卷积神经网络加速（一）HLS directive常用优化参数的约束效果

以矩阵乘法CC[3][3]=AA[3][3]*BB[3][3]为例（均为１６位无符号数），分析HLS常用优化参数loop_flatten、pipeline、unroll的约束效果。

1、模块代码如下：

#define N 3

void shift_led(data_type AA[N*N],data_type BB[N*N],data_type CC[N*N])
{
    int i,j,k;
    i_loop:for(i = 0;i     {
        j_loop:for(j = 0;j         {
            data_type sum = 0;
            k_loop:for(k = 0;k                     {
                        sum += AA[i*N+k]*BB[k*N+j];
                    }
            CC[i*N+j] = sum;
        }

    }
}
 

2、各约束效果如下：

最内层循环约束	占用DSP48个数	整体latency	迭代次数	迭代内部latency	时序timing
没有约束	1	160	3/3/3	53/17/5	match
loop_flatten	1	162	27	6	match
pipeline	1	31	27	6	violation
unroll	3	70	3/3	23/7	match

3、结论：没有哪种约束是最优的，为了满足电路优化目标，只能牺牲其他参数。

      a)在最内层循环设置loop_flatten，整体延迟跟没有约束效果相同。

      b)在最内层循环设置pipeline，会打平所有循环形成流水线，整体延迟显著减少，但是时序报错。

      c) 在最内层循环设置unroll，会降低该层的延迟，从而降低整体延迟，代价是乘法器数量增加。