http://www.tuicool.com/articles/eQ7nEn
最終到了HLS部分。HLS是High Level Synthesis的縮寫，是一種能夠將高級程序設計語言C，C++。SystemC綜合為RTL代碼的工具。
生產力的發展推動了設計模式。在電子技術0基礎階段，人們關注的是RLC電路。通過建立微分方程求解電路響應。
門級電路是對RLC的初步封裝，人們進而採用布爾代數、卡諾圖進行電路設計與分析。之后隨着集成電路進一步發展。門電路能夠集成為寄存器、觸發器、ROM等宏單元。設計工具也變得更為高度模塊化。算法級別的電路設計，則一直沒有特別好的工具，直到出現了HLS。
HLS能夠將算法直接映射為RTL電路，實現了高層次綜合。從這個層面上講，System Generator也是一種高層次綜合工具。由於它將matlab算法描寫敘述綜合為RTL代碼。假設今后機器學習、人工智能獲得重大突破，也許會出現將人類自然語言綜合為RTL代碼的工具，不知我們能否見證它的面世。
HLS的學習資源能夠參考 http://xilinx.eetrend.com/article/5096 。本節給出較為通用的矩陣與向量相乘樣例，從全串行到全並行進行了一步步優化實現。
矩陣實驗室Matlab是比較經常使用的數學仿真軟件。
本博主用的是R2013a版本號。為了驗證矩陣向量相乘正確性。我們先用matlab生成測試矩陣和向量。並利用matlab計算結果。代碼例如以下：
clear; clc; close all; N = 5; A = randi([1,100],N,N); b = randi(100,N,1); c = A*b; KKK_SaveToCHeaderFile(A,'A.h'); KKK_SaveToCHeaderFile(b,'b.h'); KKK_SaveToCHeaderFile(c,'c.h');
這里給出的是A*b = c的簡單樣例，A為5X5矩陣。b為5X1向量，結果c為5X1向量。當中KKK_SaveToCHeaderFile()是將矩陣、向量保存為C語言數組的子函數。定義例如以下：
function [] = KKK_SaveToCHeaderFile(var,fn) fid = fopen(fn,'w'); var = reshape(var.',1,[]); fprintf(fid,'%d,\r\n',var); fclose(fid);
給出測試例程中，A例如以下：
82 10 16 15 66 91 28 98 43 4 13 55 96 92 85 92 96 49 80 94 64 97 81 96 68
76 75 40 66 18
9800
15846
16555
23124
22939
執行matlab腳本之后，生成三個文件：A.h。b.h。c.h，這些是作為HLS程序的輸入數據和參考結果。以下我們用HLS工具實現上述矩陣X向量的功能。第一步，執行Vivado HLS。
選擇第一項，Create New Project，建立新projectMatrixMultiply
輸入路徑和project名之后，點Next。
加入頂層模塊文件。這里我們Top Functions輸入MatrixMultiply，然后New File...，新建一個.c文件。命名為MatrixMultiply.c（后綴不要省略！
），然后點Next
加入頂層文件測試腳本。這里New一個文件TestMatrixMultiply.c（后綴不要省略！
），然后Add前面用Matlab生成的A.h。b.h，c.h，例如以下圖所看到的：
點Next，選擇解決方式配置，例如以下圖所看到的
其余保持默認，僅僅改動Part Selection部分，改為ZedBoard。
改完后。Finish就可以進入主界面，例如以下圖所看到的
能夠看出。Vivado HLS界面非常像非常像Xilinx SDK，不同的是前者負責PL部分開發。后者負責PS軟件編寫。定位不同決定了二者今后的路必定走向分歧。
將MatrixMultiply.c內容改為：
typedef int data_type; #define N 5 void MatrixMultiply(data_type AA[N*N],data_type bb[N],data_type cc[N]) { int i,j; for(i = 0;i<N;i++) { data_type sum = 0; for(j = 0;j<N;j++) { sum += AA[i*N+j]*bb[j]; } cc[i] = sum; } }
將TestMatrixMultiply.c內容改為：
#include <stdio.h> typedef int data_type; #define N 5
const data_type MatrixA[] = { #include "A.h" }; const data_type Vector_b[] = { #include "b.h" }; const data_type MatlabResult_c[] = { #include "c.h" };
data_type HLS_Result_c[N] = {0}; void CheckResult(data_type * matlab_result,data_type * your_result); int main(void) { printf("Checking Results:\r\n"); MatrixMultiply(MatrixA,Vector_b,HLS_Result_c); CheckResult(MatlabResult_c,HLS_Result_c); return 0; } void CheckResult(data_type * matlab_result,data_type * your_result) { int i; for(i = 0;i<N;i++) { printf("Idx %d: Error = %d \r\n",i,matlab_result[i]-your_result[i]); } }
首先進行C語言仿真驗證，點這個button：
結果例如以下：
從C仿真輸出看到，仿真結果與matlab計算結果一致，說明我們編寫的C程序MatrixMultiply是正確的。
接下來進行綜合。按C仿真后面那個三角形button，得到結果例如以下：
注意到，計算延遲為186個時鍾周期。
這是未經過優化的版本號，記為版本號1。
為了提高FPGA並行計算性能，我們接下來對它進行優化。
打開MatrixMultiply.c，點Directives頁面，能夠看到我們能夠優化的對象。
注意到矩陣和向量相乘是雙層for循環結構。我們先展開最內層for循環，過程例如以下：
右鍵點擊最內側循環，右鍵，然后Insert Directive...
彈出對話框例如以下，Directives選擇UNROLL，OK就可以。后面全部都保持默認。
再次綜合后，結果例如以下
可見效果很明顯，延遲縮短到51個時鍾周期。
用相同方法，展開外層循環。綜合后結果例如以下：
計算延遲又減少了1/3。！
。
但是代價呢？細心的你可能發現占用資源情況發生了較大變化，DSP48E1由最初的4個變為8個后來又成為76個。！
！
FPGA設計中，延遲的減少，即速度提高，必定會導致面積的增大！
循環展開是優化的一個角度，還有一個角度是從資源出發進行優化。
我們打開Analysis視圖。例如以下所看到的：
從分析視圖能夠看出各個模塊的執行順序，從而為優化提供更為明白的指引。我們發現AA_load導致了延遲，假設全部AA的值都能一次性並行取出，勢必會加快計算效率！
回到Synthetic視圖，為AA添加Directives：
選擇Resources，再點Cores后面的方框，進入Vivado HLS core選擇對話框
按上圖進行選擇。使用ROM是由於在計算矩陣和向量相乘時，AA為常數。確認。
仍然選擇AA。添加Directives，例如以下圖：
選擇數組分解，mode選擇全然complete，綜合后結果例如以下圖：
延遲進一步減少，已經降到11個時鍾周期了！。！是否已經達到極限了呢？？？
答案是否定的。我們進入Analysis視圖。看一下還有哪些地方能夠優化的。經過對照發現bb也須要分解，於是依照上面的方法對bb進行資源優化，也用ROM-2P類型，也做全分解，再次綜合，結果例如以下：
發現延遲進一步減少到8個時鍾周期了。。！
老師。能不能再給力點？
能夠的！！
！
。
我們進入分析視圖，發現cc這個回寫的步驟堵塞了總體流程，於是我們將cc也進行上述資源優化。僅僅只是資源類型要變為RAM_2P，由於它是須要寫入的。
綜合結果：
總體延遲已經減少到6個clk周期了！！！
再看Analysis視圖：
延遲已經被壓縮到極限了。
。
。。
老師。還能再給力點嘛？
答案是能夠的。！
！
！
我們前面的全部運算都是基於整形數int，假設將數值精度減少，將大大節省資源。
注意如今DSP48E1須要100個！
看我們怎樣將資源再降下來。
這就須要借助“隨意精度”數據類型了。
HLS中除了C中定義的char。shrot，int。long。long long 之外。還有隨意bit長度的int類型。
我們將代碼開頭的data_type定義改為：
#include <ap_cint.h>
typedef uint15 data_type;
因為matlab生成的隨機數在1~100以內。乘積范圍不會超過10000。於是取15bit就能滿足要求。
首先驗證下結果的正確性，用C Simulation試一下。結果例如以下：
看來結果是正確的（當然也不排除數位不夠，溢出后的結果相減也是0，須要你自己決定數值位寬）
綜合一下。結果例如以下：
延遲縮短了一半，DSP48E1降低到原來的1/4！！
！！！。！！！！
。！！！
。！
！
！。！。！！！。。！！！
！
！！
。。！！。！！
！！
。！
！
我和我的小伙伴們都震驚了！
！
！
！！
！
。！！！
。！！
。。。！
！！。！
！
。！！
！
！
！！
！！！！。。！
！。！。！
！！！！！
。！！。。
再看Analysis視圖
能夠發現我們的資源利用率已經達到極致，時序已經壓縮到無以復加，實現了全並行計算。系統時鍾全然能夠達到100MHz。延遲僅3CLK。約30ns，相比matlab。得到約數百倍加速（matlab進行矩陣——向量相乘時採用浮點計算）。
通過本文實驗，能夠發現利用Vivado HLS實現從最初的C串行實現到全並行實現的步步優化。總結一下優化步驟：
（1）粗優化（循環展開、子函數內聯）
（2）訪存優化（塊存儲分散化、多port存取）
（3）精優化（數值位寬優化、流水線優化）
（4）總線化（利用AXI4、AXI-Stream總線接口，減少總體訪存需求）
利用HLS能夠將原來的C算法高速部署到FPGA上，降低直接進行硬件編程的工作量。在非常多情況下，優化手段能夠和CUDA進行類比，相互借鑒。CUDA事實上更接近軟件接口，而HLS更接近硬件編程接口，也許今后兩者會在新的層次上融合為統一架構語言。