HLS基础学习

一、循环优化

1. Pipeline:流水线操作
   
   iteration latency:每次循环迭代所需要的时钟周期数
   Initiation Interval（II）:两次迭代之间的时钟间隔；

2.Unroll:循环展开
每一个循环都时分复用同一个电路，循环展开相当于把该电路进行逻辑复制。
指令：#pragma HLS unroll factor = 2
如果没有指明优化factor=N，则表示该循环完全展开。


factor表示把该循环体的逻辑资源复制了几份；
2. 循环变量
讲循环变量i设置为int(32位)或者是ap_int<4>(4位)，整个的资源不受任何影响，在综合编译时，HLS考虑的是i的最大值，根据最大值进行相应的资源规划。

二、数组分割 ARRAY_PARTITION

Block:整体的分
cyclic:交叉的分
complete:数组分为单独的元素进行操作

当分开多元数组的时候，dimension选项用于具体数组分成的维度。

三、工程中经常用到的优化策略
3.1 ARRAY_PARTITION

int a[n];
#pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=a complete dim=1
将数组完全分块，即在硬件中实现为多个register，而不实现为block ram;
即使是多维数组，在完全分块时，dim = 1;

3.2 UNROLL

指令：#pragma HLS unroll factor = 2
如果没有指明优化factor=N，则表示该循环完全展开。

	for(t1 = 0;t1 < Tn;t1++)
	{
#pragma HLS UNROLL
a[i] = b[i] + c;
}

在硬件中，相当于逻辑电路复制；

3.3 PIPELINE

指令：#pragma HLS PIPELINE
两次的循环可以公用时钟周期，不需要等到这次循环完成了，再进行下一次的循环迭代。
Initiation Interval（II）:两次迭代之间的时钟间隔；
iteration latency:每次循环迭代所需要的时钟周期数

#pragma HLS PIPELINE II=1

默认II= 1

3.4 DEPENDENCE

#pragma HLS DEPENDENCE variable=output_buffer inter false

Inter：（迭代间相关）指定dependency是存在于同一个循环的不同的迭代之中
如果进行这个指令指明false，则HLS会将循环进行并行化处理。

Intra：（迭代内相关）指定dependence是在一个循环迭代之中。例如一个数组会在iteration的开始和结束被access
当intradependencies被指明为false时，HLS就会将loop中间的operation进行自由的移动。
当在同一个循环中，同一个变量（不同偏移的数组变量）存在读写情况时，当读和写操作在前一个读和写操作之后被执行，则认为是具有dependencies，例如：

for(tm = 0;tm < Tm;tm++){
     tmp_add_result = output_buffer[tm][tr][tc];//line 8
     ......
     output_buffer[tm][tr][tc] = tmp_add_result + tmp_add12;//line 9
}

此时，编译器认为line 8和line 9的output_buffer[tm][tr][tc]具有依赖关系。如果loop之间有dependencies，则pipeline就不能进行。HLS DEPENDENCE可以为output_buffer提供额为的信息，指明依赖关系不成立。可以进行如下优化：

#pragma HLS PIPELINE
for(tm = 0;tm < Tm;tm++){
#pragma HLS DEPENDENCE variable=output_buffer inter false
     tmp_add_result = output_buffer[tm][tr][tc];//line 8
     ......
     output_buffer[tm][tr][tc] = tmp_add_result + tmp_add12;//line 9
}