Monte Carlo simulering är en av de mest använda teknikerna för beräkningsintensiva simuleringar inom matematisk analys och modellering. En multivariat Gaussian slumptalsgenerator är en av de viktigaste byggstenarna i ett sådant system. Fältprogrammerbara Gate Arrays (FPGAs) får ökad popularitet som ett alternativ till de traditionella allmänna ändamål processorer som riktar accelerationen av den beräknings dyrt slumptalsgenerator block. Denna artikel presenterar en ny metod för att kartlägga en multivariat Gaussian slumptalsgenerator på en FPGA genom att optimera beräkningsbanan i termer av maskinvaruresursanvändning med förbehåll för ett godtagbart fel i approximationen av fördelningen av intresse. Den föreslagna metoden bygger på algoritmen eigen value decomposition som leder till en design med olika precisionskrav i beräkningsvägarna. En analys av felets inverkan på grund av trunkering/avrundning längs beräkningsbanan utförs och ett analytiskt uttryck för det fel som förts in i systemet presenteras. Baserat på felanalysen presenteras och jämförs tre algoritmer som optimerar resursutnyttjandet och samtidigt minimerar felet i systemets utdata. Experimentella resultat visar att maskinvaruresursanvändningen på en FPGA samt felet i approximationen av fördelningen av intresse minskas avsevärt genom användning av de optimeringsmetoder som införs i den föreslagna metoden.
Det har visats i REF att maskinvaruresursutnyttjandet kan minskas ytterligare genom att undersöka olika precisionskrav i arkitekturens datavägar jämfört med andra tillvägagångssätt.
An Optimized Hardware Architecture of a Multivariate Gaussian Random Number Generator
{'venue': 'TRETS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}