[发明专利]基于FPGA的数据处理方法、处理器、设备和介质

说明书

本发明提供了基于FPGA的数据处理方法、处理器、设备和介质。所述方法包括：根据待处理数据所需的至少两种数据处理任务，利用FPGA获取所述至少两种数据处理任务中的通用运算单元，根据至少两种数据处理任务的任务顺序对所述通用运算单元进行排序；利用FPGA对待处理数据执行至少两种数据处理任务，得到数据处理结果；其中，在对待处理数据执行至少两种数据处理任务，按照所述排序对所述通用运算单元进行复用。充分利用FPGA动态重构特性，以动态重构的方式实现分时复用处理资源。

技术领域

本发明涉及基于FPGA的数据处理方法、处理器、设备和介质。

背景技术

近些年来数据处理的需求不断增加，处理内容主要包括信号处理、图像处理和目标处理。各种处理有不同的运算特点，信号处理中包含大量的乘累加运算，图像处理包含大量的矩阵运算，目标处理包含大量的卷积运算，由于三种运算包含的运算类型不同所以其最优的实现结构也不同，例如信号处理和目标处理适合流水处理、图像处理适合并行处理。当今已有的处理器主要分两大类即标量处理器和矢量处理器，标量处理器适合完成复杂度高但数据吞吐率略低的运算，矢量处理器适合完成数据吞吐率高但复杂度低的运算。现阶段一些复杂项目需同时完成信号处理、图像处理和目标处理，例如合成孔径雷达(SAR) 数据处理，处理内容包括雷达成像(信号处理)、目标检测(图像处理)和目标识别(目标处理)。

为了满足某些项目复杂处理需求，现有技术中采用的方法是搭建异构处理平台分别完成各类运算或者增加处理平台运算规模使其能满足各类运算需求。

现有技术中采用的方法有诸多缺点，包括：1，硬件规模大。异构平台至少包含两类处理器，每种处理器外围电路和供电要求都有很大区别，因此在一些小型化的应用场景下异构处理平台很难满足设计需求。此外通过同构方式增加运算能力的方法也会增加硬件规模和成本。 2、开发难度大。由于异构计算需要在不同处理平台上运行程序，所以对开发者来说程序设计思路是不同的，此外不同处理器的开发环境和配套的EDA工具也不一样，为完成一项处理需求，这就需要由多名工程师协同完成，同时各个处理器间数据交互也会花费工程师大量时间去设计和调试。3、功能移植性差。由于将算法功能拆分到了多个不同的处理器中，在功能升级或者平台移植上会遇到很大困难。首先，新功能对应的处理资源分配会涉及与原有代码继承性问题，其次，新功能模块与原有模块接口设计的问题，最后在升级后联调测试需要有多名工程师参与完成不同处理器的测试。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的一个方面提供了一种基于FPGA的数据处理方法，所述方法包括：根据待处理数据所需的至少两种数据处理任务，利用FPGA获取所述至少两种数据处理任务中的通用运算单元，根据至少两种数据处理任务的任务顺序对所述通用运算单元进行排序；利用FPGA对待处理数据执行至少两种数据处理任务，得到数据处理结果；其中，在对待处理数据执行至少两种数据处理任务，按照所述排序对所述通用运算单元进行复用。

可选地，所述根据至少两种数据处理任务的任务顺序对所述通用运算单元进行排序，包括：对至少两种数据处理任务对应的通用运算单元进行编码，获取所述通用运算单元的指令，根据至少两种数据处理任务的任务顺序对所述指令进行排序。

可选地，所述利用FPGA对待处理数据执行至少两种数据处理任务，还包括：按照所述排序读取所述指令；对所述指令进行译码，获取通用运算单元及该指令对应的数据处理任务；按照任务顺序对待处理数据执行至少两种数据处理任务，得到数据处理结果；其中，在不同的数据处理任务中复用所述通用运算单元；将所述处理结果进行保存。

可选地，所述通用运算单元包括插值运算、相位因子运算、FFT 运算、超越函数运算。

可选地，所述至少两种数据处理任务包括信号处理任务、图像处理任务和目标处理任务。