跟Xilinx SAE 学HLS系列视频讲座笔记(5)—— 数组优化(上)

本文涉及的产品
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简介: 第一讲 数组分割第二讲 数组映射与重组第三讲 其他优化方法

第一讲 数组分割

对于数组可以resource directive来明确告知HLS当前数组采用什么样的Memory(RAM、FIFO等)来实现,如果没有使用resource,Vivado HLS会自行决定采用单端口还是双端口(取决于哪种更好);

数组最终会以Memory形式出现(RAM、ROM或者FIFO),如果是顶层函数中的形参就会以相应Memory的接口呈现,包括读写地址、使能以及数据;如果数组是在内部,就会综合成内部的block RAM、LUTRAM、registers,这取决于优化设置;


Vivado HLS提供了三种对数组分割的方法——Block/Factor、Cyclic/Factor、Complete;我们以一维数组为例。

通过对比,我们可知采用三种方法,它们的效果都增强了,其中Complete是完全并行的方式。


当然,在Block/Factor这种方式下,并不是越多的Block结果就越好,这取决于真实的数据流的需求;下例是采用Block3和Block2的性能对比,我们观察到它们的延迟是相同的,资源方面也仅仅有一些不同,可以忽略不计。



对于多维数组


总结

  • Vivado HLS提供了三种对数组分割的方法——Block/Factor、Cyclic/Factor、Complete
  • 数组分割可以提高吞吐量

第二讲 数组映射与重组

1. MAPPING


在C代码中如果有多个小数组,可以通过map将它们合并成一个大数组,而这个大数组会综合成block RAM或者UltraRAM,降低资源用量,Vivado HLS提供了横向和纵向两种方式做映射;


Horizontal(水平方向)的映射

对于Horizontal(水平方向)的映射,它减少了相应的Memory的资源,但对数据吞吐率并没有改善,因为Memory个数减少了,意味着读出数据的端口的个数也少了。


Vertical(纵向)的映射

对于Vertical(纵向)的映射,是将相应位置对应的元素做位拼接,所以最终数组长度仍然是原来数组中较长的数组长度,但是宽度发生了变化;


数组分割和映射(横向)结合

可以将数组分割和映射(横向)结合,先通过PARTITION将数组分割成两个模块,再通过MAP将分割的部分合并,这样的好处在于减少资源的同时获得吞吐率的提升


2. ARRAY RESHAPE

ARRAY_RESHAPE是将纵向的ARRAY_MAP和ARRAY_PARTITION结合起来,从而降低了资源用量,提高了并行度,因为ARRAY_PARTITION有三种形式,所以ARRAY_RESHAPE也有3种形式,ARRAY_SHAPE是针对同一个数组的。


例子


ARRAY_MAP可以减少资源用量,但是不能提高数据吞吐率,ARRAY_RESHAPE一定程度上在资源和数据吞吐量之间取得了平衡;

3. 总结


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