HLS中，C是用来描述硬件的，不是软件编程的，这是基本概念。
下面记录一些常用的C描述技巧。
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移位寄存器的描述。
for(i = N - 1;i > 0;i--){
#pragma HLS unroll
shift_reg[i] = shift_reg[i - 1];
}
shift_reg[0] = x;
对于一维向量的操作描述，使用for循环来描述。
为了更精确的描述左移位操作的先后顺序，不再使用i++的方式，而是使用i–。
最后，补充跳出循环边界后，收尾操作。
为了使HLS能够理解移位的并行特点，正确理解设计意图，添加unroll约束，将for完全展平。
verilog中的拼位操作，实际上是被编译器自动进行了按bit展平处理，虽然代码中没有体现这个展平过程，但是我们心里必须知道，是由这个展平过程的。
C语言里，没有拼位操作符，所以，代码中要么手动展平，要么使用for循环描述一系列只有下标不同的类似操作，并用pragma unroll通知编译器完成展平。
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循环起始间隔(II)是另一个重要的性能度量。 它定义为本次循环到下一次循环开始的时钟周期数。 在本例中， 循环II值为1， 这意味着我们可以在每个周期中启动新的迭代循环。
任何for循环都可以进行流水化优化。
我们通过#pragma HLS pipeline在Vivado HLS 中实现。
在大多数情况下， 循环流水线会减少循环的间隔时间， 但不会影响延迟时间。
请注意， 如果没有适当的数组分割， 展开内部循环可能不会提高性能， 因为并发读取操作的数量受到内存端口数量的限制。
有些代码中的内层循环Vivado HLS是无法完全展开的， 因为循环边界不是常量。
这种循环边界不是常量的情况，是需要尽量避免的。
dataflow 指令和pipeline指令都生成能够流水线执行的电路。 关键的区别在于任务流水的粒度不一样。 pipeline 指令构造了一个在循环级别上有效的流水线化的体系结构， 由指令中的II所决定。
dataflow 指令构造了一种体系结构，这些粗粒度操作不是静态调度的， 是通过流水线中的数据握手来动态地控制的。
dataflow 指令必须要有存储器设置以保证在不同进程之间传递数据。 它使用FIFO实现存储。
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由于种种原因， 最好使用c++和Vivado HLS模板类
apint<>, ap_uint<>, ap fixed<>, ap_ufixed<>
来表示任意精度数据。
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当我们选择片上存储器的时候， 需要在嵌入式存储器（例如Block RAM） 或触发器（FF） 之间权衡。
FF的数量通常也限制在大约10万字节左右。
BlockRAM（BRAM） 提供更高的容量， 拥有Mbytes的存储量， 其代价是有限的可访问性。
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array_reshape和array_partion 都提高了一个时钟周期内可以读取的数组元素个数。
在使用array_reshape 的时候， 所有的元素在变换后的数组中共用同一个地址， 但是array_partition 变换后数组中地址是不相关的。
array_reshape directive 会形成大的存储块， 这样可能更容易高效地映射到FPGA 的资源上。
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HLS 中， 通过调用类hls::stream<> 创建FIFO类型的数据结构， 可以很好的进行仿真和综合。
数据通过write() 函数顺序的写入， 通过read() 函数读出。
hls::stream 只能通过引用的方式在函数之间进行传递。
来看一个矩阵块乘的例子。
typedef int DTYPE;
const int SIZE = 8;
const int BLOCK_SIZE = 4;
typedef struct {
DTYPE a[BLOCK_SIZE];
} blockvec;
typedef struct {
DTYPE out[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];
} blockmat;
void blockmatmul(
hls::stream<blockvec> &Arows,
hls::stream<blockvec> &Bcols,
blockmat &ABpartial,
int it)
{
#pragma HLS DATAFLOW
int counter = it % (SIZE/BLOCK_SIZE);
static DTYPE A[BLOCK_SIZE][SIZE];
DTYPE AB[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = { 0 };
if(counter == 0){ //only load the A rows when necessary
loadA: for(int i = 0; i < SIZE; i++) {
blockvec tempA = Arows.read();
for(int j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) {
#pragma HLS PIPELINE II=1
A[j][i] = tempA.a[j];
}
}
}
partialsum: for(int k=0; k < SIZE; k++) {
blockvec tempB = Bcols.read();
for(int i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) {
for(int j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) {
AB[i][j] +=A[i][k] * tempB.a[j];
}
}
}
writeoutput: for(int i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) {
for(int j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) {
ABpartial.out[i][j] = AB[i][j];
}
}
}
这个代码中，使用了多个编码技巧。
通过typedef，将一维数组封装到一个struct中，这样，一维数组被理解为一个元素，然后，可以用stream容器来封装一个结构体元素。
通过typedef，将一个二维数组封装到一个struct中，这样，二维数组被理解为一个结构体对象，这样，二维数组就在后面被理解为一个输出对象。
输入参数使用了stream的具象类，这为模块级的流水化提供了保证。
在函数内，语句块被顺序分为了三大块，这为函数内的任务级的流水化提供了保证。任务从上游到下游，分别是输入缓冲，计算处理，临时结果输出。
这里使用了cache，这是一个良好的代码风格，最小化IO访问。static cache（例如A）用static定义，表示这是在多次调用中可以共享的资源。local cache（例如AB）则没有这个关键字。
先来看第一个任务。
使用了条件显隐，精确控制了cache的装载。
stream容器封装的类型是blockvec，所以，每一次read，都是读取的一个blockvec结构体元素，也就是一个一维数组。读取到一个local cache（例如tempA）中缓冲。
对一维数组的遍历，需要使用一个for循环。将tempA中的数据，导入static cache （例如A）中缓冲。
再来看第二个任务。
在最外层for循环中，每次迭代开始，发起一次read，同样的，是从stream容器中读取的一个blockvec结构体元素，放到一个local cache（例如tempB）中缓冲。
内层，需要一个两层嵌套for循环进行逐点处理。所以这里的循环变量，最能使用的是ij，而最外层反而使用的k。经过内层的这个两层嵌套for循环的逐点处理后，二维数组AB中的每个元素都被更新了一次。在最外层for循环的控制下，每次最外层迭代，AB都会被逐点更新一次。
AB是作为中间结果变量使用的，全部的迭代结束后，AB中的中间结果，就是最终结果。
再来看第三个任务。
用一个两层嵌套for循环，进行逐点处理。将中间结果变量AB中寄存的最终结果，逐点拷贝到输出对象中去。
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来看一个直方图的例子。
void histogram(int in[INPUT SIZE], int hist[VALUE SIZE])
{
int val;
for(int i = 0; i < INPUT SIZE; i++) {
#pragma HLS PIPELINE
val = in[i];
hist[val] = hist[val] + 1;
}
}
这是原始风格的C描述。
使用了临时变量，也使用了pipeline。但是，代码中仍然存在read after then write。由于内存的重复读写， 系统只能实现II =2的循环。
这是因为在每次迭代循环中我们均需要从hist[]数组中读取数据和写入数据。
改进后的代码如下：
#include ”histogram.h”
void histogram(int in[INPUT SIZE], int hist[VALUE SIZE])
{
#pragma HLS DEPENDENCE variable=hist intra RAW false
int acc = 0;
int i, val;
int old = in[0];
for(i = 0; i < INPUT SIZE; i++) {
#pragma HLS PIPELINE
val = in[i];
if(old == val) {
acc = acc + 1;
}
else {
hist[old] = acc;
acc = hist[val] + 1;
}
old = val;
}
hist[old] = acc;
}
这里使用了几个编码技巧。
首先，通过修改代码，解除了hist数组的intraRAW数据依赖关系，
然后，显式约束dependence，告诉HLS编译器，hist数组不存在intra RAW数据依赖关系。
来看看代码如何修改，可以消除intra RAW的数据依赖性？
第一，使用了临时变量，acc，old，val，作为local cache，
第二，使用了条件控制，避免intraRAW，我们知道，影响II的原因，是因为在同一次迭代中，出现了intraRAW，但是严格意义上，只有对同一个数组元素的intraRAW，才是不可实现的。而对于不同数组元素，是不存在intraRAW的，因为可以通过多端口来访问不同的数组元素。
在本例中，if的语句块，只有对local cache的操作，所以不会出现intraRAW，而else的语句块中，hist[old]和hist[val]，也不是同一个元素，所以也不会出现intraRAW。其中的关键，就是用val和old作为两个索引坐标，并将old == val作为语句块的控制条件。
在每次迭代的开始阶段，读取in的元素，寄存到val中，
然后判断val和old是否相同，如果相同，则只操作acc，
如果不相同，则将acc中的计数，写入old索引的数组元素中。然后将val索引的元素的值导入acc，然后将acc加一。
在每次迭代的最后收尾阶段，更新old，将本次输入的val更新到old中，为下一次迭代准备好数据上下文环境。
全部迭代结束后，进行最后的收尾工作，将最后的acc写入最后的old索引的元素。由于最后的收尾是在for循环之外，所以，不会影响for循环的II。
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HLS中， 有多种编码方式可以将代码中的数组接口综合成AXIS流接口，
一种是使用接口约束，
另一种是使用 hls::stream<> 方式显式建立总线流接口。
HLS包含 hls::linebuffer<> 和 hls::window buffer<> 类， 它们可以简化窗口缓冲区和行缓冲区的管理。
但是我们也可以手写一些简约的代码，用来描述行缓冲和窗口。
如果不使用linebuffer，那么window的设置，代码如下：
row_loop: for (int row = 0; row < MAX_HEIGHT; row++) {
col_loop: for (int col = 0; col < MAX_WIDTH; col++) {
#pragma HLS pipeline
for (int i = 0; i < 3; i++) {
for (int j = 0; j < 3; j++) {
int wi = row + i − 1;
int wj = col + j − 1;
if (wi < 0 || wi >= MAX_HEIGHT || wj < 0 || wj >= MAX_WIDTH) {
window[i][j].R = 0;
window[i][j].G = 0;
window[i][j].B = 0;
} else
window[i][j] = pixel_in[wi][wj];
}
}
}
if (row == 0 || col == 0 || row == (MAX_HEIGHT − 1) || col == (MAX_WIDTH − 1)) {
pixel_out[row][col].R = 0;
pixel_out[row][col].G = 0;
pixel_out[row][col].B = 0;
} else
pixel_out[row][col] = filter(window);
}
}
}
在外层的两层嵌套for循环中，对图像进行逐点处理。
在循环体内，开始阶段，就是设置window，window是一个二维数组，所以设置window需要用到一个两层嵌套的for循环，进行逐点处理。
由于存在对输入的形参数组pixel_in的反复读取，所以这个代码的II是很高的。
改进的方法，就是使用linebuffer。
rgb_pixel window[3][3];
rgb_pixel line_buffer[2][MAX WIDTH];
#pragma HLS array_partition variable=line_buffer complete dim=1
row_loop: for (int row = 0; row < MAX_HEIGHT; row++) {
col_loop: for (int col = 0; col < MAX_WIDTH; col++) {
#pragma HLS pipeline
for(int i = 0; i < 3; i++) {
window[i][0] = window[i][1];
window[i][1] = window[i][2];
}
window[0][2] = (line_buffer[0][col]);
window[1][2] = (line_buffer[0][col] = line_buffer[1][col]);
window[2][2] = (line_buffer[1][col] = pixel_in[row][col]);
if (row == 0 || col == 0 ||
row == (MAX_HEIGHT − 1) ||
col == (MAX_WIDTH − 1)) {
pixel_out[row][col].R = 0;
pixel_out[row][col].G = 0;
pixel_out[row][col].B = 0;
} else {
pixel_out[row][col] = filter(window);
}
}
}
同样的，在外层的两层嵌套for循环中，对图像进行逐点处理。
在逐点处理的每次迭代的开始阶段，就是设置window，window是一个二维数组，所以设置window需要用到一个两层嵌套的for循环，进行逐点处理。但是这里，我们选择的设计风格是手工展平。
设置window分两个stage，
stage1，move window to eject oldest data，这个操作，是在一个一层for循环中逐行完成的，在每一行中，移动窗口，覆盖掉最旧的数据。
stage2，update window from newest data，这个操作，这里是逐行手工完成的。这里涉及到两个动作，一个是update window，一个是update linebuffer。
需要遵循“先取用再覆盖”的原则，防止数据丢失。
所以，首先用oldest linebuffer的对应column的数据，更新窗口，
然后，再用newer linebuffer的对应column的数据，更新older linebuffer的对应column的数据，并同时更新窗口，
依次向下处理，更新各个linebuffer，并同时更新window。
最后，将本点数据，即newest data 更新到newest linebuffer的对应column，并同时更新窗口。
在大多数情况下， 计算缓冲区窗口只是输入图像的一个区域。 然而， 在输入图像的边界区域， 滤波器
进行计算的范围将超过输入图像的边界。