檔篩選設計範例

建議:

  • 裝置:未知

  • Quartus®:v17.1

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作者

這個範例提供了一個範例,說明開花篩選器如何協助應用程式的效能。

檔篩選涉及查看傳入的檔串流,以及找到最符合消費者興趣的檔。這類系統的範例是使用篩選機制,負責監控新聞摘要,並將相關文章傳送至消費者的電子郵件帳戶。一般來說,這個應用程式是執行非結構化資料分析的範例,例如文字檔案、HTML 頁面、電子郵件和視訊檔案。據估計,企業所有相關資料中,有高達 80% 是非結構化的。

演算法會嘗試為特定的搜尋設定檔尋找最匹配的檔。搜尋設定檔是將檔與消費者感興趣的主題相符的篩選準則。為此,每份檔都縮減為一組文字,以及檔中每個詞的出現頻率。擷擷─────────告 告呃吋(t_i;f_i)告───────32 擷 24 呃告 ID 8 呅呃告呃呅告吋吋峧呃吋呃告呃告告吋吋峧條款通常是檔中的文字。24 吋 24 吋擷吋𴡲搜尋設定檔包含一組較小的詞彙,以及每個詞彙的權重,具體說明其在搜尋設定檔中的相對重要性。權重在固定點表示中包含 64 位數位。若要執行非結構化搜尋,每份檔都會計算分數,以確定其與特定設定檔的相關性。

核心的輸入資料如下:

  • docWordFrequencies(docWordFrequencies)─────────檔中的每一個 32 位整數代表一個術語或一個詞。24 埠吋𴡯吋吋
  • 設定檔擷惏──────────────它包含一組較小的條款,以及每個術語的權重,具體說明其在搜尋設定檔中的相對重要性。權重在固定點表示中包含 64 位數位。
  • isWordInProfileHash 呃告吋𷯫吋對於設定檔中的非零重量陣列中出現的每一個術語 ID,我們會在主機上從它運算兩個雜湊值。垬,1 個告吋──────────────然後,在核心執行期間,為檔中的每一個術語 ID 計算兩個雜湊值。埠埠呃呃─────────────────────如果其中一種雜湊值不存在,則表示 ID 字不在搜尋設定檔中。如果找到兩個雜湊值,我們將執行記憶體存取設定檔中的元件。

核心的輸出資料為:

  1. profileScorePerGroup_highbits特 吋 下拉。
  2. profileScorePerGroup_lowbits 吋 profileScorePerGroup_lowbits,下拉 32 下。

結合後,這代表檔的分數,表示它與給定設定檔的相關性。為了進一步改善此應用程式的輸送量,我們將輸入分成兩個大小相同的部分,一個位於每個 DDR 記憶體庫。_dimm1(呃─_dimm2────────────────────────────────────利用兩個可用的記憶體銀行,進一步改善我們的效能。

下載

擷擷峧吋,插手 OpenCL™ 吋峧───────────────────峴吋───────Microsoft Visual Studio 2010 吋

此範例提供下列下載專案:

此設計的使用受 硬體參考設計授權合約的條款與細則管轄,並受其約束。

(下述) 擷──Intel 擷呅呅吋 擷峧名吋名名 吝,峧吋吋名峧吋吋 OpenCL Intel® FPGA SDK

OpenCL The OpenCL 𶐕──────────────────────

* 告吋告告吋告吋告告吋告吋埠────www.khronos.org/conformance───────

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