Unroll & Pipeline | 细粒度并行优化的完美循环

本文转载自: XILINX开发者社区微信公众号

HLS 优化设计的最关键指令有两个:一个是流水线 (pipeline) 指令,一个是数据流(dataflow) 指令。正确地使用好这两个指令能够增强算法地并行性,提升吞吐量,降低延迟但是需要遵循一定的代码风格。展开 (unroll) 指令是只针对 for 循环的展开指令,和流水线指令关系密切,所以我们放在一起首先我们来看一下这三个指令在 Xilinx 官方指南中的定义:

Unroll: Unroll for-loops to create multiple instances of the loop body and its instructions that can then be scheduled independently.

Pipeline:Reduces the initiation interval by allowing the overlapped execution of operations within a loop or function.

Dataflow:Enables task level pipelining, allowing functions and loops to execute concurrently. Used to optimize through output and/or latency.

Unroll 指令在 for 循环的代码区域进行优化,这个指令不包含流水线执行的概念,单纯地将循环体展开使用更多地硬件资源实现,保证并行循环体在调度地过程中是彼此独立的。

Pipeline 指令在循环和函数两个层级都可以使用,通过增加重复的操作指令(如增加资源使用量等等)来减小初始化间隔。

Dataflow 指令是一个任务级别的流水线指令,从更高的任务层次使得循环或函数可以并行执行,目的在于减小延迟增加吞吐量。

Unroll 和 Pipeline 指令相互重合的关系在于,当对函数进行流水线处理时,以下层次结构中的所有循环都会自动展开,而使用展开指令的循环并没有给定对II的约束。在最新版本的 Vitis HLS 工具中,工具会自动分析数据之间的流水线操作关系,以II=1为目标优化,但是还是会受限于设计本身的算法和代码风格。下图非常清晰地阐明了Unroll 和 Pipeline 指令的关系,Pipeline 指令放置的循环层次越高,循环展开的层次也越高,最终会导致使用更大面积的资源去实现,同时并行性也更高。

这里如果循环的边界是变量的话,则无法展开。这将组织函数被流水线化,可以通过添加tripcount 等指令,指定循环在综合时大概的最大最小边界。

在循环流水线优化的过程中,有一个完美循环,半完美循环和非完美循环的代码风格概念,只有当流水线循环完美或半完美时,才可以将嵌套循环彻底并行展开。

完美循环:只有最里面的循环才具有主体内容,在循环语句之间没有指定逻辑,循环界限是恒定的。

半完美循环:只有最里面的循环才具有主体 (内容), 在循环语句之间没有指定逻辑,只有最外面的循环边界可以是可变的。

非完美循环:循环的主体内容分布在循环的各个层次或内层循环的边界是变量。

当我们要争去最大流水线循环的成功执行,就需要将非完美循环手动修改成完美或半完美循环。 以下代码例子给出了完美循环(左边)和非完美循环(右边)在Vitis HLS 中的执行结果。


综合完毕后,我们可以在分析窗口和综合报告中都很清晰的看出,完美循环在执行的时候,工具自动将内层循环LOOP_J和外层循环LOOP_I合并为一整个大循环,并实现了整个大循环的流水线操作,延迟的周期数为: (400-1) *1+8-1 =406个周期数,延迟大约为 408*2.5 = 1,020 ns

非完美循环中,内层和外层循环没有合并,只有内层循环LOOP_J 实现了流水线执行,进出内循环的浪费的时钟周期增加了整个循环的时钟周期,同时还有一些命令行没有办法跨越循环的层级实现调度上的优化,这些因素都导致了设计的延迟的增加。

本文关于pipeline 以及 unroll 指令的介绍到此结束,下篇文章我们将着重介绍 daraflow 指令。

最新文章