Abstract-This paper undersöker kartläggningen av algoritmer som man stöter på när man löser täta linjära system och linjära leasquare problem till en anpassad Linjär algebra processor. Specifikt är fokus på Cholesky, LU (med partiell pivoting), och QR factorizations. Som en del av studien exponerar vi fördelarna med att omforma flyttalenheter och deras omgivande datapatter för att stödja dessa komplicerade operationer. Vi visar hur att lägga måttlig komplexitet till arkitekturen i hög grad lindrar komplexiteten i algoritmen. Vi studerar design kompromisser och effektiviteten av arkitektoniska modifieringar för att visa att vi kan förbättra kraft och prestanda effektivitet till en nivå som annars bara kan förväntas av full kund ASIC design. En genomförbarhetsstudie visar att våra utbyggnader till MAC-enheterna kan fördubbla hastigheten på de vektor-norm-operationer som krävs och samtidigt minska energin med 60%. På samma sätt kan upp till 20 % snabbare med 15 % energibesparing uppnås för LU faktorisering. Vi visar hur en sådan effektivitet upprätthålls även i de komplexa inre kärnan i dessa operationer.
I REF, författare har presenterat flera flyttal enhet arkitektur förlängningar för att påskynda matris factorizations.
Floating Point Architecture Extensions for Optimized Matrix Factorization
{'venue': '2013 IEEE 21st Symposium on Computer Arithmetic', 'journal': '2013 IEEE 21st Symposium on Computer Arithmetic', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}