PE（Processing Element，处理单元）在Vitis HLS中的应用与实现 ...

PE在Vitis HLS中的应用与实现

PE的根本概念

在FPGA设计中，PE（Processing Element，处理单元）是指实行特定盘算任务的根本功能模块。在Vitis HLS（高层次综合）情况中，PE不是一个预定义的硬件结构，而是通过C/C++代码和编译指令（pragmas）定义的可并行实行的盘算单元。
PE在Vitis HLS中的关键特点：

• 模块化设计：PE通常作为独立的功能单元，具有明白定义的输入/输出接口
  
• 可复制性：可以被实例化多次形成阵列，实现并行盘算
  
• 专用盘算：每个PE通常实行特定的算术或逻辑操作，如乘加（MAC）、卷积等
  
• 数据流处理：支持流水线操作，提高吞吐量
  

在Vitis HLS中创建PE的方法

1. 函数级并行化

在Vitis HLS中，函数是创建PE的根本单位。每个函数可以被综合为独立的硬件模块。

1. // 定义一个简单的PE函数
2. void simple_pe(float a, float b, float *c) {
3.     #pragma HLS INLINE off
4.     *c = a * b + *c; // 乘加操作
5. }
7. // 顶层函数实例化多个PE
8. void top_function(float a[4], float b[4], float c[4]) {
9.     #pragma HLS DATAFLOW
10.    
11.     // 并行实例化4个PE
12.     simple_pe(a[0], b[0], &c[0]);
13.     simple_pe(a[1], b[1], &c[1]);
14.     simple_pe(a[2], b[2], &c[2]);
15.     simple_pe(a[3], b[3], &c[3]);
16. }

复制代码

关键指令：

• #pragma HLS INLINE off：防止函数被内联，保持PE的模块化结构
  
• #pragma HLS DATAFLOW：允许多个函数并行实行，形成数据流管道
  

2. 循环级并行化

通过循环优化指令，可以将循环转换为并行实行的PE阵列：

1. void loop_pe_array(float a[16], float b[16], float c[16]) {
2.     // 通过循环展开创建多个并行PE
3.     for (int i = 0; i < 16; i++) {
4.         #pragma HLS UNROLL factor=4
5.         #pragma HLS PIPELINE II=1
6.         c[i] = a[i] * b[i] + c[i];
7.     }
8. }

复制代码

关键指令：

• #pragma HLS UNROLL：展开循环，创建多个并行的PE实例
  
• #pragma HLS PIPELINE：将循环流水线化，提高吞吐量
  

3. 数据流设计

使用hls::stream和dataflow指令创建流水线化的PE网络：

1. #include "hls_stream.h"
3. void producer_pe(float input[100], hls::stream<float> &output) {
4.     for (int i = 0; i < 100; i++) {
5.         #pragma HLS PIPELINE II=1
6.         output.write(input[i]);
7.     }
8. }
10. void compute_pe(hls::stream<float> &input, hls::stream<float> &output) {
11.     for (int i = 0; i < 100; i++) {
12.         #pragma HLS PIPELINE II=1
13.         float data = input.read();
14.         output.write(data * 2.0f); // 简单计算
15.     }
16. }
18. void consumer_pe(hls::stream<float> &input, float output[100]) {
19.     for (int i = 0; i < 100; i++) {
20.         #pragma HLS PIPELINE II=1
21.         output[i] = input.read();
22.     }
23. }
25. void dataflow_pe_example(float input[100], float output[100]) {
26.     #pragma HLS DATAFLOW
27.    
28.     hls::stream<float> stream1, stream2;
29.     #pragma HLS STREAM variable=stream1 depth=2
30.     #pragma HLS STREAM variable=stream2 depth=2
31.    
32.     producer_pe(input, stream1);
33.     compute_pe(stream1, stream2);
34.     consumer_pe(stream2, output);
35. }

复制代码

PE设计模式

1. 根本PE结构

最简单的PE通常包含：

• 输入/输出接口
  
• 盘算逻辑
  
• 可选的内部状态或缓存
  

1. template<typename T>
2. void basic_pe(T input_a, T input_b, T *output) {
3.     #pragma HLS INLINE off
4.     #pragma HLS PIPELINE II=1
5.    
6.     // 内部寄存器/状态
7.     static T accumulator = 0;
8.    
9.     // 计算逻辑
10.     accumulator += input_a * input_b;
11.    
12.     // 输出结果
13.     *output = accumulator;
14. }

复制代码

2. PE阵列设计

PE阵列是在FPGA上实现高性能盘算的关键。有多种方式可以创建PE阵列：
显式实例化

1. void pe_array_explicit(float a[4][4], float b[4][4], float c[4][4]) {
2.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=a complete dim=0
3.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=b complete dim=0
4.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=c complete dim=0
5.    
6.     // 显式实例化16个PE，形成4x4阵列
7.     pe_function(a[0][0], b[0][0], &c[0][0]);
8.     pe_function(a[0][1], b[0][1], &c[0][1]);
9.     // ... 更多PE实例化
10.     pe_function(a[3][3], b[3][3], &c[3][3]);
11. }

复制代码

循环展开天生

1. void pe_array_loop(float a[16][16], float b[16][16], float c[16][16]) {
2.     // 通过循环展开自动生成PE阵列
3.     for (int i = 0; i < 16; i++) {
4.         for (int j = 0; j < 16; j++) {
5.             #pragma HLS UNROLL
6.             #pragma HLS PIPELINE II=1
7.             c[i][j] = a[i][j] * b[i][j] + c[i][j];
8.         }
9.     }
10. }

复制代码

3. 脉动阵列（Systolic Array）

脉动阵列是一种特殊的PE阵列结构，数据在PE之间有规律地流动，适合矩阵乘法等盘算：

1. // 矩阵乘法脉动阵列实现
2. void systolic_matrix_mult(float a[16][16], float b[16][16], float c[16][16]) {
3.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=a complete dim=2
4.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=b complete dim=1
5.    
6.     // 临时存储
7.     float a_local[16][16];
8.     float b_local[16][16];
9.     float c_local[16][16] = {0};
10.    
11.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=a_local complete dim=2
12.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=b_local complete dim=1
13.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=c_local complete
14.    
15.     // 加载数据
16.     for (int i = 0; i < 16; i++) {
17.         for (int j = 0; j < 16; j++) {
18.             #pragma HLS PIPELINE II=1
19.             a_local[i][j] = a[i][j];
20.             b_local[i][j] = b[i][j];
21.         }
22.     }
23.    
24.     // 脉动阵列计算
25.     for (int k = 0; k < 16; k++) {
26.         for (int i = 0; i < 16; i++) {
27.             for (int j = 0; j < 16; j++) {
28.                 #pragma HLS PIPELINE II=1
29.                 c_local[i][j] += a_local[i][k] * b_local[k][j];
30.             }
31.         }
32.     }
33.    
34.     // 输出结果
35.     for (int i = 0; i < 16; i++) {
36.         for (int j = 0; j < 16; j++) {
37.             #pragma HLS PIPELINE II=1
38.             c[i][j] = c_local[i][j];
39.         }
40.     }
41. }

复制代码

PE间通信模式

1. 流（Stream）通信

使用hls::stream实现PE间的高效数据传输：

1. #include "hls_stream.h"
3. void stream_communication_example() {
4.     #pragma HLS DATAFLOW
5.    
6.     hls::stream<float> stream1, stream2;
7.     #pragma HLS STREAM variable=stream1 depth=2
8.     #pragma HLS STREAM variable=stream2 depth=2
9.    
10.     // PE1: 生产数据
11.     for (int i = 0; i < 100; i++) {
12.         #pragma HLS PIPELINE II=1
13.         stream1.write(i * 1.0f);
14.     }
15.    
16.     // PE2: 处理数据
17.     for (int i = 0; i < 100; i++) {
18.         #pragma HLS PIPELINE II=1
19.         float data = stream1.read();
20.         stream2.write(data * 2.0f);
21.     }
22.    
23.     // PE3: 消费数据
24.     for (int i = 0; i < 100; i++) {
25.         #pragma HLS PIPELINE II=1
26.         float result = stream2.read();
27.         // 使用结果...
28.     }
29. }

复制代码

2. Ping-Pong缓冲

使用双缓冲技术实现PE间的高效数据交换：

1. void ping_pong_buffer_example(float input[1024], float output[1024]) {
2.     float buffer_ping[1024];
3.     float buffer_pong[1024];
4.    
5.     // 第一阶段：填充ping缓冲区
6.     for (int i = 0; i < 1024; i++) {
7.         #pragma HLS PIPELINE II=1
8.         buffer_ping[i] = input[i];
9.     }
10.    
11.     // 交替处理
12.     for (int iter = 0; iter < 10; iter++) {
13.         if (iter % 2 == 0) {
14.             // 处理ping缓冲区数据，同时填充pong缓冲区
15.             for (int i = 0; i < 1024; i++) {
16.                 #pragma HLS PIPELINE II=1
17.                 buffer_pong[i] = buffer_ping[i] * 2.0f;
18.             }
19.         } else {
20.             // 处理pong缓冲区数据，同时填充ping缓冲区
21.             for (int i = 0; i < 1024; i++) {
22.                 #pragma HLS PIPELINE II=1
23.                 buffer_ping[i] = buffer_pong[i] * 2.0f;
24.             }
25.         }
26.     }
27.    
28.     // 最后阶段：输出最终结果
29.     for (int i = 0; i < 1024; i++) {
30.         #pragma HLS PIPELINE II=1
31.         output[i] = (10 % 2 == 0) ? buffer_ping[i] : buffer_pong[i];
32.     }
33. }

复制代码

优化PE设计的关键技术

1. 流水线优化

使用PIPELINE指令提高PE的吞吐量：

1. void pipelined_pe(float input[1024], float output[1024]) {
2.     for (int i = 0; i < 1024; i++) {
3.         #pragma HLS PIPELINE II=1  // 理想的初始间隔为1
4.         output[i] = complex_function(input[i]);
5.     }
6. }

复制代码

调解II（Initiation Interval）值可以平衡资源使用和性能：

• II=1：每个时钟周期开始一次新盘算，最大吞吐量
  
• II>1：低落资源使用，但也低落吞吐量
  

2. 内存访问优化

使用ARRAY_PARTITION指令将数组分割为多个小型存储单元，实现并行访问：

1. void memory_optimized_pe(float input[16][16], float output[16][16]) {
2.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=input complete dim=2
3.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=output complete dim=2
4.    
5.     for (int i = 0; i < 16; i++) {
6.         for (int j = 0; j < 16; j++) {
7.             #pragma HLS PIPELINE II=1
8.             output[i][j] = input[i][j] * 2.0f;
9.         }
10.     }
11. }

复制代码

分区范例：

• complete：完全分区，转换为独立的寄存器
  
• block：块状分区，适合按块访问的模式
  
• cyclic：循环分区，适合条带化访问模式
  

3. 数据范例优化

选择合适的数据范例可以优化PE的资源使用和性能：

1. #include "ap_fixed.h"
3. // 使用定点数代替浮点数
4. typedef ap_fixed<16, 8> fixed_t;  // 16位总宽度，8位整数部分
6. void datatype_optimized_pe(fixed_t input[1024], fixed_t output[1024]) {
7.     for (int i = 0; i < 1024; i++) {
8.         #pragma HLS PIPELINE II=1
9.         output[i] = input[i] * fixed_t(2.0);
10.     }
11. }

复制代码

实际应用案例

1. CNN卷积加快器

卷积神经网络中的卷积层是盘算密集型操作，可以通过PE阵列加快：

1. // 卷积PE实现
2. void conv_pe(
3.     hls::stream<float>& input_feature,
4.     const float weights[3][3],  // 3x3卷积核
5.     hls::stream<float>& output_feature,
6.     int width, int height
7. ) {
8.     // 行缓冲区实现滑动窗口
9.     float line_buffer[2][MAX_WIDTH];
10.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=line_buffer complete dim=1
11.    
12.     // 滑动窗口
13.     float window[3][3];
14.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=window complete dim=0
15.    
16.     // 处理每个像素
17.     for (int row = 0; row < height; row++) {
18.         for (int col = 0; col < width; col++) {
19.             #pragma HLS PIPELINE II=1
20.             
21.             // 读取新像素
22.             float pixel = input_feature.read();
23.             
24.             // 更新行缓冲区和滑动窗口
25.             // [此处省略详细实现]
26.             
27.             // 执行卷积计算
28.             if (row >= 2 && col >= 2) {
29.                 float sum = 0;
30.                 for (int i = 0; i < 3; i++) {
31.                     for (int j = 0; j < 3; j++) {
32.                         #pragma HLS UNROLL
33.                         sum += window[i][j] * weights[i][j];
34.                     }
35.                 }
36.                 output_feature.write(sum);
37.             }
38.         }
39.     }
40. }

复制代码

2. 矩阵乘法加快器

矩阵乘法是许多算法的核心操作，可以用PE阵列高效实现：

1. // 矩阵乘法的单个PE
2. void matrix_mult_pe(
3.     float a_val,
4.     float b_val,
5.     float &c_val
6. ) {
7.     c_val += a_val * b_val;
8. }
10. // 矩阵乘法加速器
11. void matrix_mult_accelerator(
12.     float a[16][16],
13.     float b[16][16],
14.     float c[16][16]
15. ) {
16.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=a complete dim=2
17.     #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=b complete dim=1
18.    
19.     // 初始化结果矩阵
20.     for (int i = 0; i < 16; i++) {
21.         for (int j = 0; j < 16; j++) {
22.             #pragma HLS PIPELINE II=1
23.             c[i][j] = 0;
24.         }
25.     }
26.    
27.     // 矩阵乘法计算
28.     for (int k = 0; k < 16; k++) {
29.         for (int i = 0; i < 16; i++) {
30.             for (int j = 0; j < 16; j++) {
31.                 #pragma HLS PIPELINE II=1
32.                 matrix_mult_pe(a[i][k], b[k][j], c[i][j]);
33.             }
34.         }
35.     }
36. }

复制代码

3. FFT处理器

快速傅里叶变动（FFT）是信号处理中的关键算法，可以用PE实现蝶形运算：

1. // 蝶形运算PE
2. template<typename T>
3. void butterfly_pe(
4.     std::complex<T> &a,
5.     std::complex<T> &b,
6.     const std::complex<T> &twiddle
7. ) {
8.     #pragma HLS INLINE
9.    
10.     std::complex<T> temp = b * twiddle;
11.     b = a - temp;
12.     a = a + temp;
13. }
15. // 简化的FFT实现
16. template<typename T>
17. void fft_stage(
18.     std::complex<T> data[16],
19.     int stage
20. ) {
21.     #pragma HLS INLINE off
22.    
23.     const int pairs = 8 >> stage;
24.     const int stride = 1 << stage;
25.    
26.     for (int i = 0; i < pairs; i++) {
27.         #pragma HLS UNROLL
28.         
29.         int idx1 = (i / stride) * 2 * stride + (i % stride);
30.         int idx2 = idx1 + stride;
31.         
32.         // 计算旋转因子
33.         float angle = -2.0f * M_PI * (i % stride) / (2 * stride);
34.         std::complex<T> twiddle(std::cos(angle), std::sin(angle));
35.         
36.         butterfly_pe(data[idx1], data[idx2], twiddle);
37.     }
38. }

复制代码

设计挑战与最佳实践

1. 资源平衡

PE设计中需要平衡性能和资源使用：

• PE数量与复杂度：增加PE数量可以提高并行度，但会消耗更多资源
  
• 共享资源：多个PE可以共享某些资源（如乘法器），但可能低落性能
  
• 资源分配：使用资源指令明白指定资源范例和使用方式
  

1. void resource_optimized_pe(float input, float output) {
2.     #pragma HLS RESOURCE variable=multiply_op core=DSP48  // 指定使用DSP48进行乘法
3.     #pragma HLS ALLOCATION instances=multiply_op limit=4  // 限制乘法器实例数量
4.    
5.     // PE实现逻辑
6. }

复制代码

2. 性能瓶颈分析

识别和办理PE设计中的性能瓶颈：

• 内存带宽：确保数据供应不成为瓶颈
  
• 循环依赖：减少循环迭代间的依赖
  
• 关键路径：优化盘算中的关键路径
  

3. 调试与验证

PE设计的调试和验证方法：

• C仿真：验证功能正确性
  
• C/RTL协同仿真：验证硬件实现的正确性
  
• 性能分析：使用Vitis HLS提供的报告分析资源使用和性能
  

总结

在Vitis HLS中，PE（处理单元）是实现高性能FPGA盘算的核心构建块。通过合理设计PE的结构、优化盘算逻辑和内存访问模式，以及使用HLS提供的各种优化指令，可以创建高效的并行盘算架构。
关键要点：

• 模块化设计：将复杂算法分解为可管理的PE模块
  
• 并行优化：使用循环展开、流水线等技术提高并行度
  
• 内存优化：优化数据访问模式，减少内存瓶颈
  
• 通信优化：设计高效的PE间通信机制
  
• 资源平衡：平衡性能和资源使用
  

通过掌握这些技术，可以充实发挥Vitis HLS和FPGA的潜力，实现高性能的硬件加快器设计。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。