LZOAccel-C

LZO Data Compression Core/无损数据压缩IP Core

LZOAccel-C是一个无损数据压缩引擎的FPGA硬件实现,兼容LZO 2.10标准。

Core接收未压缩的输入数据块,产生压缩后的数据块。Core使用合适的头和尾封装了压缩后的数据载荷,所以用户不需要处理压缩后的数据块。输入的数据块可以被分段,并且不同数据块的分段可以交织输入Core。

Core的架构比较灵活,可以根据终端用户的需求很好地调整压缩率和吞吐率,可以在低成本的FPGA上实现超过16Gbps的吞吐率。

LZOAccel-C可以提供与当前流行的基于LZO 2.10软件应用相当的压缩率,并且可以通过软件模型分析处理速度和压缩率,方便地为特定的系统取得最好的速率和效率之间的权衡。

LZOAccel-C采用AMBA AXI4-Stream数据接口,非常易于被使用和集成。LZOAccel-C可以脱机、独立运行,释放CPU的数据压缩密集任务量。

内核特性:

  1. 使用LZO 2.10标准(oberhumer.com: LZO real-time data compression library)进行无损数据压缩
  2. 可配置的数据块分段和搜索窗口大小
  3. LZO编码格式
  4. 压缩率和吞吐率可调整
  5. 压缩率和软件应用相当
  6. 可配置的并行处理等级(搜索引擎的数量)
  7. 无需处理器,脱机、独立运行
  8. 通过完全验证(Canterbury Corpus)的LZO IP

对外接口:

  1. 标准的AXI-Stream数据总线(128-bit数据宽度)

性能指标:

  1. 1Gbps压缩速率@1个搜索引擎@200MHz内核时钟
  2. 16Gbps压缩速率@16个搜索引擎@200MHz内核时钟
  3. 32Gbps压缩速率@32个搜索引擎@200MHz内核时钟
  4. 50%压缩率@ Canterbury Corpus

1个搜索引擎,16KB搜索窗口大小配置的资源使用(XCKU115为例):

  1. LUTs:6049,FFs:2221,BRAM:26

16个搜索引擎,16KB搜索窗口大小配置的资源使用(XCKU115为例):

  1. LUTs:102839,FFs:37790,BRAM:442

32个搜索引擎,16KB搜索窗口大小配置的资源使用(XCKU115为例):

  1. LUTs:199728,FFs:73367,BRAM:858

可交付资料:

  1. 详细的用户手册
  2. Design File:Post-synthesis EDIF netlist or RTL Source
  3. Timing and layout constraints,Test or Design Example Project
  4. 技术支持:邮件,电话,现场,培训服务

联系方式:

Email:neteasy163z@163.com

LZO Compression IP Block Diagram

基于LZO的高性能无损数据压缩IP的更多相关文章

  1. 基于LZO的高性能无损数据解压缩IP

    LZOAccel-D LZO Data Decompression Core/无损数据解压缩IP Core LZOAccel-D是一个无损数据解压缩引擎的FPGA硬件实现,兼容LZO 2.10标准. ...

  2. 高性能的数据压缩库libzling

    libzling(https://github.com/richox/libzling)是一款高性能的数据压缩库,在压缩时间和压缩率上都超过了流行的zlib/gzip.libzling使用的是ROLZ ...

  3. C#编程(七十六)----------使用指针实现基于栈的高性能数组

    使用指针实现基于栈的高性能数组 以一个案例为主来分析实现方法: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; u ...

  4. Nginx配置基于多域名、端口、IP的虚拟主机

    原文:https://www.cnblogs.com/ssgeek/p/9220922.html ------------------------------- Nginx配置基于多域名.端口.IP的 ...

  5. 高性能的数据压缩库libzling-20160105

    libzling(https://github.com/richox/libzling,求观看[watch],求星[star],求叉[fork])是一款高性能的数据压缩库,参见原贴:http://ww ...

  6. 高性能的数据压缩库libzling-20140324

    libzling(https://github.com/richox/libzling,求观看[watch],求星[star],求叉[fork])是一款高性能的数据压缩库,在压缩时间和压缩率上都超过了 ...

  7. common-jdbc:一个基于SpringJdbcTemplate的高性能数据库操作工具类库

    项目地址:https://gitee.com/cnsugar/common-jdbc 一.简介 基于SpringJdbcTemplate的高性能数据库操作工具类库,支持mysql.oracle数据库, ...

  8. 2018-10-29-微软-Tech-Summit-技术暨生态大会课程-·-基于-Roslyn-打造高性能预编译框架...

    title author date CreateTime categories 微软 Tech Summit 技术暨生态大会课程 · 基于 Roslyn 打造高性能预编译框架 lindexi 2018 ...

  9. SpringBoot 搭建基于 MinIO 的高性能存储服务

    1.什么是MinIO MinIO是根据GNU Affero通用公共许可证v3.0发布的高性能对象存储.它与Amazon S3云存储服务兼容.使用MinIO构建用于机器学习,分析和应用程序数据工作负载的 ...

随机推荐

  1. Java SE 13 新增特性

    Java SE 13 新增特性 作者:Grey 原文地址:Java SE 13 新增特性 源码 源仓库: Github:java_new_features 镜像仓库: GitCode:java_new ...

  2. 入门 Socket.io

    概念 Socket.io 是一个支持客户端和服务器之间的低延迟.双向和基于事件的通信的库,除了支持 JavaScript 以外,还支持 Java.Python.Golang. Socket.io 构建 ...

  3. 【MySQL】从入门到掌握1-一些背景知识

    这个系列的文章带各位学习MySQL数据库. 不需要任何基础知识,便可以学习. 学习MySQL对学习Java的JDBC有很大的好处! 想要开发游戏服务器,那么学习MySQL也是必不可少的. 学习完本系列 ...

  4. Electron学习(四)之应用程序打包

    highlight: a11y-dark 写在前面 人真的是会变得越来越懒的,也正是人的惰性吧,真的是很讽刺. 关于这个应用程序的开发,断更了很久,但是代码部分还算没落下吧,终于在周一.周二终把这个应 ...

  5. 记一次 Sedona(GeoSpark) 空间计算优化

    项目需求需要空间计算能力,开始选型Sedona(GeoSpark)来完成, 需求需要每一条数据在满足某条件的情况下,去查找某张表进行空间匹配,找到离这个点(point)最近的一条道路(lineStri ...

  6. 快Key:按一下鼠标【滚轮】,帮你自动填写用户名密码,快速登录,可制作U盘随身(开源免费-附安装文件和源代码)

    * 代码以本文所附下载文件包为准,安装文件和源文件包均在本文尾部可下载. * 快Key及本文所有内容仅供交流使用,使用者责任自负,由快Key对使用者及其相关人员或组织造成的任何损失均由使用者自负,与本 ...

  7. [报错]-RuntimeError: Input type (torch.cuda.HalfTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same

    RuntimeError: Input type (torch.cuda.HalfTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be ...

  8. 亚马逊云科技现身世界人工智能大会,揭示AI最新技术趋势

    2022世界人工智能大会(WAIC)于日前落幕.经过过去四届的发展与沉淀,今天的世界人工智能大会已成为人工智能领域最有影响力的国际盛会之一,今年大咖云集.国际大厂扎堆,充分彰显了大会的国际影响力和磁力 ...

  9. Windows 10 Technical Preview 屏幕亮度

    下载了  Windows 10 Technical Preview 安装好之后都挺正常的,就是显卡驱动没有, 联上网络, 自动找到驱动,看起来一切都挺好的. 但是重启之后,屏幕就变得特别暗了, 亮 ...

  10. Python数据科学手册-Numpy的结构化数组

    结构化数组 和 记录数组 为复合的.异构的数据提供了非常有效的存储 (一般使用pandas 的 DataFrame来实现) 传入的dtpye 使用 Numpy数据类型 Character Descri ...