Vivado HLS推動協議處理系統蓬勃發展(下)

　　5 流分割和合并

　　在協議處理中，根據協議棧特定字段轉發數據包給不同模塊，然后在發送前將不同的流重新組合，是一項關鍵功能。Vivado HLS允許使用高級架構來推動這一轉發過程，具體如例4中所示的流合并。

　　例4：簡單的流合并情況

　　1 void merge(stream inData[NUM_MERGE_
　　STREAMS], stream&outData) {
　　2 #pragma HLS INLINE off
　　3 #pragma HLS pipeline II=1 enable_flush
　　4
　　5 static enum mState{M_IDLE = 0, M_STREAM}
　　mergeState;
　　6 static ap_uint
　　rrCtr = 0;
　　7 static ap_uint
　　streamSource = 0;
　　8 axiWord inputWord = {0, 0, 0, 0};
　　9
　　10 switch(mergeState) {
　　11 case M_IDLE:
　　12 bool streamEmpty[NUM_MERGE_STREAMS];
　　13 #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=stream-
　　Empty complete
　　14 for (uint8_t i=0;i
　　15 streamEmpty[i] = inData[i].empty();
　　16 for (uint8_t i=0;i
　　17 uint8_t tempCtr = streamSource + 1 + i;
　　18 if (tempCtr >= NUM_MERGE_STREAMS)
　　19 tempCtr -= NUM_MERGE_STREAMS;
　　20 if(!streamEmpty[tempCtr]) {
　　21 streamSource = tempCtr;
　　22 inputWord = inData[streamSource].
　　read();
　　23 outData.write(inputWord);
　　24 if (inputWord.last == 0)
　　25 mergeState = M_STREAM;
　　26 break;
　　27 }
　　28 }
　　29 break;
　　30 case M_STREAM:
　　31 if (!inData[streamSource].empty()) {
　　32 inData[streamSource].read(inputWord);
　　33 outData.write(inputWord);
　　34 if (inputWord.last == 1)
　　35 mergeState = M_IDLE;
　　36 }
　　37 break;
　　38 }
　　39 }

　　本例體現的是模塊合并功能的使用，其中一個流陣列作為輸入(inData)，一個單流作為輸出(outData)。這個模塊的功能是以無區別的方式從輸入流讀取數據，然后將讀取的數據輸出給輸出流。該模塊采用雙級FSM實現，其結構與前文介紹的結構一致。

　　FSM的第一個狀態用于確保選擇輸入流的無區別性(fairness)。實現的方法是使用循環算法檢查隊列。該算法在完成上一隊列的訪問之后，即從下一隊列起查找新的數據。第17到19行的代碼采用的即是此循環算法。常量NUM_MERGE_STREAMS用于設定待合并的流的數量。接下來的第20行負責測試當前的流，其內容用tempCntr變量標示。如果當前流非空，則將其設置為活躍流(第21行)。然后從該流中讀取數據(第22行)。如果讀取的數據字不是最后一個數據字(由第24行負責檢查)，則狀態機進入M_STREAM狀態，然后輸出來自該流的剩余數據字。在處理完成最后一個數據字后，FSM返回M_IDLE狀態，然后重復上述過程。

　　這個模塊引入了一個新的編譯指令，稱為“array_partition”。該編譯指令能讓Vivado HLS了解為了提高吞吐量，是否需要把一個陣列拆分為多個子陣列。如果未加設定，Vivado HLS會使用雙端口BRAM來訪問陣列。如果要在一個時鐘周期中訪問陣列兩次以上，如果不適當地提高初始化間隔(II)的值，該工具將無法調度這些訪問。在本例中，略去array_partition編譯指令，將NUN_MERGE_STREAMS值設為8，就可以讓II=4。但因為想能夠在每個時鐘周期內訪問steamEmpty陣列的所有元素，讓目標II=1，我們需要對這個陣列進行充分分區。在本例中，該陣列實現為一組基于觸發器的寄存器。

　　拆分輸入流的過程耳熟能詳，把來自一個流的數據字正確地路由到一個流陣列即可。

　　6 抽取字段和重新對齊字段

　　在包處理中，抽取字段和重新對齊字段是最基本的操作之一。由于數據包一般是經過多個時鐘周期內通過總線到達模塊的，常見的情況是需要的字段要么在它們抵達的數據字中未能對齊，要么分散在多個數據字中(往往兩種情況都有)。因此要處理這些字段，必須將它們從數據流中抽取出來，存入緩存然后重新對齊以便處理。

　　例5：源MAC地址抽取示例

　　1 if (!inData.empty()) {
　　2 inData.read(currWord);
　　3 switch(wordCount) {
　　4 case 0:
　　5 MAC_DST = currWord.data.range(47, 0);
　　6 MAC_SRC.range(15, 0) = currWord.data.
　　range(63, 48);
　　7 break;
　　8 case 1:
　　9 MAC_SRC.range(47 ,16) = currWord.
　　data.range(31, 0);
　　10 break;
　　11 case 2:
　　12 ……

　　例5是一個非常簡單的字段抽取和再對齊示例。這個示例從以太網報頭中抽取源MAC地址。數據通過稱為“inData”的64位流抵達。在每個時鐘周期讀入數據(第2行)。隨后根據讀取的數據字執行合適的語句。因此在第5行中源MAC地址的頭16位被抽取出來，并移位到MAC_SRC變量的起始部分。在下一時鐘周期中，MAC地址的其余32位抵達總線，然后存入MAC_SRC變量的32位更高位中。