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將TestMatrixMultiply.c內容改為：[cpp]?
?
#include?
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: ");??
?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
?{??
??printf("Idx?%d:?Error?=?%d?
",i,matlab_result[i]-your_result[i]);??
?}??
}??
?
首先進行C語言仿真驗證，點這個按鈕：
結果如下：
從C仿真輸出看到，仿真結果與matlab計算結果一致，說明我們編寫的C程序MatrixMultiply是正確的。接下來進行綜合，按C仿真后面那個三角形按鈕，得到結果如下：
注意到，計算延遲為186個時鐘周期。這是未經過優化的版本，記為版本1。為了提高FPGA并行計算性能，我們接下來對它進行優化。打開MatrixMultiply.c，點Directives頁面，可以看到我們可以優化的對象。
注意到矩陣和向量相乘是雙層for循環結構。我們先展開最內層for循環，步驟如下：右鍵點擊最內側循環，右鍵，然后Insert Directive...
彈出對話框如下，Directives選擇UNROLL，OK即可，后面所有都保持默認。
再次綜合后，結果如下
可見效果非常明顯，延遲縮短到51個時鐘周期。用同樣方法，展開外層循環，綜合后結果如下：
計算延遲又降低了1/3！！！可是代價呢？細心的你可能發現占用資源情況發生了較大變化，DSP48E1由最初的4個變為8個后來又成為76個！！！FPGA設計中，延遲的降低，即速度提高，必然會導致面積的增大！循環展開是優化的一個角度，另一個角度是從資源出發進行優化。我們打開Analysis視圖，如下所示：
從分析視圖可以看出各個模塊的運行順序，從而為優化提供更為明確的指引。我們發現AA_load導致了延遲，如果所有AA的值都能一次性并行取出，勢必會加快計算效率！回到Synthetic視圖，為AA增加Directives：
選擇Resources，再點Cores后面的方框，進入Vivado HLS core選擇對話框
按上圖進行選擇。使用ROM是因為在計算矩陣和向量相乘時，AA為常數。確認。仍然選擇AA，增加Directives，如下圖：
選擇數組分解，mode選擇完全complete，綜合后結果如下圖：
延遲進一步降低，已經降到11個時鐘周期了！！！是否已經達到極限了呢？？？答案是否定的。我們進入Analysis視圖，看一下還有哪些地方可以優化的。經過對比發現bb也需要分解，于是按照上面的方法對bb進行資源優化，也用ROM-2P類型，也做全分解，再次綜合，結果如下：
發現延遲進一步降低到8個時鐘周期了！！！老師，能不能再給力點？可以的！！！！我們進入分析視圖，發現cc這個回寫的步驟阻塞了整體流程，于是我們將cc也進行上述資源優化，只不過資源類型要變為RAM_2P，因為它是需要寫入的。綜合結果：
整體延遲已經降低到6個clk周期了！！！再看Analysis視圖：
延遲已經被壓縮到極限了。。。。老師，還能再給力點嘛？答案是可以的！！！！我們前面的所有運算都是基于整形數int，如果將數值精度降低，將大大節省資源。注意現在DSP48E1需要100個！看我們如何將資源再降下來。這就需要借助“任意精度”數據類型了。HLS中除了C中定義的char，shrot，int，long，long long 之外，還有任意bit長度的int類型。我們將代碼開頭的data_type定義改為：[cpp]?
?
#include?
typedef?uint15?data_type; ?
?
工商網監
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