关于pipeline 以及 unroll 指令的介绍
本文转载自： xilinx开发者社区微信公众号
hls 优化设计的最关键指令有两个：一个是流水线 （pipeline） 指令，一个是数据流（dataflow） 指令。正确地使用好这两个指令能够增强算法地并行性，提升吞吐量，降低延迟但是需要遵循一定的代码风格。展开 （unroll） 指令是只针对 for 循环的展开指令，和流水线指令关系密切，所以我们放在一起首先我们来看一下这三个指令在 xilinx 官方指南中的定义：
unroll： unroll for-loops to create multiple instances of the loop body and its instructions that can then be scheduled independently.
pipeline:reduces the initiation interval by allowing the overlapped execution of operations within a loop or function.
dataflow:enables task level pipelining， allowing functions and loops to execute concurrently. used to optimize through output and/or latency.
unroll 指令在 for 循环的代码区域进行优化，这个指令不包含流水线执行的概念，单纯地将循环体展开使用更多地硬件资源实现，保证并行循环体在调度地过程中是彼此独立的。
pipeline 指令在循环和函数两个层级都可以使用，通过增加重复的操作指令（如增加资源使用量等等）来减小初始化间隔。
dataflow 指令是一个任务级别的流水线指令，从更高的任务层次使得循环或函数可以并行执行，目的在于减小延迟增加吞吐量。
unroll 和 pipeline 指令相互重合的关系在于，当对函数进行流水线处理时，以下层次结构中的所有循环都会自动展开，而使用展开指令的循环并没有给定对ii的约束。在最新版本的 vitis hls 工具中，工具会自动分析数据之间的流水线操作关系，以ii＝１为目标优化，但是还是会受限于设计本身的算法和代码风格。下图非常清晰地阐明了unroll 和 pipeline 指令的关系，pipeline 指令放置的循环层次越高，循环展开的层次也越高，最终会导致使用更大面积的资源去实现，同时并行性也更高。
这里如果循环的边界是变量的话，则无法展开。这将组织函数被流水线化，可以通过添加tripcount 等指令，指定循环在综合时大概的最大最小边界。
在循环流水线优化的过程中，有一个完美循环，半完美循环和非完美循环的代码风格概念，只有当流水线循环完美或半完美时，才可以将嵌套循环彻底并行展开。
完美循环：只有最里面的循环才具有主体内容，在循环语句之间没有指定逻辑，循环界限是恒定的。
半完美循环：只有最里面的循环才具有主体 （内容）， 在循环语句之间没有指定逻辑，只有最外面的循环边界可以是可变的。
非完美循环：循环的主体内容分布在循环的各个层次或内层循环的边界是变量。
当我们要争去最大流水线循环的成功执行，就需要将非完美循环手动修改成完美或半完美循环。 以下代码例子给出了完美循环（左边）和非完美循环（右边）在vitis hls 中的执行结果。
综合完毕后，我们可以在分析窗口和综合报告中都很清晰的看出，完美循环在执行的时候，工具自动将内层循环loop_j和外层循环loop_i合并为一整个大循环，并实现了整个大循环的流水线操作，延迟的周期数为： （400-1） *1+8-1 =406个周期数，延迟大约为 408*2.5 = 1，020 ns
非完美循环中，内层和外层循环没有合并，只有内层循环loop_j 实现了流水线执行，进出内循环的浪费的时钟周期增加了整个循环的时钟周期，同时还有一些命令行没有办法跨越循环的层级实现调度上的优化，这些因素都导致了设计的延迟的增加。
本文关于pipeline 以及 unroll 指令的介绍到此结束，下篇文章我们将着重介绍 daraflow 指令。
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unroll： unroll for-loops to create multiple instances of the loop body and its instructions that can then be scheduled independently.
pipeline:reduces the initiation interval by allowing the overlapped execution of operations within a loop or function.
dataflow:enables task level pipelining， allowing functions and loops to execute concurrently. used to optimize through output and/or latency.
unroll 指令在 for 循环的代码区域进行优化，这个指令不包含流水线执行的概念，单纯地将循环体展开使用更多地硬件资源实现，保证并行循环体在调度地过程中是彼此独立的。
pipeline 指令在循环和函数两个层级都可以使用，通过增加重复的操作指令（如增加资源使用量等等）来减小初始化间隔。
dataflow 指令是一个任务级别的流水线指令，从更高的任务层次使得循环或函数可以并行执行，目的在于减小延迟增加吞吐量。
unroll 和 pipeline 指令相互重合的关系在于，当对函数进行流水线处理时，以下层次结构中的所有循环都会自动展开，而使用展开指令的循环并没有给定对ii的约束。在最新版本的 vitis hls 工具中，工具会自动分析数据之间的流水线操作关系，以ii＝１为目标优化，但是还是会受限于设计本身的算法和代码风格。下图非常清晰地阐明了unroll 和 pipeline 指令的关系，pipeline 指令放置的循环层次越高，循环展开的层次也越高，最终会导致使用更大面积的资源去实现，同时并行性也更高。
这里如果循环的边界是变量的话，则无法展开。这将组织函数被流水线化，可以通过添加tripcount 等指令，指定循环在综合时大概的最大最小边界。
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完美循环：只有最里面的循环才具有主体内容，在循环语句之间没有指定逻辑，循环界限是恒定的。
半完美循环：只有最里面的循环才具有主体 （内容）， 在循环语句之间没有指定逻辑，只有最外面的循环边界可以是可变的。
非完美循环：循环的主体内容分布在循环的各个层次或内层循环的边界是变量。
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非完美循环中，内层和外层循环没有合并，只有内层循环loop_j 实现了流水线执行，进出内循环的浪费的时钟周期增加了整个循环的时钟周期，同时还有一些命令行没有办法跨越循环的层级实现调度上的优化，这些因素都导致了设计的延迟的增加。
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