Vitis HLS 学习笔记--scal 函数-探究

HLS%E9%87%8D%E5%99%A8-Vitis_Libraries-toc" style="margin-left:0px;">1. Vitis HLS重器-Vitis_Libraries

2. 初识scal()

3. 函数具体实现

3.1 变量命名规则

3.2 t_ParEntries解释

3.3 流类型详解

3.4 双重循环

4. 总结

1. Vitis HLS重器-Vitis_Libraries

在深入探索Vitis HLS（High-Level Synthesis）的旅程中，我们不得不提一个至关重要的里程碑——那就是熟练运用Vitis Libraries。这个库集合了众多领域内关键的函数，并提供了它们的硬件实现版本。这对于那些希望将软件算法高效转换为硬件描述的开发者来说，无疑是一大福音。以BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）库中的scale函数为例，我们可以看到这些库的实用性和强大功能。

scale函数的作用听起来非常直接：计算Y = alpha * X，其中alpha是一个标量，X是一个向量，这个操作将X中的每个元素乘以alpha，得到新的向量Y。乍一看，scale函数的功能似乎异常简单，直白。然而，当我们深入其函数参数时，事情开始变得有些复杂：

template  <typename t_DataType, unsigned int t_ParEntries, typename t_IndexType = unsigned int>
void scal(unsigned int p_n,t_DataType p_alpha,hls::stream<WideType<t_DataType, t_ParEntries>>& p_x,hls::stream<WideType<t_DataType, t_ParEntries>>& p_res)

这段代码中充满了模板参数、数据类型和流对象，令初看之下显得颇为复杂。对于初学者来说，这些参数和类型定义可能会让人感到困惑，特别是对于那些刚接触硬件设计领域的学生或工程师而言。但别担心，今天我们就来一步步解析这些参数，揭开scal函数背后的神秘面纱。

2. 初识scal()

t_DataType指的是数据类型，这意味着scal函数能够支持不同的数据类型操作，增加了函数的通用性。
t_ParEntries定义了每次操作可以处理的数据量，这直接关联到了算法的并行度和处理效率。
t_IndexType通常用作索引的数据类型，默认为unsigned int，这提供了足够的灵活性来适应不同大小的数据集。
p_n参数指定了向量X中元素的数量
p_alpha是乘法因子alpha。
p_x和p_res分别是输入和输出数据的流对象，它们使用了WideType模板，这是一种封装了并行数据条目的类型，允许数据以流的形式进行高效处理。

通过这样的设计，scal函数不仅仅是一个简单的比例计算函数，而是一个高度优化且可定制的并行数据处理单元，能够在硬件级别上实现高效的线性代数运算。这种深度优化的实现方式，虽然在一开始可能让人望而生畏，但一旦掌握，便能大幅提升数据处理任务的性能。

3. 函数具体实现

接下来，我们详细研究每一处细节。函数实现如下：

template <typename t_DataType, unsigned int t_ParEntries, typename t_IndexType = unsigned int>
void scal(unsigned int p_n,t_DataType p_alpha,hls::stream<typename WideType<t_DataType, t_ParEntries>::t_TypeInt>& p_x,hls::stream<typename WideType<t_DataType, t_ParEntries>::t_TypeInt>& p_res) {
#ifndef __SYNTHESIS__assert((p_n % t_ParEntries) == 0);
#endifconst unsigned int l_parEntries = p_n / t_ParEntries;for (t_IndexType i = 0; i < l_parEntries; ++i) {
#pragma HLS PIPELINEWideType<t_DataType, t_ParEntries> l_valX;WideType<t_DataType, t_ParEntries> l_valY;l_valX = p_x.read();for (unsigned int j = 0; j < t_ParEntries; ++j) {l_valY[j] = p_alpha * l_valX[j];}p_res.write(l_valY);}
}

3.1 变量命名规则

t_DataType，t_前缀表示template，模板参数
p_n，p_前缀表示parameter，函数参数
l_abs，l_前缀表示local，函数内部变量（局部变量）

3.2 t_ParEntries解释

const unsigned int l_parEntries = p_n / t_ParEntries;

用途：计算在给定并行度 t_ParEntries 下，需要进行多少次迭代来处理整个输入向量。

p_n 是输入向量 X 的元素总数。
t_ParEntries 是每次可以并行处理的元素数。
注意p_n / t_ParEntries必须能被整除。

因此，l_parEntries 是迭代的总次数，即必须执行多少次循环迭代来处理整个向量 X，使每个元素都乘以 alpha。

图示说明：

如果向量 p_n 包含9个元素（即 p_n=9），并且设定并行度 t_ParEntries=3，则最多可以有3个并行执行的流水线同时进行计算，通过三次迭代就可以完成整个向量的运算。换句话说，每次迭代处理3个元素，总共需要3次迭代来覆盖所有9个元素。

也可以设置 t_ParEntries=9，这样一来，整个向量的乘法运算可以在单次迭代中完成。

加入迭代间隔（II）为1，这意味着在一个周期内就可以完成所有9个元素的乘法运算。当然，这种配置会消耗更多的硬件资源，因为它需要在同一时刻支持更多的并行乘法操作。

这种权衡是在硬件资源消耗与运算速度之间进行的。选择更高的并行度可以减少所需的总迭代次数，从而加快运算速度，但代价是需要更多的硬件资源来实现这种高并行度。相反，较低的并行度虽然硬件资源消耗更少，但需要更多的迭代次数来完成相同的计算，可能导致整体性能降低。

3.3 流类型详解

hls::stream<typename WideType<t_DataType, t_ParEntries>::t_TypeInt>& p_x

hls::stream<typename WideType<t_DataType, t_ParEntries>::t_TypeInt>& p_res

关键字typename的作用：在模板编程中，编译器并不能自动推断出所有的名字是否代表类型。特别是当类型依赖于模板参数时，这里t_TypeInt就是一个依赖模板参数的类型，我们也称其为依赖类型。typename为了告诉编译器t_TypeInt是一个类型。

进一步我们调查t_TypeInt的定义：

template <typename T, unsigned int t_Width, unsigned int t_DataWidth = sizeof(T) * 8, typename Enable = void>
class WideType {private:…public:static const unsigned int t_TypeWidth = t_Width * t_DataWidth;typedef ap_uint<t_TypeWidth> t_TypeInt;

可以看到，t_TypeInt只是一个别名，代指ap_uint<t_TypeWidth>；

绕了半天，发现p_x，p_res就是ap_uint<m>的hls::stream！

3.4 双重循环

for (t_IndexType i = 0; i < l_parEntries; ++i) {
#pragma HLS PIPELINEWideType<t_DataType, t_ParEntries> l_valX;WideType<t_DataType, t_ParEntries> l_valY;l_valX = p_x.read();for (unsigned int j = 0; j < t_ParEntries; ++j) {l_valY[j] = p_alpha * l_valX[j];}p_res.write(l_valY);
}

这段代码是实现向量缩放操作（即 Y = alpha * X）的核心部分。

内层循环对于硬件实现来说非常关键，因为它被设计为可以完全展开并并行执行。

当外层循环使用了 #pragma HLS PIPELINE 指令时，即使没有显式地使用 #pragma HLS UNROLL 指令，内层循环也可能会默认展开。

l_valX、l_valY变量是Vitis HLS推荐使用的方法。

l_valX = p_x.read()和p_res.write(l_valY)也是hls::stream操作fifo的方法。