本笔记使用的Vitis HLS版本为2022.2，在windows11下运行，仿真part为xcku15p_CIV-ffva1156-2LV-e，主要根据教程：跟Xilinx SAE 学HLS系列视频讲座-高亚军进行学习
目录
1.DATAFLOW
1.1.DATAFLOW的使用场景
当循环之间、函数之间、线程之间有顺序数据依赖，可以考虑使用DATAFLOW优化，考虑以下情况：
可以很明显地看出，B依赖A计算得到的x[i]，C依赖B计算得到的y[i]，三个任务形成了如图所示的关系：
此时我们可以考虑使用DATAFLOW，作用于循环所在函数，对应配置为#pragma HLS DATAFLOW：
优化后，三个循环间的关系如图所示，循环之间使用管道、FIFO、寄存器等进行数据传输，每个Loop只需要每轮完成计算后将结果送入数据通道，即可开始下一轮计算，后一个Loop等待到通道传来数据就可以开始计算。
与PIPELINE的不同：
PIPELINE：对于一个循环内多个循环次数之间的优化
例如一个循环中每次循环涉及读-计算-写三步，则在操作间无依赖时可以进行流水线，让三个步骤都各自连续执行
DATAFLOW：对于循环间/函数间/线程间的优化
例如上方的Loop A-B-C，下一个Loop的输入是上一个Loop的输出，则DATAFLOW可以让三个循环都各自连续执行
1.2.DATAFLOW编程约定
1.2.1.Single-producer-consumer Model
一个输出（write）对应一个输入（read），多个consumer依赖同一个producer时，DATAFLOW不成立，以如下代码为例，loop2和loop3同时使用了temp1的数据，如果是图中的情况，那么硬件层面上会产生读冲突，如果使用FIFO，那么temp1只能被读取一次。
此时如果想启用DATAFLOW，那就需要添加一个中间件，其读取一个输入，并写到两个输出，如下图中的loop_copy循环：
1.2.2.Bypassing Tasks Model
Loop1输出temp1和temp2，Loop2读取temp1，输出temp3，Loop3读取temp2和temp3，这样也是不能启用DATAFLOW的：
启用思路：在Loop2将Bypass的数据读取并复制一份。
2.嵌套For循环
2.1.嵌套For循环的优化逻辑
对于嵌套For循环，首先我们要确定什么样的For循环更适合被优化。
首先如下图所示，内外循环的循环上限均为固定值的循环为perfect loop，这是嵌套优化的最理想状况；内部上限为固定值，而外部为变量的为semi-perfect loop，这种情况也是可以优化的。
对于不理想的嵌套循环有两种，第一种是内外部上限均为固定值，但有语句写在循环之间的，如下图中的LOOP_BODY所处位置；第二种是内部上限为变量，外部为固定值的。这两种情况被称为imperfect loop。
那么我们优化的流程就很明显了：perfect/semi-perfect loop就直接优化，imperfect loop就先尝试转变为perfect/semi-perfect loop，如果不能，再考虑直接对imperfect loop进行优化。
2.2.perfect/semi-perfect loop优化
对于可优化的嵌套循环，我们可以考虑对For循环进行PIPELINE优化，如下图为一个perfect loop
对嵌套循环的不同层进行PIPELINE优化存在差异，如下图是默认情况、给内层添加PIPELINE、给外层添加PIPELINE的结果。
给内层添加PIPELINE时，会进行FLATTEN操作，将外部循环2次执行4次内部循环展平为执行8次循环。
给外层添加PIPELINE时，会将内部所有循环进行UNROLL，然后统一进行PIPELINE，可以看到给外层添加PIPELINE时，乘法器使用了4个，共执行2次循环。
2.3.imperfect loop优化
如果想要优化的循环是任意一种形式的imperfect loop，那么我们最好先考虑将其转化为perfect/semi-perfect loop，如果无法转化，那么我们要知道直接优化会带来怎样的结果。
以下图所示的imperfect loop为例，在Col循环和Product循环之间多了一个res[i][j]=0的重置操作，这使得Col->Product是imperfect的。
2.3.1.最内层PIPELINE
首先，在最内层的Product打上PIPELINE。从debug信息，我们可以看到HLS会将外层Row展平，但因为Col->Product是imperfect的，所以Col无法执行Flatten。
最终可以看到Flatten之后，Row和Col展平为9次循环，然后每次循环执行Product循环：
2.3.2.中间层PIPELINE
然后，对Col层打PIPELINE。通过debug信息，可以看到HLS将内部所有循环做UNROLL，然后对本次与外层进行FLATTEN。
最终得到的结果是执行一个9次的循环，每次循环将Product的操作一轮执行完。
2.3.3.最外层PIPELINE
最后，对Row层打PIPELINE。通过debug信息，可以看到HLS将Row内部所有子循环都进行了UNROLL操作。
最终，函数会执行Row的三次循环，内部会将Col和Product的操作一次性执行完毕，消耗的乘法器变为9个。
2.3.4.对函数进PIPELINE
根据上面三次优化，很自然的可以想到再进一步将Row循环也UNROLL可以换取更高的效率，那么我们直接对其所在函数打PIPELINE，得到的DEBUG信息如下，三个循环都被UNROLL了：
2.3.5.优化结果
通过对比四次优化的结果，很明显PIPELINE越往外性能越高，但同时资源消耗也成倍上涨，对于任意循环打PIPELINE时，HLS会对其子循环进行UNROLL，对其外层非imperfect loop进行FLATTEN。
3.其他For优化
3.1.函数多次实例化
对于一个函数内多次调用另一个函数的情况，如下图，HLS默认会分时复用该函数，即串行执行。
我们可以使用ALLOCATION约束，这个约束会增加函数的实例化数量，对loop_sequential添加directive如下，其中limit是最多实例化个数。
#pragma HLS ALLOCATION instances=Accumulator limit=2 function
在生成信息中，我们可以看到HLS为该函数生成了两个实例。
3.2.循环之间的间隔
如下图，多次调用同一个函数，并且该函数只有一个循环时，循环之间会产生间隔，此时可以使用PIPELINE中的rewind参数：
#pragma HLS PIPELINE rewind
便可以将循环之间的间隔消除：
注意，一个函数包含多个Loop的情况下不能进行rewind优化
3.3.自动PIPELINE
在config_compile中配置，只要一个for循环的循环边界小于等于pipeline_loops配置的值，那么编译时就会HLS就会自动进行PIPELINE。
在启用自动PIPELINE时，如果某些符合条件但不想PIPELINE的，可以配置：
#pragma HLS PIPELINE off
3.3.Latency的确定
当循环边界是变量时，Vivado无法确定latency，设计的性能未知
此时可以采取以下方案：
1.使用trip count directive，不做优化，只用于报告的显示和比较
#pragma HLS LOOPTRIPCOUNT min=4 max=8 avg=6
2.定义循环边界为ap_int<>或ap_uint<>（在自减时要注意无符号）
3.使用断言assert
#include <assert.h>
assert(width < 5)