关于Xilinx芯片中Block RAM和Distributed RAM 的区别

本文探讨了Xilinx FPGA中两种主要内存资源——Block RAM和Distributed RAM的区别。Block RAM提供大容量存储,适用于大量数据并行处理,而Distributed RAM则分布在整个逻辑阵列中,适合小规模、高速访问的需求。理解这两种内存类型对于优化FPGA设计至关重要。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 块RAM 和 分布式RAM

① Xilinx 的FPGA结构主要由CLB、IOB、IR、Block RAM组成,其中CLB是最最重要的资源。
② 以V5为例,1个CLB包括的2个Slice,每个Slice包括4个6输入查找表,4个FlipFlop和相关逻辑。在这里需要注意的是Slice分两种,SliceM和SliceL,它们都包括前面的东西,但是很特别的是SliceM还增加了基于查找表的分布式RAM和移位寄存器。
③ 每个CLB中都包含SliceL,但并不是每个CLB中都包含SliceM,整个一块V5芯片中SliceM和SliceL的比例为1:3。SliceM的放置有一定的规则,这里不做阐述。
### 解决Vivado中RAMB18RAMB36资源过度利用的方法 在设计过程中,合理规划配置FPGA内部的RAM资源对于提高性能至关重要。当面临RAMB18RAMB36资源过度利用的情况时,可以采取多种策略来优化资源配置。 #### 使用IP核生成定制化RAM模块 通过使用Xilinx Vivado工具链中的IP Catalog创建自定义大小的RAM实例,能够有效减少不必要的硬件开销。相比于直接编写Verilog代码实现相同功能,在某些情况下,这种方法允许更灵活地指定所需的深度宽度参数而无需受限于2的幂次方约束[^1]。 ```python # 创建新的 IP 核并设置其属性 set_property CONFIG.Memory_Type {True_Dual_Port_RAM} [get_ips my_custom_ram] set_property CONFIG.Component_Name {my_custom_ram} [current_fileset] ``` #### 合理分配数据结构布局 评估应用程序的数据流模式,并据此调整存储架构的设计方案。例如,采用分布式内存(Distributed Memory Generator)代替块状RAMBlock RAM),可以在一定程度上缓解大型单体式BRAM带来的压力;或者考虑分割大数据集为多个较小部分分别存放在不同位置以降低局部区域内的竞争程度。 #### 利用高层次综合(HLS)技术简化逻辑描述 借助HLS工具自动转换C/C++算法至RTL级电路模型的过程中,通常内置了一些针对特定应用场景下的优化机制,有助于减轻开发者手动调优的工作负担的同时也提高了最终合成结果的质量。这可能间接帮助解决了因不当编码习惯所引起的额外占用问题。 #### 实施资源共享时分复用技巧 分析现有程序是否存在重复计算或周期性操作的机会,则可以通过引入寄存器阵列、移位寄存器等手段共享物理单元完成相似任务从而节省空间;另外就是探索时间维度上的可能性——即让同一组硬件设施轮流服务于不同的请求源达到动态平衡的效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值