SLX FPGA在金融应用场景中的运用

基于FPGA的加速器越来越多地用于金融应用场景。 然而对基于FPGA加速器的设计进行实现和优化,无疑任务艰巨。 首先开发人员必须具备专业知识。 SLX FPGA则降低了设计基于FPGA的加速器所需的专业知识门槛,将开发工作量从数周缩短至数天。本文介绍了使用SLX FPGA来对Black-Scholes模型和Heston模型的FPGA实现进行优化加速,该模型可用于期权定价的计算密集型仿真。

SLX FPGA Financial-

SLX FPGA可以对使用基于高层次综合(HLS)来实现FPGA的模型进行优化。 使用SLX优化的Heston模型,其实现结果比未优化的实现提高了25倍。 另一模型中,Black-Scholes在经过SLX FPGA优化后,其实现结果比未优化的版本提高了29倍。

financial results-

该白皮书中详细探讨了以下设计流程步骤:

  • 对HLS的不可合成代码进行重构 – SLX工具可帮助程序员对不可合成代码进行自动和指导的重构。
  • 并行性检测– SLX FPGA可检测并行性,并指导开发人员在硬件实现中利用其并行性。 SLX FPGA还为并行性的障碍进行标注,帮助用户消除了障碍,以驱动其他并行性。
  • 硬件优化– SLX FPGA对适当的函数流水线和循环展开进行探索,通过阵列分区和目标平台上可用接口的设计空间为硬件提供数据。
  • 插入编译指示– 在确定最佳的硬件实现后,SLX FPGA会插入HLS编译指示,指导HLS编译器在硬件中实现该函数。
Analysis, detection and partitioning-

点击此处下载该白皮书。

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