在使用高层次综合,创造高质量的RTL设计时,一个重要部分就是对C代码进行优化。Vivado Hls总是试图最小化loop和funcTIon的latency,为了实现这一点,它在loop和funcTIon上并行执行尽可能多的 *** 作。比如说,在funcTIon级别上,高级综合总是试图并行执行funcTIon。
除了这些自动优化,directive是用来:
(1) 并行执行多个tasks,例如,同一个function的多次执行或同一loop的多次迭代。这是流水线结构。
(2) 调整数组的物理实现((block RAM),函数,循环和端口,以提高数据的可用性,并帮助数据流更快地通过设计。
(3) 提供关于数据dependency的信息,或者缺乏数据dependency,允许执行更多的优化。最终的优化是修改C源代码,以消除在代码中意外的dependency,但是这可能会限制硬件的性能。
本文使用的sample设计是一个matrix multiplier函数。目标是在每一个时钟周期处理一个新的sample,并实现数据流接口。
优化matrix multiplier
solution1
这里使用矩阵乘法器设计,来显示如何可以完全优化基于loop的设计。设计目标是在每个时钟周期读取一个使用FIFO接口的sample,同时最大限度地减少了面积。此分析包括一个比较在loop级优化和在function级优化的方法。
对比loops和function pipeline的使用,创建一个可以处理采样时钟的设计。分析设计不符合性能要求的两个最常见的原因:loops dependency和数据流的限制(或瓶颈)。
Step 1:创建并打开Project
找到Design_Optimization lab1文件夹,依次在Command Prompt 窗口输入vivado_hls –f run_hls.tcl和vivado_hls –p matrixmul_prj
Step 2:综合分析设计
综合后的结果:
(1)图中,总的interval为80个时钟周期。因为每个输入数组中都有九个元素,所以设计每输入读取需要约九个周期。
(2)interval比latency多一个时钟周期,所以没有在硬件上并行执行。
(3)interval/latency是由于嵌套loops
I.Product inner loop:
-有一个2个时钟周期的延迟。
-总的迭代有6个时钟周期。
II.COL loop:
-它需要1个时钟输入和1个时钟退出。
-它需要8个时钟周期为每个迭代(1 + 6 + 1)。
-总的有24个周期完成所有迭代。
III.顶层loops每次迭代需要26个时钟周期,总的loops迭代共78时钟周期。
为了改善initiation interval,则需要:pipeline loops或pipeline整个function,并比较这两种结果。当pipelining loops时,loops的initiation interval是监控的重要度量指标。即使设计达到loop可以在每个时钟周期处理一个sample,函数的initiation interval仍然需要包含函数内的loops来完成所有数据的处理。
solution2: Pipeline the Product Loop
Step 1创建solution2,在Product loop下面插入pipeline directive(这里在Directive Editor下选择pipeline)
注意:当pipeline嵌套loop时,通过pipeline最内部Loop最大的好处就是,即有利于处理数据的sample。高级综合自动应用loop flattening,折叠嵌套loop,删除loop转换(本质上是创建一个更多迭代的单循环,但时钟周期整体较少)。
Step 2 综合设计到RTL级
在综合过程中,我们得到Console pane中报告的信息,显示loop flattening是loop Row上执行,默认内部Interval target为1由于依赖关系不能在loop Product上完成。
图中表明,虽然Product loop已经被pipeline,interval为2,但是顶层loop没有被pipeline。顶层loop不能pipeline的原因是,loop flattening只发生在loop Row,在loop Col 到Product loop上没有loop flattening。下面解释loop flattening不能flatten所有nested loop的原因。
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