Xilinx Vivado HLS中Floating-Point(浮点)设计介绍
采用Vivado HLS为视频处理实现中值滤波器和排序网络
A S K F A E-X采用Vivado HLS为视频处理实现中值滤波器和排序网络作者：Daniele BagniDSP 专家赛灵思公司daniele.bagni@Vivado的高层次综合功能将帮助您为嵌入式视频应用设计更好的排序网络。
从汽车到安全系统再到手持设备，如今采用嵌入式视频功能的应用越来越多。
每一代新产品都需要更多的功能和更好的图像质量。
但是，对于一些设计团队来说，实现高质量的图像并非易事。
作为赛灵思的一名DSP设计现场应用工程师，我经常被问到有关IP和高效视频滤波实现方法这方面的问题。
我发现利用最新Vivado®设计套件的高层次综合(HLS)功能，很容易在任何赛灵思7系列All Programmable器件中实现基于排序网络的高效中值滤波方法。
在详细探讨该方法之前，我们先来回顾一下设计人员在图像完整性方面所面临的一些挑战以及解决这些问题常用的滤波技术。
数字图像噪声大多出现在系统获取或传输图像的过程中。
例如，扫描仪或数码相机的传感器和电路可以产生几种类型的不规则噪声。
通信通道中的随机比特错误或模数转换器错误会导致特别麻烦的“脉冲噪声”。
这种噪声经常被称为胡椒盐(salt-and-pepper)噪声，因为它以随机白点或黑点的形式出现在显示器的图像表面，严重降低了图像质量（图1）。
为降低图像噪声，视频工程师通常会在设计中应用空间滤波器。
这些滤波器利用噪声点周围像素的优质特性或数值对图像中渲染较差的像素进行替换或加强。
空间滤波器主要分为线性和非线性两种。
最常用的线性滤波器被称为均值滤波器。
它用邻近像素的均值替换每个像素值。
这样，渲染较差的像素就可根据图像中其它像素点的平均值得到改善。
均值滤波器能以低通方式快速去除图像噪声。
但是，该方式通常伴有副作用——使整体图像的边缘变得模糊。
大多数情况下，非线性滤波法比线性均值滤波法更好。
非线性滤波特别善于消除脉冲噪声。
最常用的非线性滤波器是次序统计滤波器。
vivado ip核之复数浮点数乘法 floating-point
vivado ip核之复数浮点数乘法floating-point
在数字信号处理和科学计算中，复数浮点数乘法是一个非常重要的运算。
Vivado IP核提供了这个功能，使得用户可以在FPGA上实现高效的复数浮点数乘法。
复数浮点数乘法的原理比较简单，主要是将两个复数相乘，得到的结果也是复数。
这个过程需要分别对实部和虚部进行乘法运算，然后将结果合并。
在Vivado IP核中，这个过程被高效地实现了。
使用Vivado IP核进行复数浮点数乘法时，用户需要提供一些参数，例如输入复数的实部和虚部，以及输出结果的精度等。
这些参数对于实现高效的乘法运算非常重要。
此外，Vivado IP核还提供了许多其他有用的特性，例如可配置的流水线深度和多路复用器等。
这些特性可以帮助用户在FPGA上实现更加高效和灵活的复数浮点数乘法运算。
总之，Vivado IP核中的复数浮点数乘法是一个非常有用的功能，可以帮助用户在FPGA上实现高效和灵活的复数浮点数乘法运算。
通过合理地使用这个功能，用户可以大大提高数字信号处理和科学计算的性能。
1。
FPGA中浮点数的表示方法
FPGA 中浮点数表示1.关于浮点数的问题 浮点数的一般格式：格式（1） 格式（2）注意：（1）一般浮点数尾数采用纯小数（隐含位为0）来表示，即尾数M 与定点小数表示方法相同，由于尾数的符号位决定整个浮点数的符号，故有时采用格式（2）的形式；（2）当尾数真值为0（不论阶码何值），或阶码的值比能在机器中表示的最小值还小，计算机把该浮点数看成零值，称为机器零，即浮点数表示不了真值绝对值很接近0的数，只能看成0处理； （3）尾数通常用原码或补码表示，阶码一般用移码或补码表示，如无特别说明，采用课本44页移码表示方法。
浮点数表示范围：⨯最大阶码最大正数=最大正尾数2 ⨯最小阶码最小正数=最小正尾数2 ⨯最小阶码最大负数=最大负尾数2 ⨯最大阶码最小负数=最小负尾数2那么给定一浮点数的表示形式，包括符号、阶码、尾数各占位数及其采用哪种机器码表示，如求其能表示最大负数，转化为求这种表示形式的能表示的最大负尾数，最小阶码。
浮点数规格化表示：为了提高数据的表示精度，当浮点数尾数的真值不为 0 时，满足条件112≤≤尾数真值，称为一般浮点数的规格化表示。
如没特别说明，指的是一般的非规格化浮点数。
注意规格化浮点数与一般浮点数一样，隐含位也是0，仅仅对尾数真值加上这一约束条件而已。
对于不同码制，特征如下： （1）尾数原码表示： （采用形式（1），按照尾数数值位为n 位）①尾数>0时，其尾数部分形式尾数符号1位尾数数值n 位01XXXXXXXXXXXXXXXXXX称为规格化最大：尾数部分0111…11，真值为12n--；最小：尾数部分0100…00，真值为12；②尾数<0时，其尾数部分形式尾数符号1位尾数数值n 位11XXXXXXXXXXXXXXXXXX称为规格化最大：尾数部分1100…00，真值为12-； 最小：尾数部分1111…11，真值为(12)n---；（2）尾数补码表示： （采用形式（1），按照尾数数值位为n 位）阶码符号尾数符号数值阶码符号尾数符号0①尾数>0时，其尾数部分形式尾数符号1位尾数数值n 位01XXXXXXXXXXXXXXXXXX称为规格化最大：尾数部分0111…11，真值为12n--；最小：尾数部分0100…00，真值为12；②尾数<0时，其尾数部分形式尾数符号1位尾数数值n 位10XXXXXXXXXXXXXXXXXX称为规格化（注意：某些书上对此含糊其辞，参考清华（郑纬民：计算机系统结构）与上交大的书，以此为准！）最大：尾数部分1011…11，真值为1(2)2n --+； 最小：尾数部分1000…00，真值为-1；关于IEEE745浮点数：表示形式数值1位（1）IEEE754浮点数短浮点数和长浮点数尾数隐含位为1，临时浮点数没有隐含位，注意阶码的偏置值与一般浮点数不同，对于单精度和双精度数(1) 1.2sm E m -=-⨯⨯偏置值表示真值；短浮点数和长浮点数尾数采用隐含位为1称之为规格化的IEEE 短浮点数与长浮点数（注意区别一般的规格化浮点数）。
xilinx vivado的五种仿真模式和区别
器件库，对仿真器进行一些必要的配置，不然仿真器并不认识其中的底层元 件，无法进行仿真。Xilinx 公司的集成开发环境 ISE 中并不支持综合后仿 真，而是使用映射前门级仿真代替，对于 Xilinx 开发环境来说，这两个仿真 之间差异很小。 三、时序仿真 （后仿真） 在设计流程中的最后一个仿真是时序仿真。在设计布局布线完成以后可以 提供一个时序仿真模型，这种模型中也包括了器件的一些信息，同时还会提 供一个 SDF 时序标注文件（Standard Delay format Timing Anotation）。SDF 时 序标注最初使用在 Verilog 语言的设计中，现在 VHDL 语言的设计中也引用 了这个概念。对于一般的设计者来说并不需知道 SDF。 总结 行为级仿真时必须的，能够确保你所设计功能是正确的，综合后时序仿真 是有必要的，能够排除大部分的时序问题，至于后仿真，只能是解决疑难杂 症时再采取的大招，非常费时间，一般不建议做后仿真。
vivado floating point ip核除法 -回复
vivado floating point ip核除法-回复Vivado Floating-Point IP核除法步骤详解综述：Vivado Floating-Point IP核是Xilinx的一个关键组件，用于实现浮点运算的硬件加速计算。
其中，除法运算是浮点运算中的一个重要部分。
在本文中，我们将详细介绍如何使用Vivado浮点IP核来实现浮点除法运算。
第一步：IP核配置首先，在Vivado设计套件中打开一个新的项目，并选择创建一个新的IP 核，在弹出窗口中选择"Floating Point"菜单下的"Divider"选项。
第二步：输入和输出端口配置在配置向导中，你会看到许多选项，需要根据你的需求进行设置。
首先，设置输入和输出端口的位宽。
这取决于你的应用中需要使用的浮点数的精度。
你可以选择使用单精度（32位）或双精度（64位）浮点数。
第三步：寄存器和时钟配置接下来，配置寄存器和时钟选择。
你可以选择同步还是异步时钟，以及寄存器的种类（寄存器级别或时钟级别）。
选择适当的配置取决于你的应用需求，如时序要求和频率等。
第四步：操作模式配置在此步骤中，你可以设置操作模式。
你可以选择浮点除法（除数为浮点数）或者整数除法（除数为整数）。
你还可以设置特殊情况下的结果返回，如无穷大或NaN。
第五步：浮点单位配置在这一步中，你可以为输入输出端口的浮点值选择不同的浮点格式。
可以通过选择浮点数的指数和尾数位宽来调整浮点精度。
根据你的需求，可以选择单精度或双精度浮点格式。
第六步：参数设置和生成IP核在这一步中，你可以设置其他参数，如时序、资源和时钟等。
完成设置后，点击"Generate"按钮生成IP核。
第七步：IP核实例化IP核生成后，你可以将其实例化到你的设计中。
在Vivado设计套件中，打开IP Integrator界面，找到你的设计，右击并选择"Add IP"。
vivado floating point ip核除法
Vivado是Xilinx公司的一款集成开发环境（IDE），用于设计和验证FPGA和SoC 系统。
在Vivado中，可以使用IP核来实现各种硬件功能，包括浮点运算。
对于浮点除法运算，可以使用Xilinx提供的浮点IP核。
这个IP核可以执行单精度和双精度的浮点除法运算，具有高效性能和易于使用。
使用浮点IP核进行除法运算的步骤如下：
1.在Vivado中创建一个新的IP核实例，并将其连接到需要执行除法运算的逻
辑电路。
2.在IP核的参数配置中，选择要使用的浮点数格式（单精度或双精度）和除
法运算模式（整数除法或浮点除法）。
3.将需要执行除法运算的两个数作为输入，并将结果作为输出。
4.在逻辑电路中，将输入数通过接口连接到IP核的输入端，并将结果通过接
口从IP核的输出端传输到逻辑电路的下一级。
使用浮点IP核进行除法运算可以提高系统的性能和精度，并且可以简化硬件设计。
此外，由于浮点IP核是Xilinx公司提供的一个标准IP核，因此可以方便地与其他硬件模块集成在一起，形成一个完整的系统。
keil中floating point hardware
keil中floating point hardware（实用版）目录1.Keil MDK-ARM 开发板介绍2.Floating Point Hardware 的概念与作用3.Keil 中 Floating Point Hardware 的配置与使用4.总结正文【1.Keil MDK-ARM 开发板介绍】Keil MDK-ARM 是一款针对 ARM Cortex-M 处理器的开发板，它具有高性能、低功耗的特点，广泛应用于嵌入式系统开发。
MDK-ARM 开发板提供了丰富的外设资源，如 UART、SPI、I2C、ADC 等，为开发者提供了便利的开发环境。
【2.Floating Point Hardware 的概念与作用】Floating Point Hardware，即浮点硬件，是指能够进行浮点数运算的硬件设备。
在嵌入式系统中，浮点硬件可以进行高效的浮点数运算，如加法、减法、乘法、除法等，大大提高了数据处理速度和精度。
【3.Keil 中 Floating Point Hardware 的配置与使用】在 Keil MDK-ARM 开发板中，可以通过配置选项启用浮点硬件。
以下是具体操作步骤：1) 打开 Keil uVision 软件，创建一个新的 MDK-ARM 工程。
2) 在工程设置中，选择“Target”选项卡，找到“C/C++ Build”设置。
3) 在“C/C++ Build”设置中，切换到“Settings”选项卡，找到“FloatPoint”选项。
4) 在“Float Point”选项中，可以选择是否启用浮点硬件。
默认情况下，浮点硬件是关闭的。
如果需要使用浮点硬件，选择“Enable”选项，并选择合适的浮点数运算库，如“ARM math library”或“Soft float library”。
5) 配置完成后，可以在代码中使用浮点数运算。
例如，可以使用float 或 double 类型变量，并调用相应的浮点数运算函数进行计算。
vivado设计实例
vivado设计实例Vivado设计实例一、时钟分频器设计实例时钟分频器在数字电路设计中起到非常重要的作用，它可以将一个高频时钟信号分频为任意低频时钟信号。
在Vivado中，实现一个时钟分频器非常简单。
首先，我们需要创建一个新的工程，并添加时钟分频器的IP核。
然后，在IP核配置界面中，设置分频比和时钟输入输出端口。
最后，生成Bitstream文件并下载到目标FPGA芯片中即可。
二、状态机设计实例状态机是一种常见的电路设计模块，它根据输入信号的变化来改变其内部状态和输出信号。
在Vivado中，实现一个状态机可以通过HDL语言（如Verilog或VHDL）编写代码来实现。
首先，我们需要创建一个新的工程，并添加设计文件。
然后，在设计文件中编写状态机的逻辑代码，并将其综合为门级电路。
最后，生成Bitstream 文件并下载到目标FPGA芯片中即可。
三、数字信号处理设计实例数字信号处理（DSP）在通信、音频、视频等领域有着广泛的应用。
在Vivado中，实现一个简单的数字信号处理模块可以通过使用FIR滤波器来实现。
首先，我们需要创建一个新的工程，并添加FIR滤波器的IP核。
然后，在IP核配置界面中，设置滤波器的参数和输入输出端口。
最后，生成Bitstream文件并下载到目标FPGA芯片中即可。
四、图像处理设计实例图像处理在计算机视觉、图像识别等领域有着广泛的应用。
在Vivado中，实现一个简单的图像处理模块可以通过使用图像卷积来实现。
首先，我们需要创建一个新的工程，并添加图像卷积的IP核。
然后，在IP核配置界面中，设置卷积核的参数和输入输出端口。
最后，生成Bitstream文件并下载到目标FPGA芯片中即可。
五、高级通信接口设计实例高级通信接口（如PCIe、Ethernet等）在计算机系统中起到连接和传输数据的重要作用。
在Vivado中，实现一个高级通信接口可以通过使用相应的IP核来实现。
首先，我们需要创建一个新的工程，并添加所需的IP核。
verilog 浮点运算
verilog 浮点运算Verilog是一种硬件描述语言，用于设计数字电路。
在Verilog 中，浮点运算主要涉及到定点数和浮点数之间的转换。
以下是一些关于Verilog浮点运算的基本知识：1. 固定点数（Fixed Point Numbers）：在Verilog中，固定点数是一种特殊的数据类型，它表示一个有固定位数的整数。
固定点数的优点是计算速度快，因为所有的算术运算都是在固定点数上进行的。
然而，固定点数的缺点是精度较低，因为每个位都有一定的误差。
2. 浮点数（Floating Point Numbers）：浮点数是一种更精确的数据类型，它表示一个实数。
在Verilog中，浮点数通常使用IEEE 754标准来表示。
浮点数的优点是精度较高，但计算速度较慢，因为大多数算术运算都是在浮点数上进行的。
3. Verilog中的浮点运算：在Verilog中，可以使用内置的浮点运算函数来进行浮点数运算。
例如，可以使用`$realtobits`函数将实数转换为固定点数，然后使用`$bitstoreal`函数将固定点数转换回实数。
此外，还可以使用`$itor`和`$bitstoreal`函数进行整数到浮点数的转换。
以下是一个简单的示例，演示了如何在Verilog中进行浮点数加法：verilogmodule float_addition (input wire clk,input wire reset,input wire [31:0] a, // 输入浮点数ainput wire [31:0] b, // 输入浮点数boutput wire [31:0] result // 输出浮点数结果);reg [31:0] a_fixed; // 存储固定点数形式的areg [31:0] b_fixed; // 存储固定点数形式的breg [31:0] result_fixed; // 存储固定点数形式的结果// 将浮点数a转换为固定点数形式assign a_fixed = $realtobits(a);// 将浮点数b转换为固定点数形式assign b_fixed = $realtobits(b);// 对固定点数形式的a和b进行加法运算assign result_fixed = a_fixed + b_fixed;// 将固定点数形式的结果转换回浮点数形式assign result = $bitstoreal(result_fixed);endmodule在这个示例中，我们首先使用`$realtobits`函数将浮点数a和b转换为固定点数形式，然后对它们进行加法运算，最后使用`$bitstoreal`函数将固定点数形式的结果转换回浮点数形式。
vivado 浮点数运算ip
vivado 浮点数运算ip
Vivado为浮点数运算提供了多个IP（Intellectual Property）核，用于实现不同的浮点数运
算功能。
以下是一些常见的Vivado浮点数运算IP核：
1. Floating-Point Operator IP核：用于执行浮点数加法、减法、乘法和除法等基本运算。
此IP
核还提供了一些其他的数学函数，如开平方、取对数等。
2. Floating-Point Multiplier IP核：用于实现高性能的浮点数乘法运算。
该IP核支持单精度浮点
数和双精度浮点数的乘法操作。
3. Floating-Point Divider IP核：用于实现浮点数的除法运算。
该IP核支持单精度浮点数和双精
度浮点数的除法操作。
4. Floating-Point Square Root IP核：用于实现浮点数的开平方运算。
该IP核支持单精度浮点数
和双精度浮点数的开平方操作。
5. Floating-Point Logarithm IP核：用于实现浮点数的对数运算。
该IP核支持单精度浮点数和双
精度浮点数的对数操作。
以上只是一些常见的浮点数运算IP核示例，Vivado还提供了其他许多浮点数运算相关的IP核，可以根据具体需求选择适合的IP核来完成浮点数运算任务。
一文了解FPGA浮点小数与定点小数的换算及应用
一文了解FPGA浮点小数与定点小数的换算及应用定点小数运算有些FPGA中是不能直接对浮点数进行操作的，只能采用定点数进行数值运算。
所谓定点小数就是把小数点的位置固定，我们要用整数来表示小数。
先以10进制为例。
如果我们能够计算12+34=46的话，当然也就能够计算1.2+3.4 或者0.12+0.34了。
所以定点小数的加减法和整数的相同，并且和小数点的位置无关。
乘法就不同了。
12*34=408，而1.2*3.4=4.08。
这里1.2的小数点在第1位之前，而4.08的小数点在第2位之前，小数点发生了移动。
所以在做乘法的时候，需要对小数点的位置进行调整？！可是既然我们是做定点小数运算，那就说小数点的位置不能动！！怎么解决这个矛盾呢，那就是舍弃最低位。
也就说1.2*3.4=4.1，这样我们就得到正确的定点运算的结果了。
所以在做定点小数运算的时候不仅需要牢记小数点的位置，还需要记住表达定点小数的有效位数。
上面这个例子中，有效位数为2，小数点之后有一位。
现在进入二进制。
我们的定点小数用16位二进制表达，最高位是符号位，那么有效位就是15位。
小数点之后可以有0 - 15位。
我们把小数点之后有n位叫做Qn，例如小数点之后有12位叫做Q12格式的定点小数，而Q0就是我们所说的整数。
Q12的正数的最大值是0 111 。
111111111111，第一个0是符号位，后面的数都是1，那么这个数是十进制的多少呢，很好运算，就是0x7fff / 2= 7.999755859375。
对于Qn格式的定点小数的表达的数值就它的整数值除以2。
在计算机中还是以整数来运算，我们把它想象成实际所表达的值的时候，进行这个运算。
反过来把一个实际所要表达的值x转换Qn型的定点小数的时候，就是x*2了。
例如0.2的Q12型定点小数为：0.2*2= 819.2，由于这个数要用整数储存，所以是819 即0x0333。
因为舍弃了小数部分，所以0x0333不是精确的0.2，实际上它是819/2=0.199951171875。
vivado floating point 实现复数乘法
vivado floating point 实现复数乘法
在Vivado 中实现复数乘法可以使用FPGA 自带的浮点运算器或者使用LogiCORE 提供的Complex Multiplier IP 核来实现。
下面分别介绍两种方法：
方法一：使用FPGA 自带的浮点运算器
1. 在Vivado 中创建一个新的项目，并将所需的IP 核添加到设计中。
2. 在设计中添加一个浮点运算器IP 核，可以在IP Catalog 中搜索并添加。
3. 在设计中添加一个复数数据类型的输入和输出，并将其连接到浮点运算器IP 核的输入和输出。
4. 在设计中添加一个控制信号，用于控制复数乘法的开始和结束。
5. 编译并实现设计。
方法二：使用LogiCORE 提供的Complex Multiplier IP 核
1. 在Vivado 中创建一个新的项目，并将所需的IP 核添加到设计中。
2. 在设计中添加一个LogiCORE 提供的Complex Multiplier IP 核，可以在IP Catalog 中搜索并添加。
3. 在设计中添加一个复数数据类型的输入和输出，并将其连接到
Complex Multiplier IP 核的输入和输出。
4. 在设计中添加一个控制信号，用于控制复数乘法的开始和结束。
5. 编译并实现设计。
无论采用哪种方法，实现复数乘法的关键是正确处理复数的加法、减法、乘法和除法。
在设计中需要注意输入和输出的数据类型和格式，以及控制信号的正确设置。
vivado参数定义 -回复
vivado参数定义-回复“vivado参数定义”是指在Xilinx Vivado设计套件中，用来配置和控制FPGA设计流程的一系列参数。
这些参数可以帮助设计工程师在设计过程中灵活地调整设置，以满足特定的设计需求。
本文将逐步回答有关vivado 参数定义的问题，帮助读者更好地理解和应用这些参数。
第一步：什么是Vivado及其作用？Vivado是Xilinx公司的一款综合性的FPGA设计套件，旨在帮助设计工程师在FPGA设计过程中实现高效、高质量的设计。
Vivado提供了一系列的工具、选项和参数，以支持从设计到验证的所有步骤。
第二步：为什么需要配置Vivado参数？在进行FPGA设计时，需要根据项目的具体要求来配置Vivado参数。
这些参数包括延迟、功耗、资源利用率等方面的设置，可以对设计结果产生很大的影响。
合理配置这些参数可以帮助设计工程师优化设计，提高性能，并且确保设计满足规格要求。
第三步：Vivado中常见的参数有哪些？Vivado中有很多可配置的参数，以下是一些常见的参数：1. 目标设备类型：可以选择目标FPGA的具体型号，以便Vivado能够根据该型号的资源和特性进行优化。
2. 约束文件：约束文件用于指定设计的限制条件，如时钟频率、接口协议等。
在这个参数中，可以指定约束文件的路径和文件名。
3. 合成策略：合成的目标是将综合代码转换为逻辑网表。
Vivado提供了多种合成策略，例如面向速度优化、面向面积优化或平衡。
根据设计需求，可以选择不同的合成策略以满足性能或资源利用率的要求。
4. 实现策略：实现的目标是将逻辑网表映射到目标FPGA设备的查找表、寄存器和其他资源上。
Vivado提供了不同的实现策略，例如智能引导实现、区域推导等。
5. 时序约束设置：时序约束用于确保设计在时钟频率、数据传输时序等方面满足要求。
Vivado中可以设置时钟频率、同步类型、时序约束文件等相关参数。
6. 物理优化配置：Vivado还提供了一系列用于优化布局和布线的参数。
学习VivadoHLS第4章 例程中文版
学习Vivado第4章lab1——接口综合概述接口综合是将RTL接口添加到C设计的过程。
另外还把物理接口添加到RTL设计中，接口综合包括了相关联的I/O 协议，容许数据通过接口传输并自动与内部优化的逻辑同步。
本教程由4实验练习组成涵盖的主要功能和接口综合。
•Lab1: 查看函数的返回和块级协议•Lab2: 理解默认端口的I/O协议，并学会怎么选择I/O协议•Lab3: 查看一下数组端口实现，可以进行分区。
•Lab4: 为设计创建一个优化的实现并添加AXI4接口教程设计描述从xilinx网站下载教程的设计文件，参考信息中获取教程设计。
本教程使用教程目录中的设计文件Vivado_HLS_Tutorial\ Interface_Synthesis。
关于实验•使用前两个实验室在本教程中的示例的设计很简单，这有助于将焦点保持在接口。
•最后两个实验练习使用多通道累加器。
•本教程介绍如何实现采用高层次综合实现I/O端口和协议。
•在实验4中，创建一个在Lab3中使用最优实现的设计接口综合lab1：块级I/O协议概述这个实验解释了什么是块级I/O协议，并控制它们重点：在本教程中的图片和命令假定了教程数据目录Vivado_HLS_Tutorial被解压并放置在c:\vivado_HLS_Tutorial如果教程数据路径解压到不同的位置，或者在linux系统上，调整路径名称指向你选择放置Vivado_HLS_Tutorial目录位置。
步骤1：创建并打开工程1.打开Vivado HLS 命令提示符a.在windows系统中，采用Start>All Programs>Xilinx Design Tools>Vivado2014.2>Vivado HLS>Vivado HLS 2014.2 Command Prompt，如下图b.在linux系统下，打开新的shell,2. 用命令提示符窗口，如图55，把接口综合教程的路径变为lab13. 执行TCL并建立vivado HLS Project,采用的是vivado_hls–f run_hls.tcl如图55所示4. 当vivado HLS 完成，在用户界面里打开工程。
VivadoHLS中函数的层次设计和优化1函数层次设计中函数调用的优化
VivadoHLS中函数的层次设计和优化Xilinx DSP specialist: Harvest GuoVivadoHLS中对性能的优化是通过initiative interval的优化和latency的优化来完成。
对启动间隔II最小化就是尽可能的提高输入数据之间或者输出数据之间的速率。
从输入来看，优化II就是尽可能减少输入数据之间的时钟周期间隔，最大的吞吐率可以达到每个时钟周期有新的数据可以输入或者数据可以输出。
如果从单个函数设计考虑，检查函数中loop循环是否需要设置pipeline约束，用于提高循环中数据处理的吞吐率。
如果设计从函数层次关系考虑，当一个函数包含多个平行子函数的串行调用时，子函数之间存在数据传递通道时，对子函数间可以采用dataflow pipeline策略。
在开始分析vivadoHLS设计优化之前，先介绍一下HLS中对性能的两个指标，延迟和启动间隔（initiation interval）。
延迟Latency和启动间隔initiation interval这两个指标一般都是针对不同的层次结构来说的，对于C/C++程序来说，它的基本层次元素就是函数function和常用到的循环结构loop，函数调用和循环嵌套具有不同的层次，如果设计中对层次元素进行约束，我们一般都需要分析这些元素是否满足了延迟和启动间隔的需求。
1函数层次设计中函数调用的优化在VivadoHLS中，除了一些小的函数外，工具缺省不会打破层次关系，也就是说函数调用有几个层次，综合产生的RTL的模块module之间也会保持相应的层次关系，除非增加约束打乱这种层次。
1.1函数层次的合并和优化像RTL层次优化原理一样，HLS工程也需要顶层函数，跨过边界没法实现资源和性能的优化，函数的层次有时候阻碍函数之间的逻辑和性能最优化，我们必须通过改变或者保持函数的层次关系，满足对资源和性能的要求。
1.1.1函数层次变化的判别如何知道HLS综合后函数的层次关系发生变化？简单有效的方法是：1.查看控制台Console打印信息或者HLS自动保存的综合log文件。
verilog浮点数运算
verilog浮点数运算
Verilog 是一种硬件描述语言 HDL），通常用于描述数字电路和硬件设计，而不是用于进行浮点数运算。
在 Verilog 中，并不直接支持浮点数运算，而是侧重于整数运算和位级操作。
如果需要进行浮点数运算，可以考虑以下几种方法：
1. 使用定点数
定点数是一种在数字电路中常用的数值表示方法，它使用整数来表示小数部分。
通过使用固定的小数点位置，可以模拟浮点数的运算。
例如，可以将小数部分的位数作为一个固定的小数点位数。
2. 使用专用的 IP 核或库
有一些专门的 IP 核或者库可以在 FPGA 或 ASIC 设计中实现浮点数运算。
这些 IP 核通常是针对特定的浮点数标准 例如 IEEE 754）设计的。
3. 使用 FPGA 高级综合工具
一些现代的FPGA 设计工具例如Vivado High-Level Synthesis）可能提供了针对 C/C++ 代码的高级综合功能，可以在高级抽象层面上进行浮点数运算，并将其综合成硬件描述语言。
4. 利用 FPGA 上的软处理器
某些 FPGA 上集成了可编程软处理器，如 ARM Cortex 系列。
在这些处理器上，可以使用软件编程语言 如 C/C++）执行浮点数运算，并与硬件设计进行交互。
需要注意的是，对于浮点数运算的实现，硬件实现通常会更复杂、
更昂贵，并且不如软件中的浮点数运算灵活和高效。
因此，在数字电路设计中，往往更倾向于使用定点数或者其他方式来近似实现浮点数运算，以满足特定的需求和性能要求。
vivado参数定义 -回复
vivado参数定义-回复标题：Vivado参数定义：实现卓越FPGA开发的关键引言：在FPGA（现场可编程门阵列）开发中，使用合适的工具和参数对项目进行配置和管理至关重要。
Vivado是Xilinx公司开发的面向FPGA开发的综合工具，通过使用Vivado参数，可以更好地配置和优化FPGA设计。
本文将向读者介绍Vivado参数的定义和使用，帮助他们提高FPGA开发效率并实现卓越的项目。
一、什么是Vivado参数？Vivado参数是一组在Vivado设计流程过程中使用的选项和设置，用于配置和控制FPGA项目的各个方面。
这些参数可以在设计的各个阶段进行调整，以优化性能、资源利用率、功耗和设计复杂度等。
Vivado参数主要包括全局参数、项目参数和IP核参数。
二、全局参数的定义与使用1. 全局参数是适用于整个Vivado设计工程的参数，也称为全局设置。
如工程的编译目标设备、工程的编译方式（综合或实现）等。
设置全局参数可以通过"Tools"菜单中的"Settings"选项进行修改。
2. 全局参数的设置对整个工程具有全局性的影响。
比如，选择适合特定设备的全局参数，可以提高设计的性能和资源利用率。
而选择正确的编译方式，可以加速设计和提高开发效率。
三、项目参数的定义与使用1. 项目参数是适用于特定Vivado设计工程的参数，也称为局部参数。
这些参数可以在特定阶段或特定模块的设计中进行调整和优化，以满足项目的需求。
项目参数可以在相应的设置窗口中进行修改。
2. 项目参数的设置对特定模块的功能和性能具有直接影响。
例如，对于时序约束的设计，可以通过设置相关参数来实现时钟频率的优化和约束的管理。
对于电源管理，可以通过设置参数来控制功耗和能效等。
四、IP核参数的定义与使用1. IP（知识产权）核是Vivado设计中可重复使用的功能模块。
IP核参数是在设计和实例化IP核时设置的参数，用于控制IP核的功能和性能。
vivado双精度浮点数乘法计算
vivado双精度浮点数乘法计算Vivado is a software tool developed by Xilinx for designing and programming FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) and SoCs (System on Chips). One of the key features of Vivado is its support for double-precision floating-point arithmetic, which allows for high-precision calculations in FPGA designs. Double-precision floating-point numbers are numbers that can represent a wide range of values with high precision, making them ideal for scientific and engineering calculations.When it comes to double-precision floating-point multiplication in Vivado, there are a few key considerations to keep in mind. First and foremost, it's important to understand the format of double-precision floating-point numbers. In the IEEE 754 standard, double-precision floating-point numbers are represented using 64 bits, with 1 bit for the sign, 11 bits for the exponent, and 52 bits for the significand. This format allows for a wide range of values to be represented with high precision,but it also introduces some complexity when it comes to multiplication.In Vivado, double-precision floating-point multiplication is typically implemented using dedicated hardware resources within the FPGA. These resources include dedicated multipliers and adders that are specifically designed to handle double-precision floating-point arithmetic. By leveraging these dedicated resources, Vivado is able to perform double-precision floating-point multiplication with high efficiency and low latency, making it well-suited for a wide range of applications.In addition to dedicated hardware resources, Vivado also provides a range of optimization options for double-precision floating-point multiplication. These options allow designers to fine-tune the performance and resource utilization of the multiplication operation, ensuring that it meets the specific requirements of their design. By carefully selecting the appropriate optimization options, designers can maximize the performance of double-precision floating-point multiplication while minimizing the use ofFPGA resources.Another key consideration when it comes to double-precision floating-point multiplication in Vivado is the impact on overall system performance. While double-precision floating-point multiplication can provide high precision and accuracy, it also requires a significant amount of computational resources. This can impact the overall performance of the FPGA or SoC, particularly in designs with tight timing constraints or limited resources. To address this, designers must carefully balance the need for high precision with the available resources and performance requirements of their design.Overall, double-precision floating-point multiplication in Vivado offers a powerful and flexible solution for high-precision arithmetic in FPGA and SoC designs. By leveraging dedicated hardware resources, optimization options, and careful consideration of overall system performance, designers can effectively implement double-precision floating-point multiplication to meet the specific requirements of their design. With its support for high-precision calculations, Vivado continues to be a valuable tool for a wide range of scientific, engineering, and computational applications.。
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Xilinx Vivado HLS中Floating-Point（浮点）设计介绍
编码风格与技巧
尽管通常Fixed-Point（定点）比FloaTIng-Point（浮点）算法的FPGA实现要更快，且面积更高效，但往往有时也需要FloaTIng-Point来实现。
这是因为Fixed-Point有限的数据动态范围，需要深入的分析来决定整个设计中间数据位宽变化的pattern，为了达到优化的QoR，并且要引入很多不同类型的Fixed-Point中间变量。
而FloaTIng-Point具有更大的数据动态范围，从而在很多算法中只需要一种数据类型的优势。
Xilinx Vivado HLS工具支持C/C++ IEEE-54标准单精度及双精度浮点数据类型，可以比较容易，快速地将C/C++ FloaTIng-Point算法转成RTL代码。
与此同时，为了达到用户期望的FPGA资源与性能，当使用Vivado HLS directives时需要注意C/C++编码风格与技巧相结合。
编码风格
1.1 单双精度浮点数学函数
#include
float example（float var）
{
return log（var）; // 双精度自然对数
}
在C设计中，这个例子，Vviado HLS 生成的RTL实现将输入转换成双精度浮点，并基于双精度浮点计算自然对数，然后将双精度浮点输出转换成单精度浮点。
#include
float example（float var）
{
return logf（var）; // 单精度自然对数
}
在C设计中，logf才是单精度自然对数，这个例子Vviado HLS 生成的RTL实现将基。