SDSoC软硬件协同设计流程系列——2.SDSoC使用

SDSoC使用

初次使用SDSoC

尽管SDSoC支持在Windows主机上开发Linux应用，但是创建SDSoC Platform需要一台Linux主机，本书会在其他部分介绍如何在Ubuntu系统上安装SDSoC。在Windows上安装SDSoC比较简单，因此不做介绍。
第一次打开SDSoC后会弹出一个界面要求指定工作区，SDx工作区是一个文件夹，用于存储项目，源文件和编译时产生的中间结果。您可以为每个项目定义单独的工作区，或者为不同类型的项目分配工作区。勾选Use this as the default and do not ask again指定当前的文件夹为SDSoC的默认工作区，日后可以在File ->Switch Workspace中更改

新建SDSoC工程

在Project Explorer的空白处右键New->SDx Project即可新建工程，SDx有三种工程类型：

• Application Project：一个Software Application，可以将部分函数放进PL部分加速。
• System Project：包含了多个Application Project以支持不同的应用和硬件加速器。
• Platform Project：定义SDSoC的软硬件平台。

在这里我们选择Application Project点击Next，然后指定一个工程名称，在这里我们暂定为lab1，点击Next。下面我们就进入选择Platform的对话框。

将我们提供的PYNQ的board_file文件夹复制到XILINX_VIVADO/data/boards/board_files路径下，PYNQ的SDSoC Platform复制到XILINX_SDX/platforms/路径下。一个SDSoC Platform包含DSA(Device Support Archive)文件，定义了硬件平台的设计、接口，以及软件平台，包括OS的boot文件以及runtime文件。在编译过程中SDSoC会调用Vivado从dsa文件读取平台信息复现硬件平台，因此需要提供板卡的board_file，后面会介绍如何自己搭建Platform。在这里我们选择PYNQ platform然后点击Next。
然后进入System Configuration对话框，下面有三个选项。

• Software Platform：用来选择应用运行在什么操作系统上，是Linux，FreeRTOS还是standalone(裸机)，工程使用的是什么类型的代码(C/C++还是OpenCL)。
• Domain用来选择系统运行在哪个核心上，我们提供的PYNQ Platform搭载了Linux系统，运行在两颗Cortex-A9核心上。有些板卡可能有其他核心，比如ZCU102上搭载的ZU9CG上除了四颗Cortex-A53核心，还有两颗Cortex-R5核心，ZCU102的FreeRTOS系统就运行在两颗R5核心上。
• Additional Settings：有两个选项，一个是Linux Root File System，后面会讲到这个选项的作用。另一个是Output Type，选择Executable，项目最终会生成一个可执行文件，需要代码中有一个main函数，而选择shared library，项目最终会生成一个.so文件，具体如何使用后面会详细介绍。这里我们选择Executable，点击Next。
  现在进入了Templates对话框，目前PYNQ的Platform并没有提供Example，点击Next，进入默认界面。项目被安排在一系列不同的窗口和编辑器视图中，也称为IDE中的界面。打开SDx工具，如图所示，默认界面上半部分从左至右，分别是项目资源管理器、项目编辑器、大纲，下半部分从左至右，分别是报告，控制台以及目标连接，相信熟悉Eclipse的读者看到这个界面并不陌生。
  

导入源代码

在SDSoC中打开工程后，可以将源代码导入到工程中，右键src文件夹，点击Import。Import对话框允许您指定获取文件的来源，包括从压缩包，已经存在的工程，文件系统以及Git文件夹。我们在这里选择从文件系统中导入，点击File System，在From directory一栏输入$XILINX_SDX /samples/mmultadd，注意不要导入description.json和Makefile文件，这两个文件工具可以自动生成。

Profiling

在选择硬件加速函数之前，我们需要大致了解整个算法各部分消耗多少时间，SDSoC工具提供了Profiling工具，可以自动分析算法各部分消耗了多少时间。首先新建一个Application工程命名为profiling，将我们提供的代码导入到src文件夹下，在Debug模式下编译代码。
将PYNQ与电脑连接在同一个路由器下，并将PYNQ的MicroUSB接口连接到电脑。点击SDx界面右下角的Target Connection->Linux TCF Agent-> Linux Agent [default]，弹出Target Connection对话框，Host一栏输入PYNQ的IP地址，点击Test Connection，如果看到Connection Successful对话框则说明连接成功。

右键小蜘蛛，选择System Debugger using Debug_Profiling.elf on Linux Agent，点击OK进入Debug模式。

使能TCF Profiler，Windows->Show View->Other->Debug->TCF Profiler

点击TCF下绿色三角箭头，弹出TCF Profiler启动界面，勾选Enable stack tracing，点击OK，按F8启动程序

等待程序运行一段时间，可以看到Profiler显示各函数运行的时间：

选择硬件加速函数

创建硬件加速SoC的第一项主要任务是确定应用程序的哪些部分适合在硬件中实现，即将这部分代码放在PL中运行将显著提升整体性能，在上一小节我们介绍了如何找到算法中计算量最大的部分。当您已经决定哪个函数放到硬件进行加速之后，有两种方法指定用于硬件加速函数。

• 方法1
  双击project.sdx文件进入Application Project Settings如下图所示。点击Hardware Func-tion一栏最右侧的橙色闪电按钮，可以显示当前工程中的候选函数(可能被用来硬件加速的函数)，按住ctrl键选择madd和mmult两个函数作为硬件加速函数。
  
• 方法2
  
  点击硬件加速函数所在的.cpp文件左侧的小箭头，找到用于硬件加速的函数，右键点击Toggle HW/SW，这一步是切换某函数是放在软件中运行还是硬件中运行。指定硬件加速函数后的用户界面如上图所示。注意，用于硬件加速的函数需要特定的写法，并不是所有函数都可以被指定为硬件加速函数。硬件加速函数应该编写如何并不是本书的主要内容，会在后面简要介绍。这部分内容请参考UG871，UG902以及Xilinx大学计划翻译的HLS手册https://github.com/xupsh/pp4fpgas-cn-hls。

选择硬件加速函数的频率

选择硬件功能后，还需要选择硬件加速函数和数据传输网络的时钟频率。硬件加速函数需要通过CPU从DDR中读取数据，这项工作由专门的硬件——DMA来完成，因此也要指定这部分的频率。每个平台都有一个或多个由SDSoC Platform开发人员定义的时钟源，在开发SDSoC Plaform的时候会指定一个默认时钟源，但是无论是硬件加速函数还是数据传输网络，都可以自由选择时钟而不是限定为默认时钟，此外硬件加速函数和数据传输网络可以使用不同的时钟频率，这部分内容会在之后介绍。

编译并测试

指定硬件加速函数和它们的运行频率之后我们就可以编译工程了。默认界面左上角可以选择当前的编译模式，Release还是Debug，二者的优化级别不同，我们这里选择Release，注意更改编译模式后要重新添加硬件加速函数。右键lab1文件夹选择build project，或点击图片中的小锤子按钮。编译过程根据电脑配置会持续二十分钟到六十分钟不定。编译的过程中SDSoC首先调用Vivado HLS工具将硬件加速函数中的代码转化成RTL代码并打包成IP核，在Release/_sds/iprepo/repo文件夹中可以看到硬件加速函数生成的HLS IP核。

然后调用Vivado IP Integrator自动添加DMA模块生成Data motion Network并生成系统的Block Diagram，可以点击Release/_sds/p0/_vpl/ipi/syn/syn.xpr打开Vivado工程，然后Open block diagram查看，不同的SDx生成的Vivado工程路径可能会不同。

SDSoC会调用Vivado生成比特流，同时自动生成Data motion network的驱动程序，并将生成的bitstream与fsbl.elf，u-boot.elf打包在一起生成BOOT.bin文件。每一次编译工程SDSoC都会完整地进行一遍Vivado HLS->Vivado IPI->Vivado的流程，Vivado HLS正常情况下只要几分钟就可以完成，HLS运行时间过长说明代码编写有问题，整个流程中最费时间的是Vivado综合布局布线生成比特流的过程。
将sd_card目录下的lab1.elf，BOOT.BIN，image.ub文件拷贝到FAT32的SD卡中。有两种方法连接到PYNQ板卡。将PYNQ的MicroUSB连接到PC，PC会自动安装驱动。然后找到SDx Terminal右侧的“+”，选择合适的端口。需要注意以上操作的顺序：先上电，然后打开串口，波特率保持默认，端口选择COM4。

启动之后会打印内核启动信息，直到输出PYNQ login，输入用户名root，密码root。

$ mount /dev/mmcblk0p1 /mnt  //进入系统后挂载SD卡
$ cd /mnt
$ ./lab1.elf

性能预测模式

SDSoC完整地编译一次工程少则二十分钟，多则几个小时，因此Xilinx提供了性能预测模式可以让开发者快速地评估系统性能。勾选Estimate performance选项然后点击编译按钮，这个模式下SDSoC只会进行HLS的流程，并不会产生Block Diagram并调用Vivado产生比特流，整个编译过程不会持续超过10分钟。

编译完成后会弹出一个性能评估报告，包含了资源利用情况以及预测的执行一次硬件加速函数消耗的CPU时钟周期数。

还有一种办法可以得到在CPU上运行程序的实测周期数。设置好TCF Agent后(在10.2.4节有提到)点击上图中的Click Here就会运行lab1.elf文件，得到实测的CPU周期数，并给出性能对比。

分析和优化

在执行算法优化时需要考虑两个不同的方向：应用程序代码优化和硬件功能优化。大多数应用程序开发人员都熟悉针对CPU优化软件。这通常要求程序员分析算法的复杂性，总体系统性能和数据局部性。有许多方法指南和软件工具来指导开发者定位性能瓶颈，这些技能在优化针对SDSoC环境中的硬件加速函数时同样适用。
首先，开发者应该分别优化整个工程中每一个函数的性能，在SDSoC环境下进行优化与传统软件开发的最大不同是有一些算法会被放进PL中进行加速，这要求开发者必须考虑到算法的并行性，数据传输，内存使用以及PL的存在。然后，开发者需要指定硬件加速函数，并尽可能地让硬件加速器在数据传输时保持工作，也就是说要尽可能让硬件加速器计算跟通信同时进行。
SDSoC可以在编译过程中自动生成报告，帮助开发者详细地分析软件应用和硬件加速函数，这些报告在Report视图下可以看到，如下图所示

双击Data Motion Network Report，我们可以看到Data Motion Network的报告，包含了每个硬件加速函数与PS之间的连接信息，如使用了哪种端口(S_AXI_ACP or S_AXI_HP)，哪种Datamover(DMA_SIMPLE or DMA_SG)，每次运算的数据搬运量，以及用来存储数据的内存是否连续，这些名词的含义会在后面介绍。

双击HLS Report，可以看到HLS的详细信息，包括资源利用率，时钟频率以及周期数等信息，开发者要根据这些信息来优化设计。需要注意的是这里估算出来的时钟周期数与HLS估算出来的时钟周期数是有差别的。CPU端的时钟周期数=PL端时钟周期数×(CPU频率/PL频率)，而且HLS估算数据加载的时间与实际数据传输时间是有区别的，因此Estimate performance里预测的CPU时钟周期数与实际情况会有一些区别，但是整体来看预测结果还是比较准确的，可以作为参考。

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