分治法是经典优化算法之一。分治分治,即分而治之。分治,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。
分治法的思想我们也可以用在FPGA开发中,使得设计更加高效。
本文以 leading zero count 为例来看一下分治法的应用。
这个题目是计算一个 vector 的 leading zero 的数目。比如 8'b00001111,结果为4,而8'b00111111,结果为2。
Casex 优先级选择器
我们可以用最简单的 casex 优先级选择器来实现。假设输入的vector位宽为64。
always_comb begin count = 0; casex (vector) 64'b00000000_00000000_00000000_00000000_00000000_00000000_00000000_00000000 : count = 64; 64'b1???????_????????_????????_????????_????????_????????_????????_???????? : count = 0; 64'b01??????_????????_????????_????????_????????_????????_????????_???????? : count = 1; 64'b001?????_????????_????????_????????_????????_????????_????????_???????? : count = 2; ... 64'b00000000_00000000_00000000_00000000_00000000_00000000_00000000_00000001 : count = 63; encase end
综合结果如图一所示。Vivado综合完预估的slack为8.572ns,critical path是5级,共消耗71个LUT。
图1 - leading zero count 1
分治法 - Tree Structure
现在我们使用分治法来实现这个功能。通过一个 balanced tree structure 来实现。
首先将 64bit 的 vector 分成32个 2bit 的小 vector。先对2bit的小 vector 做encode:
case(small_vector) 2'b00: encoded = 2'b10; // 2 leading zeros 2'b01: encoded = 2'b01; // 1 leading zero 2'b10: encoded = 2'b00; // 0 leading zero 2'b11: encoded = 2'b00; // 0 leading zero endcase
然后按照如下规则将相邻的 encoded value 进行组合:
如果两边都是 1xxx,那么结果为 10..0
如果左边是 0xxx,那么结果为 0[左边]
如果左边是 1xxx,那么结果为 01[右边[msb-1:0]]
可以看到每个组合的操作是一个mux。每次组合后,新的vector位宽加1,然后新的vector再两两组合,直到得出最终的结果。
我们以8bit输入的vector为例:8'b00000111
按照2bit分解: 00 00 01 11
Encoded value: 10 10 01 00
两两组合: 100 001
再组合: 0101 = 5 leading zeros
当输入为64bit的vector时,此 tree structure 的设计综合结果如图2所示。Vivado综合后预估的slack为8.600ns,critical path为4级,消耗38个LUT。
图2 - leading zero count 2
可以看到相比于casex的设计,tree structure节省了超过50%的LUT,同时逻辑级数也减少了一级。
总结
分治法的思想也可以应用在FPGA开发中。尤其是当我们遇到大位宽数据的处理时,分治法往往可以提升设计的资源使用率和时序结果。
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原文标题:分治法(Divide and Conquer)
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