Vivado HLS(High-level Synthesis)笔记六：数组优化

一. 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；
• HLS提供了三种对数组分割的方法——Block/Factor、Cyclic/Factor、Complete；
• 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；
• 多维数组的维度确定；

二. 数组映射和重组

1. ARRAY_MAP

• 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；
• 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；
• 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；
• 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；
• ARRAY_SHAPE是针对同一个数组的；
• 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

三. 其他优化方法

1. 定义一个ROM

• 可以通过关键字const+initial value的方法定义一个ROM，优势在于简单，不足之处在于如果长度过长时很容易出错且不易于代码管理；
• 可以通过头文件，将ROM定义在头文件中；

2. 改变ROM输出latency

• 默认情况下，ROM输出latency为2；
• 增加ROM输出latency可以改善这条路径上的时序

3. Array Initialization

• HLS要将数组映射为Memory实现时，需要在前面加关键字static，这个static不仅保证了作为Memory实现，还保证了最终综合生成的RTL和C在行为上一致的（当数组有初始值时，无static时对Memory有相应操作时首先要初始化，需要一定时间），加了static后初始化的值已经被写进执行文件中；

4. 总结