AI加速器發展越來越多元化，並且在硬體上也有一些的發展及實現，而硬體AI加速器的優勢在於對特定資料格式做運算可以大幅提升速度，僅需使用資料流的方式就可以實現。本論文針對柏克萊大學提出的硬體開源框架Chipyard，提出一個硬體建構的流程，將RISC-V為基礎的CPU搭配AI硬體加速器整合於FPGA平台，並且完善RISC-V軟體開機流程，讓我們可以通過硬體建構流程調整所需的硬體資源，做出客製化的硬體電路，快速的去對CPU及AI硬體加速器於FPGA開發板上做有效的效能評估。
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    以FPGA實現適用於NoC平台上主動型態硬體加速電路-以大尺寸FFT為例
    (2014) 曾一修; TSENG, I-Hsiu
    本論文主要是提出一個硬體架構可以將主動型態硬體加速電路在Network on Chip(NoC)平台上實作，不同於以往採用被動型態硬體電路在System on Chip (SoC)平台上實作，可以避免在SoC上會遭遇搶匯流排(Bus)等問題以及利用主動型態硬體加速電路的特性將資料存放於動態隨機存取記憶體(Dynamic Random Access Memory, DRAM)中。最後利用實現大尺寸的快速傅立葉轉換(Fast Fourier Transform ,FFT)作為例子，以驗證電路的正確性與實用價值。 本硬體電路中使用IEEE 754浮點數格式進行運算，且透過SDRAM Controller將資料存取在SDRAM中，最後以現場可程式化邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Array ,FPGA)為開發平台實現且實際測量硬體電路的資源消耗。實驗的結果顯示我們可以降低FPGA上資源的消耗，使其可以處理更大的資料量，與提高電路的重複使用性來降低電路設計的複雜度。