Efficient associative processing in FPGA

Jonathas Silveira

doi:10.1016/j.micpro.2026.105257

Efficient associative processing in FPGA

2026-03-01

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AI

DOI：10.1016/j.micpro.2026.105257

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内存内处理可以减少数据移动，缓解内存与处理器之间的瓶颈，并提高性能和能效。特别是，相联处理器（AP）已显示出显著的性能提升。然而，具有完整算术支持的AP硬件设计仍然有限，现有实现通常效率低下或针对特定任务，限制了在更广泛应用范围内的评估。本文提出了一种AP的设计及其FPGA实现，该AP可直接在内存中执行并行位逻辑运算、加法、减法和乘法，并有效利用LUTRAM和其他FPGA逻辑单元。以RISC-V平台为参考，我们将AP与传统CPU和向量处理器进行比较，在卷积核上实现了最高25倍的CPU加速，平均比向量处理器快3倍，同时使用的FPGA资源更少。与当前先进的AP相比，我们的实现功耗降低了4倍，硬件面积仅需其三分之一。

Keyword:

Processing in memory

Associative processing

FPGA

RISC-V

Energy efficiency

Efficient associative processing in FPGA

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