7、Gateway In和Gateway Out详解
7.1 Simulink到FPGA的转换
Simulink中的仿真模型为连续时间系统，数据格式多种多样；而FPGA中为离散时间系统，数据必须用一定的位数进行量化。两者之间必须要进行从连续到离散的转换、数据格式的转换，否则无法进行正确的FPGA设计。Xilinx Blockset中提供了相应的解决方案。
Gateway In和Gateway Out这两个block便是Simulink与FPGA之间的转换接口。经过转换后，Gateway In对应的是HDL模型中input；Gateway Out对应的是HDL模型中的output。可以说，所有的System Generator设计中必须包含至少一个Gateway In和Gateway Out。
7.2 Gateway In block
7.2.1 数据类型转换
Gateway In block可以完成从Simulink数据类型到FPGA数据类型的转换：
借助于此功能，在Simulink中搭建仿真模型，外部信号可以传入FPGA系统，方便的进行仿真测试。数据类型转换势必会牵扯到量化和溢出的问题，Gateway In block也对此做了相关支持，具体可参考参数设置小节。
7.2.2 block特性
除了数据类型转换功能外，Gateway In block还具有如下特性功能：
block的Simulink仿真信号按照设置的数据格式转换并存储到dat文件中，在testbench中调用（具体可参考本系列上一篇博文）。
7.2.3 参数设置
(1).在Output Type和Arithmetic type中可以设置转换后输出数据的格式：
Boolean：布尔逻辑值，在HDL模型中对应单比特信号。
Fixed-point：定点数，包括“Signed（2’s comp）”带符号数二进制补码和“Unsigned”无符号数两种。
Floating-point：浮点数，Floating-point
Precision可以设置数据为单精度（Single）、双精度（Double）或自定义的浮点数格式（Custom，自行规定指数与尾数位宽）。
(2).用有限位宽表示Simulink中的数据类型，必然会产生量化误差。在Quantization中可以选择数据的量化方式：
Truncate：直接舍弃不需要的低位。
Round（unbiased：+/-Inf）：以四舍五入的方式量化。
(3).数据转换过程中还可能会出现溢出（设置的数据格式无法表示Simulink中的值），Overflow中可以设置不同的处理方式：
Wrap：舍弃掉需要表示的值的高位。
Saturate：溢出的数转换为（所设置的数据格式能表达的）最大值或最小值。
Flag as error：溢出时Simulink会报错（这个选项只在Simulink仿真时有效，在导出到FPGA时仍当作wrap处理）。
这里可以设置Gateway In转换到FPGA设计后的接口类型：“None”表示作为HDL设计的输入端口；“AXI4-Lite”表示会被当作AXI4-Lite总线（目前不会用到，相关配置也暂时不做介绍）。
IOB timing constraint设置该端口的时序约束：“None”表示不作约束；“Data rate”会将System Generator block中的系统时钟周期设置作为IO时钟约束。
如果System Generator的设计中，Gateway In恰好对应于FPGA硬件设计中的某个管脚，可以选中“Specify IOB location constraints”，根据提示完成管脚位置与IO电平标准的设置。
7.3 Gateway Out block
7.3.1 block特性
与上一个block相反，Gateway Out block是完成从FPGA数据类型到Simulink数据类型的转换。其具有如下特性：
定义了FPGA设计中的输出端口，修改block名称即可修改HDL端口信号名称。Gateway Out还可以只作为测试端口，此时只是为了观察DSP系统内部，不会导出到FPGA设计中。
使用System Generator生成testbench时，软件会把从Gateway Out block输出的Simulink仿真信号存储到dat文件中，在testbench中调用来帮助设计中检查设计是否符合预期。
7.3.2 参数设置
当System Generator设计的DSP系统后续还接入了其它Simulink仿真模块时（即System Generator仅作为Simulink仿真的一个子系统），需要选中“Propagate data type to output”，将FPGA数据类型转换为相应的Simulink数据类型。
当选中“Translate into output port”时，该block将会作为FPGA设计的输出端口；如果没有选中，则该block会被视作为了观察DSP系统内部信号的测试端口，同时该block在Simulink中显示为灰色，如下图：
“Implementation”标签下的设置与上一个block基本相同，不再赘述。
8、设计优化与导入MATLAB变量
8.1 优化设计
在第4篇中我们进行了设计的资源分析，结果如下：
该设计使用了6个DSP单元，这是因为该FIR滤波器系数有11个，且具有对称性，因此需要使用6个乘法器并行运算。打开FDATool，点击上方的“Filter Coefficients”按钮，可查看滤波器系数：
System Generator中FPGA时钟设置为20MHz；Gateway In block的采样率也为20MHz。这样每个时钟都要处理一个数据，因此在实现滤波器时采用了并行结构，占用了6个乘法器。
我们可以设置过采样模式来优化设计的资源使用率。在System Generator block中将FPGA clock period设置为8.33ns（120Mhz）；Simulink system period设置为1/120e6（120MHz）；Gateway In的采样率比便。这样每6个时钟处理一个数据，期望所有的乘法操作能共用一个乘法器。
点击Generate导出设计，此时Simulink会提示一个警告：
主要提示我们采样率和时钟的设置，本设计是故意采用这种设置方式的，因此不用在意这个警告。运行结束后，生成资源分析报告：
看到DSP单元只使用了一个，其它资源也节省了超过一半，符合预期。总而言之，在进行System Generator设计时，要综合考虑设计指标和硬件实际情况来对设计进行针对性优化。
8.2 导入MATLAB变量
Simulink已经提供了足够强大的功能，但有些设计还是需要在MATLAB中进行（比如考察位宽对数据量化的影响）。System Generator提供了该特性：可以将MATLAB的workspace中的变量直接用于block参数配置。
假设在MATLAB中已经确定某一数据的最佳位宽，workspace如下：
打开Gateway In block（或其它需要配置该值的block），在编辑框里直接输入workspace中的变量名称即可：
所有的block都支持该特性。
9、选择最佳数据类型
目前，还有些问题需要解决：
传统的HDL模型设计方法中，博主通常会用MATLAB进行仿真，确认位宽对数据量化的影响；或在Vivado中仿真，截取合适的滤波器输出位数。System Generator提供的相关特性可以大大简化该流程，本文将对此做介绍。
9.1 本设计使用到的block
Xilinx block
Convert（->Basic Elements）：数据格式转换
Reinterpret（->Basic Elements）：数据格式转换
其它block
Digital Filter Design（DSP System Toolbox->Filtering->Filter
Implementations）：设计数字滤波器
这里给出了设计中用到的所有block在库中的路径，后文不再提及（前文用过的block没有给出；同一block会包含在多个库中，为了寻找方便这里只列出一个路径）。
9.2 FPGA设计与理想情况对比
虽然在第2篇的设计中观察到输出信号的频谱图确实符合设计要求，但由于经过数据转换，数据类型、位宽等问题都会影响到计算精度，我们很难评估该结果与理想情况的偏差。
Simulink环境可近似为理想环境，因此我们将System Generator滤波结果与Simulink的滤波结果作对比。添加Digital Filter Design到model中，该block的配置界面与FDATool工具完全相同，对输入信号进行滤波。此时model如下：
将Digital Filter Design与Digital FIR Filter的滤波器参数设置为完全相同（20Mhz采样、1.5MHz通带截止、8.5MHz阻带截止、0.01dB通带衰减、100dB阻带衰减）。运行，理想情况（左）与System Generator的输出频谱对比如下：
可以看到System Generator设计的滤波器，由于数据格式、位宽的影响，与理想情况下的频谱结果并不完全相同。对于设计者而言，需要考虑的就是这种差异是否可以接受，即是否会影响到实际的系统性能。
9.3 不同字长定点数据的对比
如果System Generator和理想情况之间的差异不能接受，就该考虑修改设计。FPGA设计可以考虑使用定点数据类型（Fixed-point）或浮点数据类型（Floating-point），但后者消耗的资源几乎是前者的十几倍甚至更多，设计中通常都采用定点数据格式。
在System Generator再添加一组滤波器设计（可以复制粘贴），将Gateway In的数据格式设置为32-30Bits定点（32表示整体位宽，30表示小数部分位宽），与原来的16-14Bits定点数据格式作对比。此时的model如下：
如果运行后想观察整个model中的数据类型变化，可以在System Generator的General->Block icon display中选择“Input data types”或“Output data types”。运行完成后相关信息会显示在block上。
Fixed_32_30（右）与Fixed_16_14（左）的输出频谱对比如下：
可以看到提高了定点数的位宽后，计算精度明显提高，输出信号频谱与理想情况的频谱已经几乎相同。导出设计到FPGA，运行资源分析：
可以看到增加了数据位宽后，系统使用的FPGA资源几乎增加了一倍（FIR single与FIR fixed相比）。设计者需要在资源和性能之间衡量，选择最合理的设计。用类似的方法也可以比较不同滤波器系数位宽对FIR滤波系统的影响。
9.4 系统输出位宽选择
当使用Fixed_16_14格式时，FIR滤波器的输出位宽系统会自动设定为Fixed_36_33，这是全精度输出结果。而在FPGA设计中我们经常需要截位，否则位宽在整个系统中不断积累，大大增加资源的消耗。如何确定截取的位数呢？
System Generator中有两个与此相关的block：Convert和Reinterpret，都可以进行数据的转换。Convert可以实现不同数据类型、不同位宽之间的转换，且可以设置量化和溢出的处理方式；Reinterpret可以实现数据类型之间的转换，还可以重新定义输出数据小数点的位置。
添加这两个block到model中，按下图连接：
使用Convert将FIR输出的Fixed_36_33数据转换为Fixed_16_13数据；使用Reinterpret将小数点重定位在第31bit（即数据放大4倍），具体配置可参考本系列第8篇。运行仿真：
从频谱图对比可以看出，经过Convert转换后，输出信号的频谱情况进一步恶化，设计者需要考虑截位是否会影响到系统性能。
使用Scope分别观察FIR输出、Convert转换后、Reinterpret转换后的信号：
可以看到Fixed_36_33和Fixed_16_13两种数据格式的信号波形几乎完全相同（第一和第二个波形）。Reinterpret由于将小数点从33bit重新定义到了31bit，相当于放大了4倍，输出信号的范围扩展为-4~4（Sine Wave block输出信号的幅度设置为1）。
将用作测试端口的Gateway设置为不作为output，导出到FPGA中后，滤波器输出位宽只有16Bits（第2篇没有截位的设计为输出36Bits）。
9.5 Scope使用技巧
在第2篇中已经介绍了如何用Scope观察多路信号，本文不再赘述。这里在介绍两个设计技巧：
设置显示范围
在View->Configuration Properites:Scope->Display中可以设置波形显示范围。Active display选择信号通道，设置Minimum和Maximum。点击Apply即可应用该设置。
设置信号名称
在Simulink模型中，双击接入Scope的连线，即可出现一个编辑框(同时线变为蓝色)，输入的名称将作为Scope中波形窗口的title（也可以在上图中的“Title”编辑框中设置）。
10、Reinterpret和Convert详解
本文将对其中使用到的Reinterpret和Convert模块进行详细介绍。
10.1 模块功能概述
数据转换，数据类型、位宽等问题都会影响到计算精度，对于设计者而言，需要考虑的就是相关影响是否可以接受，即是否会影响到实际的系统性能。FPGA设计中还经常需要截位，否则位宽在整个系统中不断积累，大大增加资源的消耗。
数据类型的转换和截位是FPGA系统设计的重要内容，博主在《FPGA数字信号处理》系列的很多设计中都有详细讨论。而在System Generator设计中，完成这项任务的便是Reinterpret和Convert模块。
数据类型转换模块在导出到FPGA设计中（定点与浮点之间的转换、浮点与浮点之间的转换），会使用Floating-Point IP核实现，具体可参考《FPGA数字信号处理》，本系列不详细介绍。
10.2 Reinterpret block
10.2.1 block特性
这个block可以完成以下数据转换功能：
将无符号数转换为带符号数；
将带符号数转换为无符号数；
通过重新规定小数点位置来定义数据范围。
需要注意的是，“转换”在这个block中的含义更接近于其英文直译“重新解释”。事实上，数据在经过该block后，其位宽与每一位的值都没有发生任何改变，变化的只有其所表示的“意义”。正如博主在《FPGA数字信号处理》系列中强调的一样，一个二进制数是无符号数还是带符号数、小数点在哪一位仅仅取决于设计者如何规定和看待它。而Reinterpret改变的便是这种“规定和看待”方式。
比如，“1100”这个数，当视作UFix_4_0（无符号定点数、4Bits位宽、小数部分0bit）时，其值为12；当视作Fix_4_2（带符号定点数、4Bits位宽、小数部分2Bits）时，其值为-1。因为reinterpret实现的只是一种意义上的转换，因此其在转换为FPGA设计后，不会消耗任何资源。
既然reinterpret的输出和输入完全相同，那么加入此模块有什么作用？
从FPGA设计转换到Simulink环境中时会按设定的“意义”解析数据格式；
完成不同格式数据之间的的拼接。
10.2.2 参数设置
(1).选中“Force Arithmetic Type”后，输出数据格式的“意义”将转换为（没有选中，则输出与输入的表征意义相同）：无符号数（Unsigned）、带符号数二进制补码（Signed(2’s comp)）、浮点数（Floating-point）。
(2).选中“Force Binary Point”后，可以重新规定输出数据的小数点位置。比如设置为31时，表明数据中的低31Bits为小数部分。
10.3 Convert block
10.3.1 block特性
该block不仅可以完成数据类型的转换，还具有如下特性：
重新设置数据的量化、溢出方式；
重新设置定点数格式（进行数据截位）。
10.3.2 参数设置
其中大部分参数设置方法与Gateway In模块的设置完全相同，具体可参考本系列第5篇。这里只讲述两者不同的地方。
(1).Convert模块的量化方式可以配置为“Round(unbiased: even values)”，这是针对“四舍五入”量化方式的缺点所作的改进:
传统的四舍五入所有的中间值（如1.5、2.5）都会向更大的值量化，即不是完全对称的，这样会导致一组数据量化后平均值高于量化前的平均值。
unbiased: even
values在处理中间值时会向更接近的偶数量化。比如1.5会量化为2；2.5仍然会量化为2（因为二者最接近的偶数都是2）。这样量化规则在整体上会呈现出对称性。
(2).选中“Provide enable port”后，block会增加一个en使能管脚，只有当使能有效时convert block才会执行数据转换功能，否则将保持当前状态不变。
(3).Latency设置了Convert输出数据要经过多少个采样时钟周期的延时。注意不要混淆“采样时钟周期”和“FPGA时钟周期”的概念，在过采样系统中，一个采样时钟周期可能等于多个FPGA时钟周期。
前文提到Convert在导出到FPGA中时会以Floating-Point IP核的方式实现，“Implementation”标签下可以设置Latency在FPGA中的实现方式：
●选中“Pipeline for maximum performance”时，Latency以流水线的方式实现，即在计算过程中增加中间级寄存器，以更多的资源实现更快的计算速度和更大的数据吞吐量。
●未选中“Pipeline for maximum performance”时，Latency以在IP核末尾增加一级移位寄存器的方式实现，这样只是单纯的实现了延时功能。
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作者：碎碎思
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83715899
