FPGA技术：了解HLS的实现机理
hls (high-level synthesis)称为高级综合, 它的主要功能是用 c/c++为fpga开发算法。这将提升fpga 算法开发的生产力。
xilinx最新的hls是vitis hls。在vivado 2020版本中替代原先的vivado hls, 功能略有差异。
hls 的机理
简单地讲，hls采样类似c语言来设计fpga 逻辑。但是要实现这个目标，还是不容易的。毕竟软件和硬件的功能实现存在非常大的差别。软件主要针对顺序程序执行。即便是平行程序执行，也是通过os 的任务调度cpu 的资源。宏观上是并发执行，而微观上仍然是顺序占用cpu 执行的。另一方面，基于fpga 硬件逻辑，如果没有上下文关联，完全可以并行运行。在没有特别语法规则下，讲c语言程序转换成为硬件逻辑，并且尽量实现硬件的并行执行是有难度的。人们为此研究了将近20年。
在这个领域的主要贡献者是康奈尔大学的张志如博士，他是康奈尔大学ece学院助理教授，计算机系统实验室成员。他目前的研究重点是异构计算的高级设计自动化。他的作品获得了 todaes 的最佳论文奖和 iccad 的最佳论文提名。2006 年，他与人共同创立了 autoesl design technologies, inc.，将他关于高层次综合的博士论文研究商业化。autoesl 于 2011 年被 xilinx 收购，收购后 autoesl 工具更名为 vivado hls。
了解了hls 的实现机理，有助于编写出高效率的hls 逻辑。
软件编译器讲高级语言翻译成为机器语言。主要关注的语言的语法转换规则，相比之下，hls 的翻译难度更大一些，模块中的语句形式上是前后顺序排列。但是hls尽力转换成为并行执执行的硬件逻辑。并且通过数据流，管道等技术实现硬件优化。笔者看来，hls 的编译技术是非常了不起的。
hls的目标是根据用户提供的输入和限制自动替用户做出很多决定，hls自动完成以下曾经需要手动完成的工作。
hls自动分析并利用一个算法中潜在的并发性
hls自动在需要的路径上插入寄存器，并自动选择最理想的时钟
hls自动产生控制数据在一个路径上出入方向的逻辑
hls自动完成设计的部分与系统中其他部分的接口
hls自动映射数据到储存单位以平衡资源使用与带宽
hls自动将程序中计算的部分对应到逻辑单位，在实现等效计算的前提下自动选取最有效的实施方式。
下面是一个简单的例子
从图可见，为了在时钟脉冲下控制程序的执行，在转换后，添加了一个有限状态机。
下面是循环的机制：
由两个状态控制一个循环。
hls 对循环语句实现多种优化
unroll
pipeline
看出缺省方式和pipeline的差比，速度提高了一倍。
任务的并行执行（task parallelism with hls）
hls 中将每一个语句看作为一个任务，它们可能是一个语句，或者是一个函数调用。例如一个函数中调用4个函数，a，b，c，d 。在c语言中，a，b，c，d是依次执行的。但是在hls 的实现中，如果a，b，c，d四个模块没有数据的依赖关系的话，它们完全可以并行地执行。
我们假设， a 在两个不同的数组中为 b 和 c 生成数据，而 d 使用数据来自 b 和 c 生成的两个不同数组。让我们假设这种“钻石”通信模式将运行两次（两次调用），并且这两次运行是独立的。
void diamond (data_t vecin[n],data_t vecout[n]) {data_t c1[n],c2[n],c3[n],c4[n];funca(vecin,c1,c2);funcb(c1,c3);funcc(c2,c4);funcd(c3,c4,vecout);} 这是一种所谓“钻石”形链接（“diamond” shape connectivity.）。
全顺序执行对应于图 1 中的图，其中圆圈表示用于实现序列化的某种形式的同步。
在菱形示例中，b 和 c 是完全独立的：它们不通信，不访问共享内存资源，如果不需要共享计算资源，则可以期望它们并行执行。这导致了图 2 中的图表，在一次运行中具有一种 fork-join 并行性形式：b 和 c 在 a 结束后并行执行，d 等待 b 和 c，但下一次运行仍然是序列化的。
让我们走得更远一点。到目前为止，之前的执行模式在调用中利用了任务级并行性。重叠连续运行呢？如果它们是真正独立的，但如果每个函数（即 a、b、c 或 d）重用与之前运行相同的计算硬件，我们可能仍希望执行，例如，并行执行 a 的第二次调用b 和 c 的第一次调用。这是一种跨调用的任务级流水线形式，导致如图 3 所示的图表。吞吐量现在得到了提高，因为它受到所有任务之间的最大延迟的限制，而不是它们的延迟之和。每次运行的延迟不变，但多次运行的总延迟减少了。
这些看起来好复杂的样子，但是hls 为我们实现了细节。我们只需了解这些机理就可以了。
c语言与硬件组件的区别
hls 采用了c语言描述逻辑，它们的对应关系如下：
但是，hls 对c语言又做出了一些限制：
不使用动态内存分配（不使用malloc(),free(),new和delete()）
减少使用指针对指针的操作
不使用系统调用（例如abort(),exit(),printf()），我们可以在其他代码例如测试平台上使用这些指令，但是综合的时候这些指令会被无视（或直接删掉）
减少使用其他标准库里的内容（支持math.h里常用的内容，但还是有一些不兼容）
减少使用c++中的函数指针和虚拟函数
不使用递归方程
精准的表达我们的交互接口
结束语
hls 采用c语言来描述fpga 逻辑，这将全面提升fpga 设计的生产力。但是hls 的代码生成与c语言基于语法的编译要复杂的多。hls 尽力实现并行操作和优化。不然就只是一个玩具。
尽管hls 实现机制极为复杂，但是对于fpga 算法设计者而言，了解内部机理就可以了，并不需要了解更多细节，这就是hls的高级之处。
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我们还得等5G换机潮多久
FPGA技术：了解HLS的实现机理
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给人工智能强化人性元素可以更好地指导其决策
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hls 的机理
简单地讲，hls采样类似c语言来设计fpga 逻辑。但是要实现这个目标，还是不容易的。毕竟软件和硬件的功能实现存在非常大的差别。软件主要针对顺序程序执行。即便是平行程序执行，也是通过os 的任务调度cpu 的资源。宏观上是并发执行，而微观上仍然是顺序占用cpu 执行的。另一方面，基于fpga 硬件逻辑，如果没有上下文关联，完全可以并行运行。在没有特别语法规则下，讲c语言程序转换成为硬件逻辑，并且尽量实现硬件的并行执行是有难度的。人们为此研究了将近20年。
在这个领域的主要贡献者是康奈尔大学的张志如博士，他是康奈尔大学ece学院助理教授，计算机系统实验室成员。他目前的研究重点是异构计算的高级设计自动化。他的作品获得了 todaes 的最佳论文奖和 iccad 的最佳论文提名。2006 年，他与人共同创立了 autoesl design technologies, inc.，将他关于高层次综合的博士论文研究商业化。autoesl 于 2011 年被 xilinx 收购，收购后 autoesl 工具更名为 vivado hls。
了解了hls 的实现机理，有助于编写出高效率的hls 逻辑。
软件编译器讲高级语言翻译成为机器语言。主要关注的语言的语法转换规则，相比之下，hls 的翻译难度更大一些，模块中的语句形式上是前后顺序排列。但是hls尽力转换成为并行执执行的硬件逻辑。并且通过数据流，管道等技术实现硬件优化。笔者看来，hls 的编译技术是非常了不起的。
hls的目标是根据用户提供的输入和限制自动替用户做出很多决定，hls自动完成以下曾经需要手动完成的工作。
hls自动分析并利用一个算法中潜在的并发性
hls自动在需要的路径上插入寄存器，并自动选择最理想的时钟
hls自动产生控制数据在一个路径上出入方向的逻辑
hls自动完成设计的部分与系统中其他部分的接口
hls自动映射数据到储存单位以平衡资源使用与带宽
hls自动将程序中计算的部分对应到逻辑单位，在实现等效计算的前提下自动选取最有效的实施方式。
下面是一个简单的例子
从图可见，为了在时钟脉冲下控制程序的执行，在转换后，添加了一个有限状态机。
下面是循环的机制：
由两个状态控制一个循环。
hls 对循环语句实现多种优化
unroll
pipeline
看出缺省方式和pipeline的差比，速度提高了一倍。
任务的并行执行（task parallelism with hls）
hls 中将每一个语句看作为一个任务，它们可能是一个语句，或者是一个函数调用。例如一个函数中调用4个函数，a，b，c，d 。在c语言中，a，b，c，d是依次执行的。但是在hls 的实现中，如果a，b，c，d四个模块没有数据的依赖关系的话，它们完全可以并行地执行。
我们假设， a 在两个不同的数组中为 b 和 c 生成数据，而 d 使用数据来自 b 和 c 生成的两个不同数组。让我们假设这种“钻石”通信模式将运行两次（两次调用），并且这两次运行是独立的。
void diamond (data_t vecin[n],data_t vecout[n]) {data_t c1[n],c2[n],c3[n],c4[n];funca(vecin,c1,c2);funcb(c1,c3);funcc(c2,c4);funcd(c3,c4,vecout);} 这是一种所谓“钻石”形链接（“diamond” shape connectivity.）。
全顺序执行对应于图 1 中的图，其中圆圈表示用于实现序列化的某种形式的同步。
在菱形示例中，b 和 c 是完全独立的：它们不通信，不访问共享内存资源，如果不需要共享计算资源，则可以期望它们并行执行。这导致了图 2 中的图表，在一次运行中具有一种 fork-join 并行性形式：b 和 c 在 a 结束后并行执行，d 等待 b 和 c，但下一次运行仍然是序列化的。
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但是，hls 对c语言又做出了一些限制：
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