http://www.tuicool.com/articles/eQ7nEn
终于到了HLS部分。HLS是High Level Synthesis的缩写，是一种可以将高级程序设计语言C，C++，SystemC综合为RTL代码的工具。
生产力的发展推动了设计模式。在电子技术初级阶段，人们关注的是RLC电路，通过建立微分方程求解电路响应。门级电路是对RLC的初步封装，人们进而采用布尔代数、卡诺图进行电路设计与分析。之后随着集成电路进一步发展，门电路可以集成为寄存器、触发器、ROM等宏单元，设计工具也变得更为高度模块化。算法级别的电路设计，则一直没有特别好的工具，直到出现了HLS。HLS可以将算法直接映射为RTL电路，实现了高层次综合。从这个层面上讲，System Generator也是一种高层次综合工具，因为它将matlab算法描述综合为RTL代码。如果今后机器学习、人工智能获得重大突破，或许会出现将人类自然语言综合为RTL代码的工具，不知我们是否能见证它的面世。
HLS的学习资源可以参考 http://xilinx.eetrend.com/article/5096 。本节给出较为通用的矩阵与向量相乘例子，从全串行到全并行进行了一步步优化实现。
矩阵实验室Matlab是比较常用的数学仿真软件。本博主用的是R2013a版本。为了验证矩阵向量相乘正确性，我们先用matlab生成测试矩阵和向量，并利用matlab计算结果。代码如下：
clear; clc; close all; N = 5; A = randi([1,100],N,N); b = randi(100,N,1); c = A*b; KKK_SaveToCHeaderFile(A,‘A.h‘); KKK_SaveToCHeaderFile(b,‘b.h‘); KKK_SaveToCHeaderFile(c,‘c.h‘);
这里给出的是A*b = c的简单例子，A为5X5矩阵，b为5X1向量，结果c为5X1向量。其中KKK_SaveToCHeaderFile()是将矩阵、向量保存为C语言数组的子函数，定义如下：
function [] = KKK_SaveToCHeaderFile(var,fn) fid = fopen(fn,‘w‘); var = reshape(var.‘,1,[]); fprintf(fid,‘%d,\r\n‘,var); fclose(fid);
给出测试例程中，A如下：
82 10 16 15 66 91 28 98 43 4 13 55 96 92 85 92 96 49 80 94 64 97 81 96 68
76 75 40 66 18
9800
15846
16555
23124
22939
运行matlab脚本之后，生成三个文件：A.h，b.h，c.h，这些是作为HLS程序的输入数据和参考结果。下面我们用HLS工具实现上述矩阵X向量的功能。第一步，运行Vivado HLS。
选择第一项，Create New Project，建立新工程MatrixMultiply
输入路径和工程名之后，点Next。
添加顶层模块文件。这里我们Top Functions输入MatrixMultiply，然后New File...，新建一个.c文件，命名为MatrixMultiply.c（后缀不要省略！），然后点Next
添加顶层文件测试脚本。这里New一个文件TestMatrixMultiply.c（后缀不要省略！），然后Add前面用Matlab生成的A.h，b.h，c.h，如下图所示：
点Next，选择解决方案配置，如下图所示
其余保持默认，只修改Part Selection部分，改为ZedBoard。改完后，Finish即可进入主界面，如下图所示
可以看出，Vivado HLS界面很像很像Xilinx SDK，不同的是前者负责PL部分开发，后者负责PS软件编写，定位不同决定了二者今后的路必然走向分歧。
将MatrixMultiply.c内容改为：
typedef int data_type;
#define N 5
void MatrixMultiply(data_type AA[N*N],data_type bb[N],data_type cc[N])
{
int i,j;
for(i = 0;i<N;i++)
{
data_type sum = 0;
for(j = 0;j<N;j++)
{
sum += AA[i*N+j]*bb[j];
}
cc[i] = sum;
}
}
将TestMatrixMultiply.c内容改为：
#include <stdio.h> typedef int data_type; #define N 5
const data_type MatrixA[] = { #include "A.h" }; const data_type Vector_b[] = { #include "b.h" }; const data_type MatlabResult_c[] = { #include "c.h" };
data_type HLS_Result_c[N] = {0}; void CheckResult(data_type * matlab_result,data_type * your_result); int main(void) { printf("Checking Results:\r\n"); MatrixMultiply(MatrixA,Vector_b,HLS_Result_c); CheckResult(MatlabResult_c,HLS_Result_c); return 0; }
void CheckResult(data_type * matlab_result,data_type * your_result) { int i; for(i = 0;i<N;i++) { printf("Idx %d: Error = %d \r\n",i,matlab_result[i]-your_result[i]); } }
首先进行C语言仿真验证，点这个按钮：
结果如下：
从C仿真输出看到，仿真结果与matlab计算结果一致，说明我们编写的C程序MatrixMultiply是正确的。
接下来进行综合，按C仿真后面那个三角形按钮，得到结果如下：
注意到，计算延迟为186个时钟周期。这是未经过优化的版本，记为版本1。
为了提高FPGA并行计算性能，我们接下来对它进行优化。
打开MatrixMultiply.c，点Directives页面，可以看到我们可以优化的对象。
注意到矩阵和向量相乘是双层for循环结构。我们先展开最内层for循环，步骤如下：
右键点击最内侧循环，右键，然后Insert Directive...
弹出对话框如下，Directives选择UNROLL，OK即可，后面所有都保持默认。
再次综合后，结果如下
可见效果非常明显，延迟缩短到51个时钟周期。
用同样方法，展开外层循环，综合后结果如下：
计算延迟又降低了1/3！！！
可是代价呢？细心的你可能发现占用资源情况发生了较大变化，DSP48E1由最初的4个变为8个后来又成为76个！！！
FPGA设计中，延迟的降低，即速度提高，必然会导致面积的增大！
循环展开是优化的一个角度，另一个角度是从资源出发进行优化。我们打开Analysis视图，如下所示：
从分析视图可以看出各个模块的运行顺序，从而为优化提供更为明确的指引。我们发现AA_load导致了延迟，如果所有AA的值都能一次性并行取出，势必会加快计算效率！
回到Synthetic视图，为AA增加Directives：
选择Resources，再点Cores后面的方框，进入Vivado HLS core选择对话框
按上图进行选择。使用ROM是因为在计算矩阵和向量相乘时，AA为常数。确认。
仍然选择AA，增加Directives，如下图：
选择数组分解，mode选择完全complete，综合后结果如下图：
延迟进一步降低，已经降到11个时钟周期了！！！是否已经达到极限了呢？？？
答案是否定的。我们进入Analysis视图，看一下还有哪些地方可以优化的。经过对比发现bb也需要分解，于是按照上面的方法对bb进行资源优化，也用ROM-2P类型，也做全分解，再次综合，结果如下：
发现延迟进一步降低到8个时钟周期了！！！
老师，能不能再给力点？
可以的！！！！
我们进入分析视图，发现cc这个回写的步骤阻塞了整体流程，于是我们将cc也进行上述资源优化，只不过资源类型要变为RAM_2P，因为它是需要写入的。综合结果：
整体延迟已经降低到6个clk周期了！！！
再看Analysis视图：
延迟已经被压缩到极限了。。。。
老师，还能再给力点嘛？
答案是可以的！！！！
我们前面的所有运算都是基于整形数int，如果将数值精度降低，将大大节省资源。
注意现在DSP48E1需要100个！
看我们如何将资源再降下来。这就需要借助“任意精度”数据类型了。
HLS中除了C中定义的char，shrot，int，long，long long 之外，还有任意bit长度的int类型。我们将代码开头的data_type定义改为：
#include <ap_cint.h> typedef uint15 data_type;
由于matlab生成的随机数在1~100以内，乘积范围不会超过10000，于是取15bit就能满足要求。
首先验证下结果的正确性，用C Simulation试一下。结果如下：
看来结果是正确的（当然也不排除数位不够，溢出后的结果相减也是0，需要你自己决定数值位宽）
综合一下，结果如下：
延迟缩短了一半，DSP48E1减少到原来的1/4！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
我和我的小伙伴们都震惊了！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
再看Analysis视图
可以发现我们的资源利用率已经达到极致，时序已经压缩到无以复加，实现了全并行计算，系统时钟完全可以达到100MHz，延迟仅3CLK，约30ns，相比matlab，得到约数百倍加速（matlab进行矩阵——向量相乘时采用浮点计算）。
通过本文实验，可以发现利用Vivado HLS实现从最初的C串行实现到全并行实现的步步优化，总结一下优化步骤：
（1）粗优化（循环展开、子函数内联）
（2）访存优化（块存储分散化、多端口存取）
（3）精优化（数值位宽优化、流水线优化）
（4）总线化（利用AXI4、AXI-Stream总线接口，降低整体访存需求）
利用HLS可以将原来的C算法快速部署到FPGA上，减少直接进行硬件编程的工作量。在很多情况下，优化手段可以和CUDA进行类比，相互借鉴。CUDA其实更接近软件接口，而HLS更接近硬件编程接口，或许今后两者会在新的层次上融合为统一架构语言。