vivado HLS在不同位置添加pipeline对延时的影响

本文通过实验对比了在Vivado HLS中对for循环添加Pipeline Directive的不同位置对性能的影响。发现将Pipeline添加在整个循环体外部比内部能带来更好的性能提升。

        硬件加速最主要的效果就体现在对循环体的并行化处理,在vivado HLS中对for循环添加Directive时如果位置没选好的话,

对性能的影响还是非常大的。以下试验针对在for循环两种不同位置添加pipeline然后C综合后的结果进行对比,对比发现第一

种方法比第二种快约2*10的三次方倍。第二种方法比不加pipeline快约2*10的三次方倍。

结论:有pipeline比没pipeline好,在整个循环体外加pipeline比在循环体内加效果更好

 

方法1.延时最小的添加方法

C综合结果显示:

方法2.延时稍大的

C综合结果显示:

方法3.不加pipeline

C综合结果显示:

 

### Vivado HLS 配置优化选项的详细介绍 Vivado HLS 提供了一系列强大的优化选项,用于提升硬件设计性能、资源利用率以及功耗表现。这些优化选项可以通过图形界面或脚本文件进行设置,并直接影响最终生成的 RTL 代码的质量。 #### 1. **Pipeline Optimization** 管道化 (Pipelining) 是一种常见的优化技术,旨在提高数据吞吐量并减少延迟。通过启用 Pipeline 优化,可以在关键路径上插入寄存器以分割组合逻辑链路。这可以显著降低时钟周期时间,从而允许更高的工作频率[^1]。 ```cpp #pragma HLS PIPELINE II=1 ``` 上述代码片段展示了如何利用 `#pragma` 指令在 C/C++ 中定义流水线操作,其中参数 `II=1` 表示初始化间隔为 1,意味着每个时钟周期都可以启动一个新的计算实例。 #### 2. **Unrolling Loops** 循环展开是一种重要的优化策略,能够消除迭代之间的依赖关系,进而加速执行速度。完全展开会复制整个循环体到目标硬件结构中;部分展开则仅重复若干次循环体。这种方法虽然可能增加资源消耗,但通常能带来更短的关键路径长度和更快的数据处理能力。 ```cpp #pragma HLS UNROLL factor=4 for(int i =0; i< N;i++) { sum += array[i]; } ``` 在此例子中,指定因子为 4 的部分展开将使每次迭代共享四分之一原始所需的资源数量。 #### 3. **Resource Sharing** 资源共享是指多个功能相同的模块共用同一组物理资源的技术手段。此方法有助于减少整体 FPGA 资源占用率,特别适合那些频繁调用相同运算单元的应用场景。然而需要注意的是,过度追求高程度的资源共享可能会引入额外延时或者复杂度较高的调度机制[^2]。 ```cpp #pragma HLS RESOURCE variable=sum core=Fadd_32 ``` 这段代码指示编译工具尝试分配加法器作为变量 'sum' 的核心组件形式。 #### 4. **Dataflow Optimization** 当存在多级独立任务序列时,采用 Dataflow 技术可以让各级之间保持持续通信而无需等待前一级完成全部输入后再传递给下一级。这种方式非常适合流式应用场合下的效率改进需求。 ```cpp void stage1(...); void stage2(...); #pragma HLS DATAFLOW stage1(output_for_stage2); stage2(input_from_stage1, final_output); ``` 以上展示了一个简单的两级 pipeline 结构,两个阶段分别负责不同的子任务并通过 dataflow 连接起来运作。 --- ###
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