数据压缩是当今信息化时代的一个重要研究方向。数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,按照一定的重构和编码算法减小数据的冗余度,缩减数据量大小同时提高数据传输、存储和处理效率。根据压缩过程中是否产生信息损失,数据压缩算法又分为无损压缩和有损压缩算法。在图像、视频和音频等流媒体领,由于人类对声音信号以及图像信号并非特别敏感,使用有损压缩算法能很好的进行数据压缩;而在生物科学、医疗处理、国防安全等数据中心,则需要一种压缩率好、压缩速率快的无损压缩系统。现有的无损数据压缩算法通常分为基于字典查询的压缩算法和基于上下文预测的压缩算法。基于字典查询的算法如LZ77,LZW,LZMA等具有较高的压缩速率,但其压缩率通常较差;而基于上下文预测的压缩算法如PPMD,PAQ,LPAQ系列算法,具有很好的压缩率,但其压缩速率很低。为解决上述矛盾,本文选取LPAQ8算法并使用FPGA(现场可编程门阵列)硬件平台实现一种压缩率好,且压缩速率高的快速数据压缩系统。LPAQ8算法在软件平台运行时可根据使用哈希表大小选取压缩等级,其中可选压缩等级共9级,哈希表大小从2MB到1GB可选。算法运行时,压缩等级越高则程序使用内存越多,同时压缩率会越好而压缩速率会越低。为实现LPAQ8算法的硬件化,本文首先对算法中概率自适应模块进行优化。原算法中概率自适应模块使用6MB大小内存空间,为减小该模块使用内存大小,本文对概率自适应模块中量化参数进行修改,修改后的概率自适应模块仅占用256KB大小。其次本文对算法中哈希模块进行优化处理,将算法中6个大小不同的哈希表整合成5块大小相同的内存区间,同时将哈希表内存大小从9个等级扩大至17个等级,哈希表内存大小可选区间为20KB至1280MB。在设计基于LPAQ8的硬件加速系统时,本文使用了两种不同的存储器资源BRAM和DDR3作为系统中哈希表的实现方式。在硬件系统与PC端交互接口设计方面,本文使用了UART串口和以太网两种接口作为实现方案。存储器资源和交互接口的多样化选择,扩展了LPAQ8硬件加速系统在多平台上的可移植性。本文在多个硬件平台实现了基于LPAQ8算法的快速数据压缩系统,并在不同平台上使用不同的压缩等级以及不同的存储器资源实现LPAQ8硬件系统。根据最终的测试结果,LPAQ8硬件系统使用BRAM作为哈希内存时相比软件算法能加速10～11倍左右,使用DDR3作为哈希存储时相比软件算法能加速4.5倍左右。