VIVADO HLS数组的优化
VIVADO HLS数组的优化
- 参考文献
- 项目简述
- 数组的分割
- 对数组采用Partition展开操作
- 对一维数组采用Partition展开操作
- 对多维数组采用Partition展开操作
- 数组的映射和重组
- 数组的MAP
- 数组的ARRAY_RESHAPE
- 总结
参考文献
[1]、lauren的FPGA(微信公众号)
[2]、Xilinx暑期学校
项目简述
前面一篇文章,我们已经进行了讲解软件程序中最重要的两个指标是时间复杂度、空间复杂度。上面循环语句的优化主要体现在时间复杂度的优化,那么这篇文章我们将着重于空间复杂度的优化。时间复杂度体现在循环语句上面,而空间复杂度则体现在数组上面,所以这篇文章我们将讲解VIVADO HLS数组的优化。但是需要注意的是,我们并不是为了少使用FPGA的资源,而是为了设计更高的性能,因为HLS最主要的贡献也在加速上面,如果速度上不来,就失去了原来的意义。
数组的分割
这里首先从一个例子说明数组优化的重要性,
首先从1中的代码可以看出是对数组的累加赋值操作,从2中分析的结果可以看出HLS软件将数组mem自动优化成双端口ram,但是输出sum依然是单端口ram,这就严重限制了编译之后的latency,但是将输出sum的单端口ram改成了双端口ram,同时将loop循环展开,可以看出HLS的性能得到了很大程度的改善。由此可见,HLS中数组时大多数编译中性能的瓶颈,决定了HLS跑的快慢。
对数组采用Partition展开操作
对一维数组采用Partition展开操作
如下图:
1,2,3都采用了Partition对数组进行了展开,这里主语对于多维数组,dim的设置哦很重要,由于这里是一维数组只能选择为1.也要注意Block与Cyclic的作用,这里Cyclic是比较常用的。进行编译之后的比较如下:
上面Partition的个数取决于数据流的个数。
对多维数组采用Partition展开操作
对于多维数组dim的指定如下:
举一个使用Partition优化多维数组的例子如下:
结果如下:
数组的映射和重组
数组的MAP
MAP:意思是将C语言中比较小的数组映射成一个数组,从而减少FPGA内部资源的用量。
Horizontal Mapping示意图如下:
这里的名字很重要。
Vertical Mapping示意图如下:
数组的MAP与Partition一起使用的例子如下:
这样一拆一和可以让数组节省资源的条件下获得一定的数据吞吐率。
数组的ARRAY_RESHAPE
ARRAY_RESHAPE:将数组的Partition与纵向的MAP结合在一起。
原理如下:
举一个实际的例子如下:
从上面可以看出MAP可以获得资源的节省,ARRAY_RESHAPE可以获得吞吐率的提高。
总结
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