ZYNQ之路--HLS入门实例

        我们可以从综合报告中看到，端口C已经是一个单端口的RAM。但是，如果不指定RAM访问类型，那么High-Level Synthesis可能使用双端口RAM接口。原因是这样做可能可以创建具有更高吞吐量的设计。

        如果我们需要一个单端口的RAM，则应该主动地在设计中添加使用单端口RAM的I/O协议指示。

        

         在第二步当中，Destination选项可以选择这条优化的指令是写入C文件还是单独的优化指示文件中。因为I/O协议不太可能更改，所以我们可以将这些优化指令作为pragmas添加到源代码中，以确保在设计中嵌入了正确的I/O协议。

        我们可以看到，源文件中出现了下面这个指示：

#pragma HLS RESOURCE variable=c core=RAM_1P_BRAM

         本着记录积累的原则，我们现在笔记下我们第一个约束类型：RESOURCE（资源）

        RESOURCE指令用于指定特定的库资源(核心)，用于实现变量(数组、算术)操作或函数参数)。例如，要指定库中的哪个内存元素用于实现数组，可以使用资源编译指示。

         我们在本例子中，指定了变量C实现所使用的RAM类型。因为数组c在函数参数列表中，所以在函数外部，因此我们创建一个数据端口来访问函数外部的单端口块RAM的RTL实现。

        同样的步骤，大家可以尝试将X的接口变成带有valid信号的输入端口（Derivative类型为Interface，选择ap_vld）

#pragma HLS RESOURCE variable=c core=RAM_1P_BRAM

 （修改后的接口报告）

Step 2 ：理解代码（通过 Analysis perspective 窗口）

        正所谓“粮草未动，兵马先行”，我们优化未开始，先进行一波分析理解代码是很有必要的！

        在之前的文章中展示了如何查看综合报告，然而，Analysis窗口以交互的方式提供更详细的信息，通过这个窗口我们能更加深入地理解算法的实现，这对我们后期的优化十分重要。

        如果说优化是在解一个问题，那么分析就是在仔细阅读我们的题干。

我们点开分析视图：

         展现在我们面前的窗口如下图所示：

         我们首先要理解一下，Analysis Perspective的核心理念：资源 与 调度

         我个人理解，其实实现一个功能无非就是干两件事：把数据取出来，然后处理一下，再存回去。

        因此流程窗口分为了两个：任务调度的视角 与 资源使用的视角；通过左下角的选项卡进行切换。

        那流程窗口是怎么看的呢？

        左边是具体的任务，右边看则类似一个状态机，一共有六个状态。我们可以清晰地看到我们的循环是怎么样被组织的，点击任务条，可以跳转到相应的代码，这使得我们可以更好地理解代码的执行过程。

        下图是用资源的视角来分析代码的执行流程：

Step 3 ：代码优化

        代码优化其实就是用资源换速度，在本例中，核心的计算是一个for循环，因此主要影响设计吞吐量的两个因素分别是：

1. for循环。默认情况下for语句是循环往复执行的，循环体的核心语句被综合成一个模块，并在每次迭代中重用。这确保了循环的每次迭代都是按顺序执行的。所以我们可以展开for循环让所有操作并行执行。
2. BRAM。因为变量shift_reg在C源代码中是一个数组，它在默认情况下被实现为BRAM。然而,它的实际功能是一个移位寄存器。因此，我们可以将这个BRAM分割为单独的寄存器，以提升吞吐量。

        这两段话是根据UG871进行翻译的，我个人的理解其实很简单：

首先是for循环的问题，for循环总是执行完一次之后，再执行第二次。如果我要把某个数组的数据都加1或者干其它什么事情，其实我可以把for循环拆开来，第二个元素+1和第一个元素+1同时进行，这就是所谓for循环的并行，使用Unroll命令执行：

其次是BRAM的问题，其实也很好理解，本例中有个关键的代码如下：

         shift_reg[i]的值等于shift_reg[i-1]，并且还需要把shift_reg[i]的值赋给data，这里由于默认综合的shift_reg只有一个BRAM存储，因此首先需要读取 shift_reg[i-1]，然后再写入shift_reg[i],然后再读取shift_reg[i]，再赋值给data；如果我们把shift_reg分割成两个数组，例如一个存储1，3，5的数据，一个存储2，4，6的数据，那么我们就可以同时对shift_reg[i]和shift_reg[i-1]进行操作，使用array_partition 命令执行。

        这两个命令的详细内容我想写一期新的博客进行记录。

Step 5 ：比较和总结

按照如下步骤进行操作：

         我们可以清晰地看到各个不同的解决方案之间的比较：

        本节到此结束。