实验室博士生朱蔚霖的论文“LpaqHP: A High Performance FPGA Accelerator for LPAQ Compression”被53rd International Conference on Parallel Processing (ICPP)录用。

LPAQ算法具有极高的压缩率，可大幅减少数据的体量。然而LPAQ算法的压缩速率极低，无法投入实际的实用。

LpaqHP总体架构

博士生朱蔚霖在童薇副教授的指导下提出了LpaqHP——通过解除算法的比特级数据依赖性并使用FPGA对算法进行加速，实现一个字节内八个比特的并行处理，大幅提升算法的速率。同时，为解决并行带来的压缩率下降问题，提出了基于预训练的双层神经网络概率混合器，以维持LPAQ本身具有的高压缩率。实验表明，LPAQHP加速器可以在保持压缩率的前提下大幅度提高算法的速率。具体来说，LPAQ在压缩率平均损失仅为1.8%的情况下，在压缩速率方面相较于原生LPAQ算法提高了234倍，相较于pLPAQ加速器提高了5.97倍。

该研究工作得到了国家自然科学基金（62172178和61821003）等项目的支持。