Analisi comparativa dell'elaborazione sequenziale e concorrente per i galleggianti
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Gli addizionatori in virgola mobile sono difficili da implementare su dispositivi riconfigurabili a causa della complessità del loro algoritmo. Il lavoro proposto descrive l'implementazione di un sommatore in virgola mobile con elaborazione sequenziale e concorrente su hardware riconfigurabile. L'implementazione di un sommatore a virgola mobile con elaborazione sequenziale utilizza una minore area del chip, ma con un aumento significativo del ritardo combinazionale e del periodo di clock rispetto all'elaborazione concorrente. L'implementazione dell'addizionatore in virgola mobile con l'elabor...
Gli addizionatori in virgola mobile sono difficili da implementare su dispositivi riconfigurabili a causa della complessità del loro algoritmo. Il lavoro proposto descrive l'implementazione di un sommatore in virgola mobile con elaborazione sequenziale e concorrente su hardware riconfigurabile. L'implementazione di un sommatore a virgola mobile con elaborazione sequenziale utilizza una minore area del chip, ma con un aumento significativo del ritardo combinazionale e del periodo di clock rispetto all'elaborazione concorrente. L'implementazione dell'addizionatore in virgola mobile con l'elaborazione concorrente su Virtex 4 consuma il 7% dell'area del chip con un ritardo combinazionale di 24,201nsec senza offset e 27,891nsec con offset, mentre l'implementazione dell'addizionatore in virgola mobile su Spartan 2E con l'elaborazione concorrente utilizza 401 slice con un ritardo combinazionale di 56,679nsec e consuma 188 slice. 679nsec e consuma 188908 Kbyte di memoria, mentre l'implementazione dello stesso su Spartan 2E con l'elaborazione sequenziale consuma il 52% dell'area del chip con un ritardo combinazionale di 69,987nsec; ciò implica che la velocità di clock dell'elaborazione concorrente è superiore a quella dell'elaborazione sequenziale, ma anche il consumo di area è maggiore.
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