写一篇关于“MGS-QR分解, 硬件加速器, LU分解, E量级计算”的摘要：
探索了FPGA平台加速高精度科学计算应用的能力和灵活性.首先,研究科学计算中最常用的操作——向量内积,提出基于定点操作的精确向量内积算法.以IEEE754-2008标准的四精度(QuadruplePrecision)浮点算术为例,在FPGA平台上设计了一个基于全展开方法的全流水四精度浮点乘累加单元(QPMAC):提出两级存储策略精确存储乘累加和；采用保留进位累加策略减少定点加法器位宽、简化进位处理、优化关键路径；引入累加和划分策略,实现流水吞吐率.最后,在XC5VLX330FPGA芯片上设计一个LU分解和MGS-QR分解加速器原型来验证QPMAC的性能.实验结果表明,与运行在Intel四核处理器上的基于OpenMP的并行算法相比,集成4个QP-MAC单元的加速器能获得42倍到97倍的性能提升,并且能获得更高结果精度和更低能量消耗.