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5.2.3. 实例：循环流水线和展开
以一种设计为例，其中需要将矩阵的每一列与矩阵中其他列进行点积运算，并将6个结果存储在不同的上层三角矩阵中。矩阵中其余单元设置为0。
代码可能类似于如下代码实例：
1. #define ROWS 4
2. #define COLS 4
3.
4. component void dut(...) {
5. float a_matrix[COLS][ROWS]; // store in column-major format
6. float r_matrix[ROWS][COLS]; // store in row-major format
7.
8. // setup...
9.
10. for (int i = 0; i < COLS; i++) {
11. for (int j = i + 1; j < COLS; j++) {
12.
13. float dotProduct = 0;
14. for (int mRow = 0; mRow < ROWS; mRow++) {
15. dotProduct += a_matrix[i][mRow] * a_matrix[j][mRow];
16. }
17. r_matrix[i][j] = dotProduct;
18. }
19. }
20.
21. // continue...
22.
23. }
可将在特定栏条目中迭代的循环展开，以此提高组件性能。如果该循环独立操作，则编译器将并行执行这些循环。
浮点操作通常必须按照源代码中显示的顺序执行，以保持数值精确度。但是也可使用-ffp-reassociate编译器标志来放宽浮点操作的顺序。随着浮点操作顺序的放宽，该循环中会出现以下情况：
- 乘法操作可并行进行。
- 加法运算可组成“加法器树”而非“加法器链”。
您可以通过展开位于第11行的j-loop来提高吞吐量，但是要允许编译器展开循环，您必须确保它具有constant bound。您可以通过启动位于j = 0而非j = i + 1的j-loop来确保constant bound。您还必须添加预测语句以避免在j-loop的迭代 0,1,2,... i期间将无效数据分配到r_matrix。
01: #define ROWS 4
02: #define COLS 4
03:
04: component void dut(...) {
05: float a_matrix[COLS][ROWS]; // store in column-major format
06: float r_matrix[ROWS][COLS]; // store in row-major format
07:
08: // setup...
09:
10: for (int i = 0; i < COLS; i++) {
11:
12: #pragma unroll
13: for (int j = 0; j < COLS; j++) {
14: float dotProduct = 0;
15:
16: #pragma unroll
17: for (int mRow = 0; mRow < ROWS; mRow++) {
18: dotProduct += a_matrix[i][mRow] * a_matrix[j][mRow];
19: }
20:
21: r_matrix[i][j] = (j > i) ? dotProduct : 0; // predication
22: }
23: }
24: }
25:
26: // continue...
27:
28: }
此时j-loop已完全展开。由于4个迭代之间无依赖关系，所以可同时运行。
请从 <quartus_installdir>/hls/examples/tutorials/best_practices/resource_sharing_filter处参阅resource_sharing_filter教程了解更多详细信息。
可继续在第10行展开循环，但展开此处的循环可能导致使用面积又再增加。允许编译器流水线处理此循环以代替将其展开，就可避免面积增加且可能i-loop仅有的II为1则仅多花4个时钟周期。如果II不为1，可在高级设计报告（report.html）中Loops Analysis页面的Details窗格找到改进建议。
以下为影响循环II的常见因素：
- 循环携带依赖关系
可在 <quartus_installdir>/hls/examples/tutorials/best_practices/loop_memory_dependency处参阅教程
- 关键且长的循环路径
- 循环II > 1的内部循环