一、for 循环优化之pipeline

二、for 循环优化之unroll

在默认情况下 for 循环是折叠的（rolled），可以理解为每次循环都使用同一套电路，每
次循环分时复用。如果展开，则循环电路被复制若干份，具体数量可以通过参数设置。这些
复制出的电路可以同时执行不同的数据。

三、for 循环优化之merge

在上图示例中，loop_region 是一个用花括号括起来的区域。这里因为两个 loop 都是对
a 和 b 两个数组进行计算，所以可以通过 LOOP_MERGE 指定进行合并优化。
在合并之前两个 Loop 分别为 8 个周期，再加上进入和退出循环的时间消耗，所以整个
过程消耗 2*（8+1）=18 个时钟周期。合并之后整个循环消耗 8 个时钟周期，整个函数消耗
9 个时钟周期。由此可见循环的合并可以在一定程度上降低 latency，这是因为在默认的情况
下 for 循环会创建额外的状态机，而额外的状态机会占用额外的时钟周期以及额外的资源，
所以导致 latency 和资源的用量会有所增加。因此合并之后这两个方面都会降低。

四、for 循环优化之数据流DataFlow

可以看出数组 A 通过 Task A 生成数组 x，数组 x 通过 Task B 生成数组 y，数组 y 通过
Task C 生成数组 C，其数据流向图如图 17-2 所示。所以 Task A、B、C 之间是有数据依赖关
系的，所以可以用 pipeline 进行优化，但是因为有数据依赖关系，所以不能进行合并优化。

在示例 1 的情况中，刚好可以用到 DATAFLOW 数据流优化方法。数据流优化就是在三
个循环之间插入 Channel（可以是 Ping-pong RAM、FIFO 或 Register）。

在没有使用 DATAFLOW 时，三个循环顺序执行，是没有交叠的。DATAFLOW 之后是的
在执行 Loop B 的时候并不需要等到 Loop A 完全执行完之后再开始，只要 A 有输出，就可
以利用这个输出去执行 Loop B。这样多个任务之间就可以有交叠，降低了 latency，提高了
数据吞吐率。

五、for 循环优化之嵌套循环优化

对内部循环 pipeline，则会自动对循环做 LOOP_FLATTEN 优化，即把所有的嵌套循
环展开（flatten）为一个大循环。

unroll 展开和 flatten 展开是不一样的概念。unroll 是将循环体展开为并行操作，而
flatten 是将嵌套循环展开为单一循环。

六、数组优化 - - 数组分割

数组最终都会以 memory 的形式实现（RAM、ROM 或 FIFO）。如果这个数组作为顶层
函数的形参，那么最终就会以相应的 memory 接口形式呈现，包括相应的读写地址和数据以
及读写使能。如果数组在设计内部，最终就会映射为真正的 block RAM，LUTRAM，UltraRAM
或者 register，具体类型取决于在设计中使用的优化方法。
用 memory 或 memory ports 实现的数组往往是设计中的性能瓶颈。
Vivado HLS 提供了 3 种对数组分割的方法，分别是 block，cyclic 和 complete。block 分
割就是将数组元素分割为指定块数，然后依次填满每一块。Cyclic 方法就是分割为指定块数
后先每块分配一个元素，然后每块分配第二个元素，直至分配完所有元素。Complete 方法
就是每个元素分配一个寄存器存储。如图 20-1 所示：

七、函数层面优化

Inline

对函数的 inline 就是去除了函数的层次化，可以通过 INLINE 这个 directive 来实现。对
函数inlining的好处是可以改善资源消耗，因为inline之后就不再需要调用函数的相关逻辑。
对于一些小函数 Vivado HLS 会自动进行 inlining 处理，可以改善相应的 QoR（quality of
results）。如果不希望对某个函数自动 inline 的话可以通过 INLINE 这个 directive 中的-off 选
项实现。自动 inline 时在综合时的信息输出窗口中可以看到相应的输出信息。 Inlinin 之后
在综合后的 RTL 代码中相应的函数结构就没有了。

Allocation

Allocation 实际上是定义了函数和相应的 RTL module 之间的关系，也就是定义了在 RTL
代码中实现某个具体函数或者操作的实例数量。这个功能可以通过 ALLOCATION 这个
directive 来实现。
Allocation 的主要作用就是使相同函数被多次调用时可以有多个实例，这样可以使之并
行执行，能够改善 latency 并提高吞吐率，但是要占用更多的资源。

Dataflow

Dataflow 在 for 循环优化中用到过，在这里应用于函数。如图 23-1 所示，在默认情况
下，数据相关的函数之间是按顺序执行的，当 Dataflow 之后，顺序处理就变成了并行处理。
函数之间通过 Channel 连接，channel 可以时 ping-pong RAM 也可以是 FIFO。

DATAFLOW 可以作用于顺序执行的一些任务，这些任务可以是函数、循环或者两者都
有，DATAFLOW 就是把顺序处理机制变成了并行处理机制。上图中的 channel 表示后面的
任务并不需要等到前面的任务完全执行完了再执行，而是只需要前面的有数据输出到下一个
任务就可以开始执行了。所以 DATAFLOW 允许任务之间有交叠（overlap），这里的重叠就
是上述的并行处理（parallel process），这种机制可以降低 latency。

八、总结分析

改善吞吐率（ Throughput ）

常用于改善吞吐率的 directive 有 PIPELINE、ARRAY_PARTITION、UNROLL、DATAFLOW
等。
PIPELINE 可以作用于函数和循环，当作用于循环是有个 option，叫做 rewind，该选项
可以进一步改善吞吐率。
对于数组可以使用 ARRAY_PARTITION 来把数组分割成不同的部分，有 3 种分割方式。
对于循环还可以采用 UNROLL 来优化，这时有个选项 factor 用于控制循环被复制成几
份来并行执行。
DATAFLOW 可以作用于函数和循环，是一种 ping-pong 操作的方式。
可以看出提高吞吐率实际上就是通过提高吞吐率来实现的。

改善时延（ Latency）

常用于改善时延的 directives 有 LATENCY、LOOP_MERGE、LOOP_FLATTEN 等。
LATENCY 既可以作用于函数也可作用于循环。
LOOP_MERGE 用于将顺序的 Loop 合并在一起。
LOOP_FLATTEN 用于将嵌套的循环展开为一个大的循环。

改善资源（ Area）

常用于改善资源的方法是设置更精确的数据类型和位宽，还有一些 directives，如 INLINE、
ALLOCATE、ARRAY_MAP、ARRAY_RESHAPE、FUNCTION_INSTANTIATE 等。