Hls学习（一）

1：CPU、DSP、GPU都算软件可编程的硬件
2：dsp在递归方面有所减弱，在递归方面有所增强，比如递归啊等，GPU可以同时处理多个进程，对于大块数据，流处理比较适用
3：为了提高运算量处理更多的数据，可以要么提高主频，要么由单核变多核，增加并行度，但是随之而来带来的问题是功耗
4：FPGA善于进行并行计算，有大量的乘法器，同时由于ARM的嵌入，在管理方面也增强，功耗相比于CPU低，并且对于软件工程师来说用C/C++编程变成一种可能
5：对于算法工程师来说，更关注逻辑单元、存储单元、算数逻辑单元
逻辑单元——查找表，DSP48

存储单元：Block RAM、分布式的RAM，对于大块的存储选择Block RAM，小量的<1kb的选择分布式的
6：vivado hls把高级语言算法转换为hls的过程
调度（每个时钟周期做什么）——控制逻辑提取（状态机）——binding（完成映射过程，每个操作都要在什么器件上执行）

7：Design HLS with Vivado HLS
C_testbench很重要，其不仅用于输入和仿真结果的对比，同时对于生成RTL的testbench也很有用

csim（C仿真）-cyn（C综合）-sim（C和RTL的协同仿真）-impl（export RTL）

性能评估、资源利用率评估、接口信息

参考视频链接跟 Xilinx SAE 学 HLS 系列视频讲座 - 高亚军