嵌入式计算作为新一代计算系统的高效运行方式，应用于多个高性能领域，如阵列信号处理、核武器模拟、计算流体动力学和海洋环境模拟等。在这些科学计算中，需要大量的矩阵运算，而矩阵运算中乘法运算是其他运算的基础，如能提高嵌入式系统中浮点矩阵乘法运算的速度，则可加快其他类型的矩阵运算速度。

    目前实现浮点矩阵运算的方法，有直接使用VHDL语言编写的浮点矩阵相乘处理单元[1]，关键技术是乘累加单元的设计，通常依据设计者的编程水平决定硬件性能。同样，FPGA厂商也推出了一定规模的浮点矩阵运算IP核[2]，其应用针对本厂家器件，且经过专业调试和硬件实测，性能稳定且优于手写代码，但还有一些可改进的地方。

    本文基于ALTEra的算法IP核，采用数选方式对矩阵运算中的单精度浮点矩阵相乘进行改进，可推广到阶数更高的矩阵运算和双精度浮点、复数单精度浮点运算中。

1 浮点矩阵相乘的IP核原理

   Altera公司推出的浮点矩阵相乘IP核ALTFP_MATRIX_MULT，适用于Quartus10.1版本以上的软件环境，能够进行一定规模的浮点矩阵计算，原理图如图1所示。

    图1的矩阵相乘结合流水线方式控制数据流动，关键部分为核心PE（Processing Element）单元实现两浮点数的相乘。输入数据在控制器的引导下分为AA矩阵和BB矩阵，分别存于M144K或M9K存储器中，在计算指令的控制下做浮点相乘运算，接着并行地浮点相加完成输出。分析整个计算结构，要达到较好的性能就需要耗费多个存储器和多个浮点相乘单元。列出矩阵相乘的基本时序图如图2所示。

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