Vivado HLS推动协议处理系统蓬勃发展(下)

　　5 流分割和合并

　　在协议处理中，根据协议栈特定字段转发数据包给不同模块，然后在发送前将不同的流重新组合，是一项关键功能。Vivado HLS允许使用高级架构来推动这一转发过程，具体如例4中所示的流合并。

　　例4：简单的流合并情况

　　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 }

　　本例体现的是模块合并功能的使用，其中一个流阵列作为输入(inData)，一个单流作为输出(outData)。这个模块的功能是以无区别的方式从输入流读取数据，然后将读取的数据输出给输出流。该模块采用双级FSM实现，其结构与前文介绍的结构一致。

　　FSM的第一个状态用于确保选择输入流的无区别性(fairness)。实现的方法是使用循环算法检查队列。该算法在完成上一队列的访问之后，即从下一队列起查找新的数据。第17到19行的代码采用的即是此循环算法。常量NUM_MERGE_STREAMS用于设定待合并的流的数量。接下来的第20行负责测试当前的流，其内容用tempCntr变量标示。如果当前流非空，则将其设置为活跃流(第21行)。然后从该流中读取数据(第22行)。如果读取的数据字不是最后一个数据字(由第24行负责检查)，则状态机进入M_STREAM状态，然后输出来自该流的剩余数据字。在处理完成最后一个数据字后，FSM返回M_IDLE状态，然后重复上述过程。

　　这个模块引入了一个新的编译指令，称为“array_partition”。该编译指令能让Vivado HLS了解为了提高吞吐量，是否需要把一个阵列拆分为多个子阵列。如果未加设定，Vivado HLS会使用双端口BRAM来访问阵列。如果要在一个时钟周期中访问阵列两次以上，如果不适当地提高初始化间隔(II)的值，该工具将无法调度这些访问。在本例中，略去array_partition编译指令，将NUN_MERGE_STREAMS值设为8，就可以让II=4。但因为想能够在每个时钟周期内访问steamEmpty阵列的所有元素，让目标II=1，我们需要对这个阵列进行充分分区。在本例中，该阵列实现为一组基于触发器的寄存器。

　　拆分输入流的过程耳熟能详，把来自一个流的数据字正确地路由到一个流阵列即可。

　　6 抽取字段和重新对齐字段

　　在包处理中，抽取字段和重新对齐字段是最基本的操作之一。由于数据包一般是经过多个时钟周期内通过总线到达模块的，常见的情况是需要的字段要么在它们抵达的数据字中未能对齐，要么分散在多个数据字中(往往两种情况都有)。因此要处理这些字段，必须将它们从数据流中抽取出来，存入缓存然后重新对齐以便处理。

　　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是一个非常简单的字段抽取和再对齐示例。这个示例从以太网报头中抽取源MAC地址。数据通过称为“inData”的64位流抵达。在每个时钟周期读入数据(第2行)。随后根据读取的数据字执行合适的语句。因此在第5行中源MAC地址的头16位被抽取出来，并移位到MAC_SRC变量的起始部分。在下一时钟周期中，MAC地址的其余32位抵达总线，然后存入MAC_SRC变量的32位更高位中。