数据流式编程在硬件设计中的应用
01、数据流式编程的思想
数据流式编程思想简介
数据流式编程（Dataflow Programming）是一种存在已久的程序设计范式，可以追溯到19世纪60年代，由MIT的Jack Dennis教授开创。
图1 信号处理领域的数据流框图
数据流的前身是信号流，如上图1所示，在信号与系统相关的领域中，使用信号流框图来表示vwin 信号在一个系统中的处理过程。随着计算机技术的发展，越来越多的模拟系统被数字系统所取代，连续的信号也变为了离散的数据。
软件开发中的数据流式编程思想
在介绍硬件中的数据流式编程思想之前，先来看一下软件中的数据流式编程，并了解数据流式编程中的几个基本元素的概念。
图2 一段LabView编写的流式数据处理软件程序
在软件开发领域，数据流式程序的开发已经得到了广泛的应用。其中颇具代表性的是NI公司的LabView软件以及Mathworks公司的Simulink。如上图2所示，该图为LabView可视化开发环境中，采用图形化编程的方式编写的一个简易数据处理程序。观察图2，可以得到数据流式程序具有的一些要素：
- Node：数据处理节点，代表着实际的数据处理步骤（如上图中骰子节点、节拍器节点、4输入加法器节点、除法节点等）
- Port：分为In和Out两种类型，一个Node可以具有多个In和Out端口（如除法器就是2输入1输出）
- Source：数据源，待处理输入通过数据源进入到程序中（例如上述的骰子节点，会生成随机数输出，即为一个可以输出动态数据的Source，而图中蓝色的500、绿色的布尔节点则可以视为产生静态常量的Source）。
- Sink：数据出口，经过处理的数据经过出口输出（例如上述节拍器节点、右下角的红色停止条件节点，它们都只有输入没有输出，即接收最终数据结果）。
- Edge：连接Port与Port的边，代表数据流通的管道
同样，通过观察图2，还可以发现流式程序的执行一些特点：
- 当一个Node的In端口满足触发条件（例如任意输入端口有数据，或所有端口都有数据），并且其Out端口不阻塞时（下游Node可以可以接收数据），该Node开始执行自己的处理逻辑，并将输出数据投递到对应的输出端口。
- 反压的思想贯穿了整个程序的执行流程，当下游节点无法处理新数据时，上游节点的处理过程将被阻塞。
- 并发性：每个Node独立处理自己的逻辑，Node之间是并发的
- 层次性：可以将多个Node组成的子系统看做一个黑箱，子系统的Sink和Source作为该黑箱的Port，这样就可以把子系统看做上层系统的一个Node，从而形成层级结构。
图3 带有循环、条件分支结构的数据流式程序
近些年以来，为了实现敏捷化开发而逐步流行的图形化拖拽编程、低代码编程等敏捷开发方式中，通常都可以看到数据流式编程的影子。与DSP领域中的简单数据流思想不同，在软件开发领域的数据流程序中，通常可以看到条件分支结构和循环执行结构。因此，数据流的编程模式是图灵完备的，不仅可以用于表示简单的数据计算流程，还可以表达复杂的控制流。
如上图3所示即为一款儿童编程软件的示意图，读者可以尝试在上面的图中找出Source、Sink、Node、Port、Edge这些概念。
软件数据流 vs 硬件数据流
软件实现：
数据流系统都需要一套调度框架，所有节点之间的并行执行都是软件虚拟出来的，节点是否可以激活的判断需要框架进行额外的计算，因此性能开销不能忽略。
硬件实现:
硬件天然具有并发的特性。端口、连线、层级结构、反压、并发执行这些概念与硬件设计有着完美的对应关系。事实上，Verilog、VHDL等语言本身也可以被算作是和LabView、Simulink一样的数据流式程序的开发语言[1]。
数据流思想与状态机思想的对比
在很多场景下，如果使用状态机的思想对硬件行为进行建模，则需要考虑很多状态之间的转换关系，容易造成状态爆炸。而是用数据流的编程思想，只需要考虑数据在两个节点之间的传输关系以及各个节点自己要做的事情，每个节点各司其职，可以有效降低程序的复杂度。
下面以AXI4协议的写通道握手为例，写地址通道和写数据通道之间没有明确的先后依赖顺序。
图4 AXI握手协议的顺序关系
图5 一个最简单的状态机握手模型，忽略了其他状态
如果以状态机的思路来实现，是上述图5这样的，它是一种顺序化执行的思维模式，依次进行各个通道上的握手，难以描述并行发生的事件。如果强行使用状态机来描述并发场景下各种可能的先后顺序，则容易导致状态爆炸，维护成本高，不够敏捷。
图6 基于数据流思想的握手模型
如果以数据流的思想来实现，则如上述图6所示，4个环节之间各自独立运行，各司其职，两个输入通道以及一个输出通道是独立模块，各自可以并行的完成自己的握手，模块与模块之间通过Skid Buf(FIFO)进行解耦。可以灵活应对各种握手信号到达的先后顺序，可以写出易于维护且吞吐量高的代码。
02、Bluespec语言及其流式编程框架PAClib
Bluespec SystemVerilog(BSV)和PAClib简介
Bluespec SystemVerilog是一种高级的函数式硬件描述语言，由MIT的Arvind教授开发，最初以商业授权形式发布，并于2020年正式开源。
该语言将硬件行为抽象成多个可以并发运行的Rule，Rule由触发逻辑来控制其运行时机，Rule之间、Module之间可以通过FIFO进行通信建模，编译器会自动生成Module之间的握手和反压信号（即Rule的触发逻辑），从而降低了描述复杂并行系统的难度,使得它非常适合使用数据流的思想进行开发。
PAClib是Pipelined Architecture Composers library的缩写，是BSV提供的一个官方库，可以方便的开发出基于数据流思想设计的硬件逻辑。
与DSP领域的流式处理相比，PAClib提供了诸如If-Else-Then、While Loop、For Loop、Fork、Join等操作，因此PAClib所提供的数据流式编程框架是图灵完备的，不仅可以用于对复杂数据流逻辑的描述，也可以用于对复杂控制流的描述。
PAClib中的基础开发组件
PACLib中的基础组件可以看做是流式编程中的各个节点，为了使用流式编程，需要首先了解各个节点的功能，然后才能将这些节点连接起来，从而形成完整的程序。下面首先介绍这些节点的通用形式，即PAClib中定义的PipeOut接口以及Pipe类型，其定义如下：
interface PipeOut #(type a);
method a first ();
method Action deq ();
method Bool notEmpty ();
endinterface
typedef (function Module #(PipeOut #(b)) mkPipeComponent (PipeOut #(a) ifc))
Pipe#(type a, type b);
上述PipeOut接口的形式类似于一个FIFO，即为一条数据通道的出口端。Pipe类型本质是一个函数，用来把一个PipeOut类型的输入转换为另一个PipeOut类型的输出模块，因此Pipe类型表示了一个连接并转换的概念。
图7 Pipe类型的图形化示意
上述图7可以帮助大家更形象的理解Pipe类型和PipeOut接口，其中整个节点可以看做是一个Pipe，数据从左侧流入，从右侧流出，并在流经节点的过程中被处理（处理的过程在下文介绍）。其中右侧突出的部分是用于和下一个节点（也就是下一段Pipe）连接的接口，即PipeOut。Pipe和PipeOut类型提供了数据流程序中各个节点的统一接口规范，所有基于PAClib开发的处理逻辑都要用这两个概念进行包装，从而使得各个节点之间具有一定的互换性，为架构提供了很强的灵活性。
将函数包装为Pipe
Pipe类型只是定义了数据流经过一个节点前后的数据类型，因此还需要具体的逻辑来实现从类型A到类型B的转换。由于函数的本质就是做映射，因此使用函数来表达对数据的加工过程再合适不过了。mkFn_to_Pipe_buffered是一个工具函数，提供了将一个函数封装为一个Pipe的能力，其定义如下：
function Pipe #(ta, tb) mkFn_to_Pipe_buffered (Bool paramPre,
tb fn (ta x),
Bool paramPost);
图8 mkFn_to_Pipe_buffered工具函数所生成的Pipe节点示意图
这里的用法也体现出了BSV函数式编程语言的特性，函数是语言中的一等公民。事实上，PAClib中对数据流模式中各个节点之间的“连线”也是通过高阶函数的嵌套来实现的。
两个Bool类型的参数可以选择是否在函数的前后加入FIFO队列进行缓冲。如果前后两个FIFO都不开启，则该节点表现出组合逻辑的性质。开启FIFO后，则表现出了流水线的性质。通过FIFO实现前后级节点之间的反压逻辑，自动适应不同的数据流速。
Map操作
map是函数式编程中必不可少的一个功能，PAClib中也提供了不同形式的map功能：
mkMap用于将Vector中的每一个元素并行地进行处理。mkMap_indexed则在mkMap的基础之上，额外提供了元素对应的索引信息，从而使得用于map的函数可以获得关于被处理数据的位置信息。这两个函数的定义如下：
function Pipe #(Vector #(n, a),
Vector #(n, b))
mkMap (Pipe #(a, b) mkP);
function Pipe #(Vector #(n, a),
Vector #(n, b))
mkMap_indexed (Pipe #(Tuple2 #(a, UInt #(logn)), b) mkP);
图9 mkMap节点的图形化示意
如上图9所示，展示了mkMap节点的示意图，可以看到图中用深浅两种颜色表示了嵌套的Pipe类型，图中不同Pipe类型的嵌套表示了Node之间的层级关系，本质上是通过高阶函数实现了简单逻辑的组合。
由于BSV静态展开的原因，如果Vector长度较大，则会产生出很多个mkP的实例（mkP实例的数量与输入向量的长度相同），占用大量面积。为了减少面积占同，用时间换空间，则可以使用接下来要介绍的节点。
分批Map操作
PAClib中提供了mkMap_with_funnel_indexed函数来创建支持分批Map操作的处理节点，从而可以在面积和吞吐率之间进行取舍，其定定义如下：
function Pipe #(Vector #(nm, a),
Vector #(nm, b))
mkMap_with_funnel_indexed (UInt #(m) dummy_m,
Pipe #(Tuple2 #(a, UInt #(lognm)), b) mkP,
Bool param_buf_unfunnel)
provisos (...);
图10 mkMap_with_funnel_indexed工具函数所创建的处理流程
mkMap_with_funnel_indexed函数实际上是一个工具函数，该工具函数帮助用户创建了3个Pipe的组合，其中mkMap节点已经介绍过了，另外两个节点分别是mkFunnel_Indexed和mkUnfunnel，其定义如下：
function Pipe #(Vector #(nm, a),
Vector #(m, Tuple2 #(a, UInt #(lognm))))
mkFunnel_Indexed
provisos (...);
function Pipe #(Vector #(m, a),
Vector #(nm, a))
mkUnfunnel (Bool state_if_k_is_1)
provisos (...);
上述两个节点的作用，第一个是将一个较长的向量输入以指定的长度进行切分，从而产生多个批次的输出。而第二个是接收多个批次较短的输入，然后产生一个较长的输出，即把之前切分的批次重新拼接回来。mkMap_with_funnel_indexed函数通过上述3个节点的组合，其实现的最终功能为：
- 指定一个参数m，输入的Vector会被自动切分为多段，每段的长度为m，然后以m长度的切片为单位进行map操作。
- 在实际设计中，只需要调整参数m的值就可以很方便的在面积和吞吐率之间进行平衡。串并转换功能由框架自动完成，开发者只需要把精力放在核心的mkP 节点即可。
节点的串联
上述的mkMap_with_funnel_indexed函数将3个特定的节点进行了串联，从而实现了更加复杂的逻辑。将简单节点进行串联是流式编程中必不可少的操作，为了将任意节点进行串联，可以使用mkCompose和mkLinearPipe这两个函数实现，其定义如下：
function Pipe #(a, c) mkCompose (Pipe #(a, b) mkP,
Pipe #(b, c) mkQ);
图11 mkCompose节点示意图
function Pipe #(a, a)
mkLinearPipe_S (Integer n,
function Pipe #(a,a) mkStage (UInt #(logn) j));
图12 mkLinearPipe节点示意图
可以看到，mkCompose的作用是将两个不同的Pipe进行串接，多个mkCompose嵌套使用则可以实现多级的串接。而mkLinearPipe_S是将同一个函数进行多次调用，但每次调用时会传入不同的参数，从而使得这个函数可以在不同的调用位置上表现出不同的行为。
Fork和Join操作
上述介绍的节点都是对数据进行线性操作的节点，如果只有这样的节点是无法实现图灵完备的数据流式程序的，接下来介绍的几个非线性操作节点可以使得程序变得图灵完备。下面从mkFork和mkJoin两个函数开始介绍：
module mkFork #(function Tuple2 #(b, c) fork_fn (a va),
PipeOut #(a) poa)
(Tuple2 #(PipeOut #(b), PipeOut #(c)));
module mkJoin #(function c join_fn (a va, b vb),
PipeOut #(a) poa,
PipeOut #(b) pob )
(PipeOut #(c));
图13 mkFork与mkJoin节点的示意图
mkFork和mkJoin可以创建简单的并行结构，通过用户自己提供的函数fork_fn和join_fn，由用户决定如何将一个输入数据流拆分成2个输出数据流，以及如何把两个输入数据流合并为一个输出数据流。
对于Join操作而言，要求两个输入端口上均存在数据时，该Node才可以执行操作，如果两条路径上处理数据所需的时钟周期数不一致，则Join节点会进行等待，直到两个输入都有数据为止。此外，PAClib中还提供了多种Fork节点的变种实现，可以自行了解。
条件分支操作
使用mkIfThenElse可以创建条件分支，其定义及示意图如下：
module [Module] mkIfThenElse #(Integer latency,
Pipe #(a,b) pipeT,
Pipe #(a,b) pipeF,
PipeOut #(Tuple2 #(a, Bool)) poa)
(PipeOut #(b));
图14 mkIfThenElse节点示意图
mkIfThenElse可以实现分支逻辑。输入数据是一个Tuple2#(a, Bool)类型，该节点会根据Bool类型的取值将数据包路由到pipeT或者pipeF子节点。其内部具有一个FIFO结构用于存储Token，从而实现在pipeT和pipeF两个节点所需处理周期不一致时起到保序的作用。
此外，PAClib中还提供了mkIfThenElse_unordered变种实现，当对输入和输出之间的数据没有严格的顺序要求时，可以使用这个变种来简化设计。For循环 使用mkForLoop可以创建条件分支，其定义及示意图如下：
module [Module] mkForLoop #(Integer n_iters,
Pipe #(Tuple2 #(a, UInt #(wj)),
Tuple2 #(a, UInt #(wj))) mkLoopBody,
Pipe #(a,b) mkFinal,
PipeOut #(a) po_in)
(PipeOut #(b))
provisos (Bits #(a, sa));
图15 mkForLoop节点示意图
mkForLoop需要通过n_iters参数传入循环次数。在实现逻辑上，Loop Control Logic内部有一个共享队列，外部进入的新数据和经过循环体执行过一次处理的数据，都会被放到这个队列中。
每个新进入的数据都会被打上一个Tag，Tag的值为循环次数，这个Tag伴随着数据在循环中流动，每流动一次，Tag减一，Loop Control Logic在从共享队列中取出数据时，会根据Tag的计数值决定将其送入mkLoopBody节点还是mkFinal节点。内部有两条Rule，分别独立负责把新数据和正在循环的数据放入FIFO中，为循环提供了内在动力（图中Pump标注路径）。
注意，由于mkLoopBody也可能是一个需要多拍才能完成的节点，因此可以有多个数据包同时在流水线中进行循环。
While循环
在理解了For循环的实现原理之后，理解While循环的实现就没有太大困难了。其定义和示意图如下：
module [Module] mkWhileLoop #(Pipe #(a,Tuple2 #(b, Bool)) mkPreTest,
Pipe #(b,a) mkPostTest,
Pipe #(b,c) mkFinal,
PipeOut #(a) po_in)
(PipeOut #(c))
provisos (Bits #(a, sa));
图16 mkWhileLoop节点示意图
while循环的实现需要用户提供3个处理节点：
mkPreTest子节点用于执行循环终止条件的判断mkPostTest子节点是循环体要做的处理逻辑mkFinal子节点是循环体退出前对数据再进行一次修改的机会 其实现逻辑与For循环类似，都是通过内部共享一个队列来实现的，同时通过两条Rule来为循环提供动力。
03、IFFT应用实例
需求背景
图17 一个IFFT数据处理流程
以上述图17中的IFFT变换为例，该流程中有很多平铺重复的结构，对于不同的应用场景，需要在面积、吞吐量之间进行平衡，例如：
- 组合逻辑实现？还是流水线实现？
- 几个不同的stage之间是否可以fold以减少面积？
- 每个stage内部的f_radix4实例是否可以减少？
代码实现
使用PAClib提供的数据流式开发框架，只需要调整少量参数就可以快速调整系统的计算结构。下面先给出整体代码，再对其中的各个部分进行解析，可以看到，整体框架的代码量小于40行（仅包含用于调度数据流的框架代码，不包含具体的运算逻辑以及注释）：
module [Module] mkIFFT (Server#(IFFTData, IFFTData));
Bool param_linear_not_looped = False;
Integer jmax = 2;
FIFO#(IFFTData) tf < - mkFIFO;
function Tuple2#(IFFTData, UInt#(6)) stage_d(Tuple2#(IFFTData, UInt#(6)) a);
return a;
endfunction
let mkStage_D = mkFn_to_Pipe (stage_d);
let s < - mkPipe_to_Server
( param_linear_not_looped
? mkLinearPipe_S (3, mkStage_S)
: mkForLoop (jmax, mkStage_D, mkFn_to_Pipe (id)));
return s;
endmodule
function Pipe #(IFFTData, IFFTData) mkStage_S (UInt#(2) stagenum);
UInt#(1) param_dummy_m = ?;
Bool param_buf_permuter_output = True;
Bool param_buf_unfunnel = True;
function f_radix4(UInt#(2) stagenum,
Tuple2#(Vector#(4, ComplexSample), UInt#(4)) element);
return tpl_1(element);
endfunction
// ---- Group 64-vector into 16-vector of 4-vectors
let grouper = mkFn_to_Pipe (group);
// ---- Map f_radix4 over the 16-vec
let mapper = mkMap_fn_with_funnel_indexed ( param_dummy_m,
f_radix4 (stagenum),
param_buf_unfunnel);
// ---- Ungroup 16-vector of 4-vectors into a 64-vector
let ungrouper = mkFn_to_Pipe (ungroup);
// ---- Permute it
let permuter = mkFn_to_Pipe_Buffered (False, f_permute,
param_buf_permuter_output);
return mkCompose (grouper,
mkCompose (mapper,
mkCompose (ungrouper, permuter)));
endfunction
下面来依次解析代码，首先下面看这一段：
let s < - mkPipe_to_Server
( param_linear_not_looped
? mkLinearPipe_S (3, mkStage_S)
: mkForLoop (jmax, mkStage_D, mkFn_to_Pipe (id)));
图18 平铺结构的IFFT计算架构
图19 折叠结构的IFFT计算架构
如上图18和19所示，只需要修改代码中的param_linear_not_looped变量，即可以在两种截然不同的计算架构之间进行切换。通过选择mkLinerPipe_S或者mkForLoop来选择stage之间是流水线平铺的方式来实现，还是通过Fold的方式来实现。
let mapper = mkMap_fn_with_funnel_indexed ( param_dummy_m,
f_radix4 (stagenum),
param_buf_unfunnel);
图20 通过参数调整计算的并发度
如上述代码片段和图20所示，通过mkMap_fn_with_funnel_indexed函数的第一个参数来决定实例化多少个f_radix4计算单元，从而改变计算的并行度。
let permuter = mkFn_to_Pipe_Buffered (False, f_permute,
param_buf_permuter_output);
图21 在不同位置插入流水线寄存器
如上述代码片段和图21所示，通过mkFn_to_Pipe_Buffered函数的两个输入参数来控制是否加入FIFO，从而实现在流水线或组合逻辑之间的切换，使得程序可以在时序上做出简单的调整。
return mkCompose (grouper,
mkCompose (mapper,
mkCompose (ungrouper, permuter)));
图22 节点的串联
如上述代码片段和图22所示，通过mkCompose可以实现多个Node之间的顺序连接。
最终效果
图23 使用PAClib实现的各种IFFT计算架构
在最终效果部分，直接引用Bluespec原始介绍PPT[2]中的一个页面来进行说明，使用不超过100行代码，仅需要调整4个参数，即可实现在24种不同的计算架构之间进行切换，这24中计算架构在面积和功耗上的差异可以达到10倍以上，用户可以根据自己的使用场景灵活的选择实现方案。
04、写在最后
从上述示例可以看到数据流式的编程思想可以为硬件设计引入极大的灵活性和可维护性。同时，由于分支节点、条件节点、循环节点的存在，这种数据流式的编程模式是图灵完备的，因此数据流的开发思想可以用于简化复杂的控制通路设计。
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