科学计算涉及到航空航天、现代生物与医学、石油勘探、环境科学、核模拟等国民经济和国防建设各个重要领域,矩阵分解、求逆的矩阵运算则是科学计算的基础和关键。因此,加快矩阵分解、求逆的运算速度具有重要的理论意义和实际应用价值。本文基于FPGA平台研究对称和对称正定两类矩阵分解、求逆运算的细粒度并行加速技术,主要完成了以下工作:(1)对称正定矩阵是实际应用常见的一类矩阵,针对正定对称矩阵Cholesky分解也是科学计算中一种重要矩阵运算。本文首先分析了算法的数据依赖关系,提出了Cholesky分解细粒度并行算法与结构。基于所提出的并行算法与结构,实现了单精度浮点Cholesky分解硬件加速器,并建立了该并行结构加速器的性能模型。(2)研究了对称矩阵LDLT分解加速器的细粒度并行结构与实现。同Cholesky分解类似,首先分析了算法的数据依赖关系,提出了LDLT分解细粒度并行算法与结构,然后实现了单精度浮点LDLT分解硬件加速器,最后给出该结构加速器的性能模型。(3)研究了基于Cholesky分解矩阵求逆的细粒度并行实现结构。在Cholesky分解细粒度并行实现的基础上,研究了三角矩阵求逆和三角矩阵乘的细粒度并行实现,并提出了三角矩阵存储方法。最后实现了单精度浮点矩阵求逆硬件加速器,并对该加速器的性能进行了分析。