本论文主要介绍了FPGA及其浮点性能和设计流程，以及OpenCL的使用，高性能理想的算法是CHolesky分解，要活得的合理的结果总是要求浮点数值表示，FPGA更适合解决数据规模较小的问题，因此要优化实现复数浮点数的计算。

高性能浮点处理一直与高性能CPU相关联。在过去几年中，GPU也成为功能强大的浮点处理平台，超越了图形，称为GP-GPU(通用图形处理单元)。新创新是在苛刻的应用中实现基于FPGA的浮点处理。本文的重点是FPGA及其浮点性能和设计流程，以及OpenCL的使用，这是高性能浮点计算前沿的编程语言。 　　各种处理平台的GFLOP指标在不断提高，现在，TFLOP/s这一术语已经使用的非常广泛了。但是，在某些平台上，峰值GFLOP/s，即，TFLOP/s表示的器件性能信息有限。它只表示了每秒能够完成的理论浮点加法或者乘法总数。分析表明，FPGA单精度浮点处理能够超过1 TFLOP/s。 　　一种不太复