HLS高級綜合能夠實作軟體代碼的硬體加速，主要是因為其對代碼中的回圈體（for，while）等進行了并行性優化，采用流水，展開，合并，嵌套，資料流等方法，將軟體中需要一步步執行的回圈體，在硬體電路中實作并行化處理，從而大幅提高計算速度，正好應對當下這種高計算量的需求，
本博客講解一下回圈體優化的一些方法，以及一些特殊回圈體的優化（嵌套for回圈，變數邊界回圈體），參考b站賽靈思官方HLS介紹視頻，
引數指標
綜合報告參考的指標引數，較為重要，如下圖：
Loop Trip Count：回圈總次數
Loop Iteration Latency：每次回圈占用時鐘周期
Loop Iteration Interval（Loop II）：兩次回圈之間的間隔
Loop Latency：整個回圈的時鐘周期
Function Latency：函式的時鐘周期
Function Iteration Interval：函式總共占用時鐘周期
優化方法
1. Pipeline：
不同次數的回圈進行流水線操作提高并行性改善Latency和Interval，流水操作的前提是不同回圈次數之間沒有資料依賴，
2. Unroll：
展開真個回圈體，等于復制回圈，同步進行以增加并行性
3. for回圈的合并
- 邊界都為常數的兩個回圈合并取最大的邊界
- 當for回圈合并的兩個回圈邊界一個是常數，另一個無法確定的時候無法合并，
- 上述兩個邊界都是不確定邊界時可以把邊界范圍大的拆分，使其一部分邊界相等
4.嵌套for回圈
通過代碼優化將后兩種嵌套轉化成前兩種
- 對上級回圈pipeline會將下級所有回圈unroll（資源利用率成倍（回圈展開后的總次數）增加），
- 建議對內部嵌套回圈展開，達到時延和資源的中和，
5. 其他優化
①rewind：縮短回圈多次執行的間隔，僅適用單回圈
②回圈邊界是變數的問題：
1.使用tripcount directive：手動設定回圈邊界的最大值最小值，
2.把回圈邊界的資料型別宣告成ap_int<W>，
3.使用assert macro，
上述三種方法優化效果比較：
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標籤：AI
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