<think>我们要求写一段可以在Vivado HLS 2023.2中运行的HLS代码。由于HLS代码通常用于硬件加速,我们可以选择一个常见的例子:向量加法。
我们将编写一个简单的向量加法函数,并添加必要的指令(如接口协议)以便在硬件中实现。
同时,为了确保代码可以在HLS中运行,我们还需要一个测试台(test bench)。但是,根据要求,我们只写HLS代码(即要被综合的函数),测试台可以另外要求。
不过,为了完整,我们可以同时提供函数和简单的测试台代码,但注意用户要求是“HLS代码”,通常指的是硬件函数部分。但为了运行,测试台也是必要的。因此,我们分开写。
由于用户没有指定具体功能,我们实现一个向量加法器:
void vector_add(int *a, int *b, int *c, int length)
其中,a和b是输入向量,c是输出向量,length是向量的长度。
我们将使用HLS中常用的优化指令,比如设置接口为AXI4-Stream或者使用pipeline等。但为了简单,我们先实现一个基础版本,然后添加一些基本指令。
注意:在Vivado HLS中,我们需要使用特定的编译指示(pragmas)来指定硬件接口和优化。
我们假设使用AXI4-Lite接口控制,使用AXI4-Stream传输数据。但为了简单,我们也可以使用简单的RAM接口(即指针)。根据要求,我们可以选择:
方案1:使用简单的指针接口(默认是RAM接口)。
方案2:使用AXI4-Stream接口(需要包含hls_stream.h)。
这里我们先用方案1,因为简单。
但是,用户要求是2023.2版本,所以我们可以使用最新的语法。
另外,我们还需要注意,在HLS中,循环的优化非常重要,因此我们会添加一些循环优化指令。
下面我们给出代码:
1. 硬件函数(vector_add.h和vector_add.cpp)的代码
2. 测试台代码(test_vector_add.cpp)
但是,由于用户只要求写一段HLS代码,我们主要提供硬件函数部分,测试台可以另外提供。但为了运行,我们一并给出。
根据HLS项目结构,通常包括:
- 顶层函数(在.cpp文件中)
- 头文件(.h文件)
- 测试台文件(_test.cpp)
我们这里将分别写出来。
注意:在Vivado HLS 2023.2中,我们可以使用C++或C。这里使用C++,因为更容易使用流等高级特性(虽然我们这里不用流)。
下面我们写一个简单的向量加法,使用双精度浮点数(也可以改成整数,但为了通用性,我们用整数)。我们假设使用int类型。
步骤:
1. 头文件定义函数
2. 源文件实现函数,并添加必要的编译指示
3. 测试台代码
但是,由于用户要求只写一段代码,我们可以将函数和测试台放在一起?通常不推荐,但为了简洁,我们可以先写函数,再写测试台,并说明如何分离。
不过,我们按照HLS项目的要求分开写两段代码:设计代码和测试代码。
设计代码(综合用):
```cpp
// 文件名:vector_add.h
#ifndef VECTOR_ADD_H_
#define VECTOR_ADD_H_
#include <ap_int.h> // 如果需要使用固定位宽整数,可以包含,这里我们用int
#define N 1024 // 可以定义向量长度,或者通过参数传入
void vector_add(int a[N], int b[N], int c[N]);
#endif
```
```cpp
// 文件名:vector_add.cpp
#include "vector_add.h"
void vector_add(int a[N], int b[N], int c[N]) {
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return bundle=CONTROL_BUS
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=a bundle=CONTROL_BUS
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=b bundle=CONTROL_BUS
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=c bundle=CONTROL_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=a offset=slave bundle=DATA_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=b offset=slave bundle=DATA_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=c offset=slave bundle=DATA_BUS
for(int i = 0; i < N; i++) {
#pragma HLS PIPELINE
c[i] = a[i] + b[i];
}
}
```
但是,上面的接口设置比较复杂,我们也可以使用默认的RAM接口,而不使用AXI4接口。对于初学者,我们可以简化接口:
我们可以使用以下编译指示来设置接口为AXI4-Lite(用于控制)和AXI4(用于数据)的混合。但注意,如果数据量较大,我们通常使用AXI4主接口(m_axi)来传输数据,而控制信号用AXI4-Lite。
然而,我们也可以使用更简单的方式:使用bram接口(即默认的ram接口),但这样在IP集成时需要连接BRAM控制器。
为了简单,我们只使用最简单的接口:使用ap_fixed端口,但这里我们不用。我们使用默认的接口,不添加任何编译指示,那么接口将是ap_hs(握手协议)或ap_vld(有效信号)等,这取决于数组参数。
但是,为了能够在Zynq上使用,我们通常需要AXI接口。因此,我们使用上述的编译指示来设置AXI接口。
然而,上面的编译指示可能过于复杂,我们也可以只使用:
```cpp
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=a
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=b
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=c
```
这样,数组a、b、c将被视为AXI4-Lite接口上的寄存器。但注意,AXI4-Lite适合小数据量(因为每个地址对应32位,且只能顺序访问,而且数据量不能太大)。对于大数据,我们使用m_axi接口。
因此,我们修改为:
使用AXI4-Lite控制信号,使用AXI4主接口传输数据。所以,我们使用两个接口:一个AXI4-Lite用于控制(包括函数返回和标量参数),一个AXI4主接口用于传输数组。
但是,我们如何将同一个数组参数同时映射到两个接口?实际上,在HLS中,我们通常将数组放在主存(如DDR)中,通过AXI4主接口访问,而控制信号(如启动、完成等)通过AXI4-Lite。
因此,我们需要将数组参数设置为m_axi,而将length设置为s_axilite(如果length是参数的话)。但这里我们固定了长度N,所以没有length参数。
修改后的代码:
```cpp
// vector_add.cpp
#include "vector_add.h"
void vector_add(int *a, int *b, int *c) {
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return bundle=CONTROL_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=a offset=slave bundle=DATA_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=b offset=slave bundle=DATA_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=c offset=slave bundle=DATA_BUS
int local_a[N];
int local_b[N];
int local_c[N];
// 从全局内存读取数据到本地
memcpy(local_a, a, N * sizeof(int));
memcpy(local_b, b, N * sizeof(int));
for(int i = 0; i < N; i++) {
#pragma HLS PIPELINE
local_c[i] = local_a[i] + local_b[i];
}
// 将结果写回全局内存
memcpy(c, local_c, N * sizeof(int));
}
```
但是,使用本地数组需要消耗大量的BRAM资源(每个数组1024个int,即4KB,三个数组共12KB)。我们可以不用本地数组,而是通过优化访问:
我们可以通过循环,每次从a和b中读取一个数,然后相加,再写入c。这样,我们可以使用流水线,并且不需要本地数组:
```cpp
void vector_add(int *a, int *b, int *c) {
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return bundle=CONTROL_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=a offset=slave bundle=DATA_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=b offset=slave bundle=DATA_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=c offset=slave bundle=DATA_BUS
for(int i = 0; i < N; i++) {
#pragma HLS PIPELINE
// 从a和b中读取数据
int a_val = a[i];
int b_val = b[i];
c[i] = a_val + b_val;
}
}
```
但是,由于m_axi接口的延迟,直接这样访问可能会造成性能问题。通常,我们会使用突发传输(burst transfer)来优化,而HLS在循环中访问数组时会自动优化为突发传输,前提是访问是顺序的。
所以,上面的代码是可行的。
现在,我们提供完整的代码(包括测试台)。
注意:由于我们使用了指针,测试台需要分配内存并初始化。
设计代码(综合用):
```cpp
// vector_add.h
#ifndef VECTOR_ADD_H_
#define VECTOR_ADD_H_
#include <ap_fixed.h> // 这里我们不需要,但为了后续扩展可以包含
const int N = 1024; // 注意:在头文件中定义常量,以便测试台使用
void vector_add(int *a, int *b, int *c);
#endif
```
```cpp
// vector_add.cpp
#include "vector_add.h"
void vector_add(int *a, int *b, int *c) {
// 设置接口
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return bundle=CONTROL_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=a offset=slave bundle=DATA_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=b offset=slave bundle=DATA_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=c offset=slave bundle=DATA_BUS
for(int i = 0; i < N; i++) {
#pragma HLS PIPELINE II=1
// 读取数据
int a_val = a[i];
int b_val = b[i];
c[i] = a_val + b_val;
}
}
```
测试台代码:
```cpp
// test_vector_add.cpp
#include <iostream>
#include "vector_add.h"
int main() {
int a[N], b[N], c[N], expected[N];
// 初始化数据
for (int i = 0; i < N; i++) {
a[i] = i;
b[i] = i * 2;
expected[i] = a[i] + b[i];
}
// 调用被测函数
vector_add(a, b, c);
// 检查结果
int errors = 0;
for (int i = 0; i < N; i++) {
if (c[i] != expected[i]) {
errors++;
std::cout << "Error at index " << i << ": expected " << expected[i] << ", got " << c[i] << std::endl;
}
}
if (errors == 0) {
std::cout << "Test passed!" << std::endl;
return 0;
} else {
std::cout << "Test failed with " << errors << " errors." << std::endl;
return 1;
}
}
```
在Vivado HLS 2023.2中创建项目:
- 添加源文件:vector_add.cpp
- 添加头文件:vector_add.h
- 添加测试台:test_vector_add.cpp
然后运行C仿真、综合等。
注意:上面的代码中,我们在头文件中定义了N,这样测试台和设计代码使用相同的N。
但是,在综合时,我们可能需要将N作为参数传入,而不是固定为1024。我们可以修改代码,将N作为参数传入,但需要是常量。或者使用模板参数,但HLS支持C++模板。
由于用户要求简单,我们使用固定长度。
另外,上面的接口编译指示中,我们使用了`bundle=CONTROL_BUS`和`bundle=DATA_BUS`,这样相同bundle的信号会被分组到同一个接口。如果不指定,则每个端口都会生成单独的接口。
在Vivado HLS中,我们也可以不指定bundle,那么会生成多个接口,但为了在Zynq中集成方便,通常分组到同一个接口。
因此,我们这样写。
最后,我们提供完整的代码,并确保在Vivado HLS 2023.2中可以运行。
注意:由于我们使用的是m_axi接口,在测试台环境中,数组a、b、c必须分配在可被DMA访问的内存中。在测试台中,我们使用普通数组,在C仿真中是可以的。但在实际硬件测试时,需要确保这些数组位于FPGA可以访问的物理内存中。
现在,我们给出最终代码。
但是,用户要求只写一段代码,我们可以将设计代码和测试台代码分开描述。但这里我们只写设计代码(即硬件函数)和头文件,测试台另外提供。
因此,我们只提供设计代码(vector_add.h和vector_add.cpp)的内容。
由于在回答中,我们可以将两段代码合并展示,但为了清晰,我们分开。
头文件:
```cpp
#ifndef VECTOR_ADD_H_
#define VECTOR_ADD_H_
const int N = 1024;
void vector_add(int *a, int *b, int *c);
#endif
```
源文件(设计代码):
```cpp
#include "vector_add.h"
void vector_add(int *a, int *b, int *c) {
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return bundle=CONTROL_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=a offset=slave bundle=DATA_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=b offset=slave bundle=DATA_BUS
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=1024 port=c offset=slave bundle=DATA_BUS
for(int i = 0; i < N; i++) {
#pragma HLS PIPELINE II=1
int a_val = a[i];
int b_val = b[i];
c[i] = a_val + b_val;
}
}
```
测试台代码(供参考,不包含在用户要求的“HLS代码”中,但为了运行需要)已经在上面提供。
注意:在Vivado HLS中,我们可能需要指定目标设备,但代码本身不依赖。
现在,我们完成了。
注意:在Vivado HLS 2023.2中,如果运行C仿真,测试台应该输出“Test passed!”。
如果遇到问题,请检查编译指示是否正确,以及测试台是否包含正确的头文件。
最后,我们按照要求,在最后提出相关问题。</think>以下是一个可以在 Vivado HLS 2023.2 中运行的完整 HLS 示例代码,实现了一个简单的向量加法功能,并包含测试台验证:
### 向量加法 HLS 设计
#### 头文件 (`vector_add.h`)
```cpp
#ifndef VECTOR_ADD_H_
#define VECTOR_ADD_H_
#include <ap_int.h>
#include <hls_stream.h>
// 使用模板支持不同数据类型
template <typename T, int N>
void vector_add(T a[N], T b[N], T c[N]) {
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return bundle=control
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=a bundle=control
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=b bundle=control
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=c bundle=control
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=N port=a offset=slave bundle=gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=N port=b offset=slave bundle=gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=N port=c offset=slave bundle=gmem
for (int i = 0; i < N; i++) {
#pragma HLS PIPELINE II=1
c[i] = a[i] + b[i];
}
}
// 使用AXI Stream接口的版本
template <typename T, int N>
void vector_add_stream(
hls::stream<T> &a_stream,
hls::stream<T> &b_stream,
hls::stream<T> &c_stream
) {
for (int i = 0; i < N; i++) {
#pragma HLS PIPELINE II=1
T a_val = a_stream.read();
T b_val = b_stream.read();
c_stream.write(a_val + b_val);
}
}
#endif
```
#### 设计实现 (`vector_add.cpp`)
```cpp
#include "vector_add.h"
// 显式实例化模板(支持不同数据类型和长度)
template void vector_add<int, 1024>(int a[1024], int b[1024], int c[1024]);
template void vector_add<float, 512>(float a[512], float b[512], float c[512]);
template void vector_add_stream<int, 1024>(
hls::stream<int> &a_stream,
hls::stream<int> &b_stream,
hls::stream<int> &c_stream
);
```
#### 测试台 (`test_vector_add.cpp`)
```cpp
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include "vector_add.h"
#define TEST_SIZE 1024
int main() {
// 内存接口测试
int a_mem[TEST_SIZE];
int b_mem[TEST_SIZE];
int c_mem[TEST_SIZE];
int expected_mem[TEST_SIZE];
// 初始化测试数据
for (int i = 0; i < TEST_SIZE; i++) {
a_mem[i] = i;
b_mem[i] = i * 2;
expected_mem[i] = a_mem[i] + b_mem[i];
}
// 调用设计函数
vector_add<int, TEST_SIZE>(a_mem, b_mem, c_mem);
// 验证结果
int errors = 0;
for (int i = 0; i < TEST_SIZE; i++) {
if (c_mem[i] != expected_mem[i]) {
std::cerr << "Error at index " << i
<< ": expected " << expected_mem[i]
<< ", got " << c_mem[i] << std::endl;
errors++;
}
}
// AXI Stream接口测试
hls::stream<int> a_stream, b_stream, c_stream;
// 填充流数据
for (int i = 0; i < TEST_SIZE; i++) {
a_stream.write(i);
b_stream.write(i * 3);
}
// 调用流版本函数
vector_add_stream<int, TEST_SIZE>(a_stream, b_stream, c_stream);
// 验证流结果
for (int i = 0; i < TEST_SIZE; i++) {
int result = c_stream.read();
int expected = i + (i * 3);
if (result != expected) {
std::cerr << "Stream error at index " << i
<< ": expected " << expected
<< ", got " << result << std::endl;
errors++;
}
}
// 测试总结
if (errors == 0) {
std::cout << "Test passed successfully!" << std::endl;
return 0;
} else {
std::cerr << "Test failed with " << errors << " errors" << std::endl;
return 1;
}
}
```
### 代码解释
1. **接口定义**:
- `#pragma HLS INTERFACE`:定义硬件接口协议
- `s_axilite`:用于控制信号的AXI-Lite接口
- `m_axi`:用于大数据传输的AXI4主接口
- `hls::stream`:用于流式数据传输
2. **优化指令**:
- `#pragma HLS PIPELINE II=1`:实现流水线操作,每周期处理一个元素
- `#pragma HLS INTERFACE bundle`:将信号分组到同一接口
3. **模板设计**:
- 支持不同数据类型(int/float)和向量长度
- 显式实例化避免链接错误
4. **测试功能**:
- 同时测试内存接口和流接口版本
- 自动验证结果并输出错误信息
- 返回0表示成功,1表示失败
### Vivado HLS 使用步骤
1. 创建新项目:
- 选择目标设备(如 xc7z020clg400-1)
- 添加源文件(vector_add.h, vector_add.cpp)
- 添加测试台(test_vector_add.cpp)
2. 运行C仿真:
```bash
vitis_hls -f run_hls.tcl
```
3. 综合与实现:
- 在GUI中点击"C Synthesis"
- 完成后点击"Export RTL"
### 注意事项
1. 接口协议:
- 使用AXI-Lite用于控制信号
- 使用AXI4主接口用于大数据传输
- 流接口适合顺序数据访问
2. 资源优化:
- 使用`#pragma HLS PIPELINE`提高吞吐量
- 使用`#pragma HLS ARRAY_PARTITION`可分割大数组
- 使用`#pragma HLS DATAFLOW`实现任务级并行
3. 数据对齐:
- 确保数据地址对齐到64位边界
- 使用`memalign(64)`分配内存