FPGA和CPU一直是雷达信号处理不可分割的组成部分。传统上FPGA用于前端处理,CPU用于后端处理。随着雷达系统的处理能力越来越强,越来越复杂,对信息处理的需求也急剧增长。为此,FPGA不断在提高处理能力和吞吐量,CPU也在发展以满足下一代雷达的信号处理性能需求。这种努力发展的趋势导致越来越多的使用CPU加速器,如图形处理单元(GPU)等,以支持较重的处理负载。##GPU可以通过使用Nvidia专用CUDA语言或开放标准OpenCL语言来编程。这些语言在能力上非常相似,最大的不同在于CUDA只能用在Nvidia GPU上。##当需要进行归一化和去归一化时,另一种可以避免低性能和过度布线的方法是使用乘法器。对于一个24位单精度尾数(包括符号位),24 × 24乘法器通过乘以2n对输入移位。27 × 27和36 × 36硬核乘法器支持单精度扩展尾数,可以用于构建双精度乘法器。
十一
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