#pragma HLS array_partition variable=AB type=block factor=4 提示:由于 4 不是 13 的整数因子,因此: 另1 个阵列则包含 4 个元素 (AB[9:12]) 示例2 此示例分区将二维阵列 AB[6][4] 的维度 2 分区为 2 个维度为 [6][2] 的新阵列: #pragma HLS array_partition variable=AB type=block factor=...
这个过程实际上是对for循环的循环变量(induction variable)进行推断,然后代入到对应迭代中,随后以此产生对应迭代的IR代码。作为示例,下方图11为某个循环内基本块在循环展开前的IR代码,而图12为循环展开后对应的IR代码,可以看到展开后,基本块内多了很多在不同迭代内的load/mul/add,这些操作在资源运行的条件下是全部...
2.#pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=d_i cyclic factor=8 dim=1 partition 3.#pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=d_o cyclic factor=8 dim=1 partition 4.int i, rem; 5.// Store accumulated data 6.static dacc_t acc[CHANNELS]; 7.// Accumulate each channel 8.For_Loop: for (i=0;i<...
代码完成后,添加一些 Directives 。因为两个缓冲区需要同时工作,所以对 buf 做一个 Array Partition: #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=buf type=complete dim=1 将bus 接口综合成 m_axi 类型接口,关于 m_axi 的使用参见我的另一篇文章: #pragma HLS INTERFACE m_axi depth=2048 port=bus offset=off 还...
void swInt(unsigned int *readRefPacked, short *maxr, short *maxc, short*maxv){#pragma HLS function_instantiate variable=maxvuint2_t d2bit[MAXCOL];uint2_t q2bit[MAXROW];#pragma HLS array partition variable=d2bit,q2bit cyclic factor=FACTORintTo2bit<MAXCOL/16>((readRefPacked + MAXROW...
#param HLS ARRAY_PARTITION variable=weight_group complete dim = 1 对多维数组采用Partition展开。当dim=0时,数组所有维度都被拆开。 3. 数组的映射和重组 3.1 ARRAY_MAP 将多个较小的数组映射成一个数组,以减少RAM资源。FPGA中提供的最小RAM单元大小为18KB,如果很多小数组没有很好的使用完整的18K,可以使用MAP...
#pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=input_map_buffer complete dim=1 1. 2. 数组分割后只保留第一维度,2、3维度完全分割。 3. memcpy函数 HLS中memcpy函数的声明如下: void * __cdecl memcpy(void * __restrict__ _Dst,const void * __restrict__ _Src,size_t _Size) ...
为了保证逻辑，需要在中间加入if判断逻辑，这会使得整个电路的控制逻辑变得复杂。但假如我们已经知道指定的...
#pragmaHLS array partition variable=d2bit,q2bit cyclic factor=FACTOR intTo2bit<MAXCOL/16>((readRefPacked+MAXROW/16),d2bit); intTo2bit<MAXROW/16>(readRefPacked,q2bit); sw(d2bit,q2bit,maxr,maxc,maxv); } 3、接口综合 3.1 pragma HLS interface ...
#pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=Out complete dim=1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 到此,我们成功在FPGA上实现了卷积层的并行计算过程。但还不能说在FPGA上实现了卷积加速。计算能力有了,我们还缺少用来计算的数据。 3.3 数据传输 前面说过FPGA片上缓存资源有限,大量的参数是存储在DRAM上的。FPGA...