提高 Vivado HLS 部门的性能

Question

我正在计算我的输入数据的增量平均值（这是一个包含 6 个元素的数组，所以我最终得到 6 个平均值）。

这是我每次有可用的新输入数组时使用的代码（显然我更新了样本数 ecc...）：

computing_mean:for(int i=0;i<6;i++){
       temp_mean[i]=temp_mean[i] + (input[i]-temp_mean[i])/number_of_samples;
       //Possible optimization?
       //temp_mean[i]=temp_mean[i] + divide(input[i]-temp_mean[i],number_of_samples);

}

其中代码中的所有数据都是以下类型的数组或单个数字：

typedef ap_fixed <36,24,AP_RND_CONV,AP_SAT> decimalNumber;

根据我的综合报告，这个循环有 324 次延迟和 54 次迭代延迟，主要是由除法运算引起的。

有什么方法可以提高除法的速度吗？我尝试使用 hls_math 和除法函数，但它似乎不适用于我的数据类型。

编辑 1：我将我的性能分析器包含在 vivado HLS 中。稍后我将添加一个独立的可重现代码并进行另一次编辑。如您所见，大部分时间都花在了 SDIV 上

Answer 1

除了三角函数，如 sin()（FSIN = ~50-170 个周期）和 cos()（FCOS = ~50-120 个周期）或其他东西就像sqrt()（FSQRT = ~22个周期），除法永远是最痛苦的。

FDIV 是 15 个周期。 FADD 和 FMUL 都是 5.

有些情况下您可以跳过除法而改为执行 bit-shifting，如果您正在处理整数数据并且除以的数字是 2 的幂，但仅此而已。

您可以在 tables like this 中查找任何给定指令的近似 CPU 周期成本。 FDIV 是一个昂贵的例子。

也就是说，您可以尝试的一件事是提前计算除法因子，然后使用乘法来应用它：

double inverse_n = 1 / number_of_samples;

temp_mean[i]=temp_mean[i] + (input[i]-temp_mean[i]) * inverse_n;

我不确定这是否可以节省很多，但如果您确实需要缩短周期，那么值得一试。

提高 Vivado HLS 部门的性能

Improve performances of division Vivado HLS

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