作者：Jack，来源：知乎
据观察，HLS的发展呈现愈演愈烈的趋势，随着Xilinx Vivado HLS的推出，intel也快马加鞭的推出了其HLS工具。HLS可以在一定程度上降低FPGA的入门门槛（不用编写RTL代码），也可以在某些场合加速设计与验证（例如在FPGA上实现OpenCV函数），但个人还是喜欢直接从RTL入手，这样可以更好的把握硬件结构。Xilinx官方文档表示利用HLS进行设计可以大大加速设计进度：
XIlinx官方文档片段
所以为了紧随时代潮流，所以也抽空玩了一下Xilinx的HLS工具，下面把整个过程分享给大家。我这里选择Cordic算法作为我的实现目标。Cordic算法原理很简单，所以这里不再赘述。首先介绍一下Vivado HLS设计流程：
Vivado HLS设计流程
可以看出我们需要做的是完成C/C++设计、Testbench编写以及Constraints/directives的添加。其中Constraints/directives是指利用约束/指令使HLS综合出的RTL代码更符合要求。接着，我们就可以利用HLS进行C层仿真与验证、C/RTL混合仿真与验证以及RTL代码的生成与打包。综上，HLS设计的主要工作内容包括三点：C/C++设计、Testbench设计以及约束的添加。下面就从这三点开始介绍。
一. Cordic算法的C++实现
算法头文件Cordic.h代码如下：
#include
#include
#define WA 17
#define FA 14
#define WS 16
#define FS 14
typedef ap_fixed
typedef ap_fixed
typedef ap_uint<2> flag_t;
const do_t Kn = 0.607252935;
const di_t PI = 3.1415926;
void cir_cordic(di_t alpha, do_t &mysin, do_t &mycos);
头文件的重点是声明数据类型。这里采用HLS中特有的定点数形式，包含ap_fixed.h与ap_int.h即可。由于输入为有符号弧度制（-3.1415～+3.1415），输出为-1～+1，所以定义两种数据精度：
di_t ：17bits = 1bit符号位 + 2bit整数 + 14bit小数
do_t：16bits = 1bit符号位 + 1bit整数 + 14bit小数
接着声明了函数与两个算法所需参数。
算法文件Cordic.cpp代码如下（注意：由于使用C++头文件ap_fixed.h，所以必须采用.cpp文件，否则编译出错）：
#include"Cordic.h"
void pre_cir_cordic(di_t full_alpha, di_t &alpha, flag_t &flag)
{
if(full_alpha > PI/2)
{
alpha = PI - full_alpha;
flag = 2;
}
else if(full_alpha < -PI/2)
{
alpha = -PI - full_alpha;
flag = 3;
}
else
{
alpha = full_alpha;
flag = 0;
}
}
void cir_cordic_calculate(di_t alpha, flag_t flag, do_t &mysin, do_t &mycos, flag_t &flag_delay)
{
const int N = 15;
do_t xi[N];
do_t yi[N];
di_t zi[N];
flag_t flag_delay_a[N];
xi[0] = Kn;
yi[0] = 0;
zi[0] = alpha;
flag_delay_a[0] = flag;
const di_t myarctan[15] = {
0.7853981, 0.4636476, 0.2449787, 0.1243549, 0.0624188,
0.0312398, 0.0156237, 0.0078123, 0.0039062, 0.0019531,
0.0009765, 0.0004883, 0.0002441, 0.0001221, 0.0000610
};
int m = 0;
for(m = 0; m
if(zi[m] >= 0)
{
xi[m+1] = xi[m] - (yi[m] >> m);
yi[m+1] = yi[m] + (xi[m] >> m);
zi[m+1] = zi[m] - myarctan[m];
}
else
{
xi[m+1] = xi[m] + (yi[m] >> m);
yi[m+1] = yi[m] - (xi[m] >> m);
zi[m+1] = zi[m] + myarctan[m];
}
flag_delay_a[m+1] = flag_delay_a[m];
}
mysin = yi[N-1];
mycos = xi[N-1];
flag_delay = flag_delay_a[N-1];
}
void post_cir_cordic(do_t mysin, do_t mycos, flag_t flag_delay, do_t &sin_out, do_t &cos_out)
{
switch(int(flag_delay))
{
case 2: sin_out = mysin; cos_out = -mycos; break;
case 3: sin_out = mysin; cos_out = -mycos; break;
default: sin_out = mysin; cos_out = mycos; break;
}
}
void cir_cordic(di_t full_alpha, do_t &sin_out, do_t &cos_out)
{
di_t alpha;
flag_t flag;
do_t mysin;
do_t mycos;
flag_t flag_delay;
pre_cir_cordic(full_alpha, alpha, flag);
cir_cordic_calculate(alpha, flag, mysin, mycos, flag_delay);
post_cir_cordic(mysin, mycos, flag_delay, sin_out, cos_out);
}
算法主要有三个函数组成：
1.pre_cir_cordic：将输入角度从-π～+π映射到 -π/2～+π/2中。
2.cir_cordic_calculate：利用旋转公式进行Cordic算法计算，这里设置旋转次数为15次，精度较高。
3.post_cir_cordic：根据输入角度矫正输出值正负。
最后，通过cir_cordic函数实现上述三个函数的整合。至此，Cordic算法的C++设计结束。
二. Testbench设计
为了验证设计的正确性，需要编写Testbench对C++代码以及综合后的RTL进行测试。本文的Testbench.cpp代码如下：
#include "Cordic.h"
#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
#define RAND (rand()%181) - (rand()%181)
#define Test_round 100
#define STANDARD 0.01
int main()
{
srand(RAND_MAX);
int i;
for(i=0; i
di_t data_in = (di_t)(RAND * 3.1415926/180);
do_t sin_out;
do_t cos_out;
do_t sin_ref;
do_t cos_ref;
sin_ref = (do_t)sin((float)data_in);
cos_ref = (do_t)cos((float)data_in);
cir_cordic(data_in, sin_out, cos_out);
if(abs((float)(sin_ref - sin_out))>STANDARD || abs((float)(cos_ref - cos_out))>STANDARD)
{
cout<<"Error: error is too big"<
}
cout << setfill(' ') << setw(18) << right << sin_ref;
cout << setfill(' ') << setw(18) << right << sin_out;
cout << setfill(' ') << setw(18) << right << cos_ref;
cout << setfill(' ') << setw(18) << right << cos_out;
cout <
cout<<"Success: C++ - verification pass"<
}
本测试平台利用随机数生成-π～+π的测试向量对程序进行测试。以math.h中的三角函数作为评判标准。为了缩短时间，选择100组测试向量进行测试，若算法误差大于给定值，则报错；若算法误差均小于给定值，则输出验证通过信息。C验证平台设计完成。
三. 验证与directives的添加
1.初步算法的C仿真与综合
根据上述代码，可以对工程进行C仿真，仿真结果如下：
C仿真结果
可以看出C仿真通过，算法正确。接着综合工程，得到综合结果如下：
C综合报告
可以看出代码时钟符合要求，但是Latency（延迟）和Interval（吞吐量倒数）较大。此时吞吐量较小，64个时钟输出一个计算结果，并没有发挥FPGA的并行优势，所以需要添加Directives对工程综合进行约束。
2.Directives添加
由于Cordic算法中旋转公式部分为循环，所以将循环展开并加入流水线可以大大减小延时以及增加吞吐量。同时也对计算函数加入流水线以提高吞吐量。建立一个新的solution：Add_Directives，其Directive添加结果如下：
Directive添加结果
此时再对算法进行综合，得到综合报告对比如下：
综合报告对比
可以看出添加Directives后，吞吐量大大提高，已经达到最大值，即每个时钟都输出一个计算结果。算法延时也从63个clk减小到4个clk，此时RTL代码已经较为理想。
3.C/RTL联合仿真
由上，代码设计部分与约束添加已经全部完成，下面进行联合仿真，对RTL代码进行验证。验证报告如下：
混合仿真报告
可以看出RTL仿真与C仿真均通过，说明设计正确。利用Vivado simulator打开RTL仿真波形，如下：
RTL仿真波形
可以看出RTL波形中明显体现出4 clk的Latency和1 clk的Interval，并且利用计算器进行验算，证明计算结果正确，所以RTL代码综合成功。
四. IP打包
直接利用HLS进行IP打包即可生成IP核。在相应工程中引入IP核路径（在对应solution内的impl文件夹内）即可调用HLS生成的IP核。本IP核接口如下：
Cordic IP
那么根据上节仿真波形进行接口输入的描述就可以使用该IP。至此，整个HLS设计过程结束。
五. 总结
整个HLS设计过程还是比较清晰的，重点在于了解HLS的支持范围以编写符合规范的高层次代码，其次是对硬件有一定认识以引入合适的directives。HLS的确在很大程度上加快了设计进度，使用也非常方便，所以我以后决定还是从RTL层面进行设计，因为那样觉得自己更NB一点。
