For multiplayer games, the performance of the server’s Central Processing Unit (CPU) is the main factor that limits the number of players on the server at the same time. Compared with the CPU, the Field-Programmable Gate Array (FPGA) architecture has no instructions set and no shared memory. Offloading some tasks from the CPU to the FPGA may help the CPU improve processing efficiency. This thesis explores which tasks on a CPU can be offloaded to a FPGA and how to design such a circuit system. The performance of the developed system also needs to be measured. We decided to offload communication tasks and data processing tasks to an FPGA. The result is that the FPGA server is available for work, the maximum number of users is 80, and the maximum network latency is 30-40 ms. The most important result is that a FPGA can be used as a multi-player server. One of the severe limitations of this design is the number of hardware resources. A 7-series FPGA is divided into several similar clock regions, which means the number of Flip Flop (FF)s near the same clock edge is fixed. If adding more FFs in the same component, the routing delay can not meet the set-up time requirements. Previously, people used the FPGA as the support accelerator to the server CPU. The CPU still works as a paramount communication link with one or several multi-connection parts and connects to the FPGA via the Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) to use the FPGA to process data or pack/unpack Ethernet frames. We have designed and implemented a whole multi-connection server in a Hardware Description Language (HDL) and downloaded the resulting hardware in an FPGA. / I spel med flera spelare är serverns CPU-prestanda (Central Processing Unit) den viktigaste faktorn som begränsar antalet spelare som servern samtidigt kan hantera. Jämfört med CPU:n har en FPGA (Field-Programmable Gate Array) inga instruktioner och inget delat minne. Avlastning av vissa uppgifter från den CPU till FPGA:n kan hjälpa CPU:n att förbättra bearbetningseffektiviteten. I denna avhandling undersöks vilka uppgifter på en CPU som kan överföras till en FPGA och hur man utformar ett sådant kretsystem. Prestandan hos det utvecklade systemet måste också mätas. Vi har beslutat att avlasta kommunikationsuppgifter och databehandlingsuppgifter. till en FPGA. Resultatet är att FPGA-servern är tillgänglig för arbete, det maximala antalet användare är 80, och den maximala nätverksfördröjningen är 30-40 ms. Det viktigaste resultatet är att en FPGA kan användas som en server för flera spelare. En av de allvarliga begränsningarna med denna konstruktion är antalet hårdvaruresurser. En FPGA i 7-serien är uppdelad i flera liknande klockregioner, vilket innebär att antalet Flip Flop (FF)s nära en klocka är fast. Om man lägger till fler FF:er i samma komponent, kommer fördröjningen inte att uppfylla tidskraven för setup. Tidigare har folk använt sig av FPGA:n som en stödaccelerator till serverprocessorn. CPU:n fungerar fortfarande som en viktig kommunikationslänk med en eller flera anslutningar och ansluter till FPGA:n via Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) för att använda FPGA:n till att bearbeta data och paketera/packa upp Ethernet-ramar. Vi har implementerat en hel server med flera anslutningar med hjälp av hårdvaruvarubeskrivande språk (HDL) och laddat ner den resulterande designen i en FPGA.

General propose processor (GPP) are demanded high performance in dataintensive applications, such as deep learning, high performance computation (HPC), where algorithm kernels like GEMM (general matrix-matrix multiply) and SPMV (sparse matrix-vector multiply) kernels are intensively used. The performance of these data-intensive applications are bounded with memory bandwidth, which is limited by computing & memory access coupling and memory wall effect. Recent works proposed streaming ISA extensions to maximum memory bandwidth, which decouple computation and memory access, prefetching data by memory access pattern, hiding architecture latency. However, the performance of irregular memory access still suffers from low bus utilization when transferring narrow stream elements on wide memory buses. To solve this problem, the project proposes a new on-chip bus protocol - AXI-PACK, extended from Advance eXtensible Interface4 (AXI4) on-chip protocol, which enables high bandwidth end-to-end irregular memory streaming. Next, an on-chip multi-banked SRAM memory system is designed for supporting AXI-PACK, and AXI-PACK is evaluated under an open-source RISC-V vector processor system. AXI-PACK demonstrates high bus utilization and bandwidth in irregular access, which helps speedup GEMM(element size = 32bits) kernel 6.1 times and SpMV(element size = 32bits) kernel 3.0 times under bus data width of 256 bits, comparing to standard AXI4 bus. / General propose processor (GPP) efterfrågas hög prestanda i dataintensiva applikationer, såsom djupinlärning, högpresterande beräkningar (HPC), där algoritmkärnor som GEMM (generell matris-matris multiplicera) och SPMV (sparse matrix-vector multiply) kärnor används intensivt. Prestandan för dessa dataintensiva applikationer är begränsade till minnesbandbredd, som begränsas av dator & minnesåtkomstkoppling och minnesväggeffekt. Nya arbeten föreslog strömning av ISA-förlängningar till maximal minnesbandbredd, som frikopplar beräkning och minnesåtkomst, förhämtning av data genom minnesåtkomstmönster, döljer arkitekturlatens. Emellertid lider prestandan för oregelbunden minnesåtkomst fortfarande av låg bussanvändning vid överföring av smala strömelement på breda minnesbussar. För att lösa detta problem föreslår projektet ett nytt on-chip-bussprotokoll - AXIPACK, utvidgat från Advance eXtensible Interface4 (AXI4) on-chip-protokoll, vilket möjliggör oregelbunden minnesströmning med hög bandbredd ändetill-ände. Därefter är ett SRAM-minnessystem med flera banker på chip designat för att stödja AXI-PACK, och AXI-PACK utvärderas under ett RISC-V vektorprocessorsystem med öppen källkod. AXI-PACK visar hög bussanvändning och bandbredd vid oregelbunden åtkomst, vilket hjälper till att snabba upp GEMM (elementstorlek = 32 bitar) kärnan 6,1 gånger och SpMV (elementstorlek = 32 bitar) kärnan 3,0 gånger under bussdatabredden på 256 bitar, jämfört med standard AXI4-buss .