一、前言

FPGA以擅長高速并行數(shù)據(jù)處理而聞名，從有線/無線通信到圖像處理中各種DSP算法，再到現(xiàn)今火爆的AI應(yīng)用，都離不開卷積、濾波、變換等基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算。但由于FPGA的硬件結(jié)構(gòu)和開發(fā)特性使得其對(duì)很多算法不友好，之前本人零散地總結(jié)和轉(zhuǎn)載了些基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算在FPGA中的實(shí)現(xiàn)方式，今天做一個(gè)系統(tǒng)的總結(jié)歸納。

二、FPGA中的加減乘除

1.硬件資源

Xilinx 7系列的FPGA中有DSP Slice ，叫做“DSP48E1”這一專用硬件資源，這是一個(gè)功能強(qiáng)大的計(jì)算單元，單就用于基本運(yùn)算的部分有加減單元和乘法器。詳見參考文獻(xiàn)1.

因此可以直接用HDL語言中的加、減、乘符號(hào)實(shí)現(xiàn)變量與常量間運(yùn)算操作以及變量與變量間操作。而四則運(yùn)算中的除法沒有基本的邏輯計(jì)算單元可以對(duì)應(yīng)，因此計(jì)算除法需要調(diào)用除法器IP核。

2.確認(rèn)數(shù)據(jù)的表示范圍

有符號(hào)數(shù)：（補(bǔ)碼）-2^(N-1) ~ 2^(N-1)-1 如N = 8，則表示范圍是：-128 ~ 127.

無符號(hào)數(shù)：0~2^N-1 如N = 8，則表示范圍是：0~255.

定點(diǎn)數(shù)：2Q13 范圍是：-4~4-2^(-13) 精度是：2^(-13)

3.結(jié)果有效位寬

首先討論結(jié)果位寬問題。在FPGA中往往采用定點(diǎn)運(yùn)算替代浮點(diǎn)運(yùn)算來降低硬件資源占用率和計(jì)算延遲，其中的精髓就是精度與資源的權(quán)衡。若按照保留計(jì)算結(jié)果的全部精度，N bit數(shù)與Mbit數(shù)相加結(jié)果需要N+1bit（N>M）。N bit數(shù)與M bit數(shù)相乘之積需要N+M bit。而減法可以轉(zhuǎn)化為加法，除法則轉(zhuǎn)換為乘法和加減法的組合。如果操作數(shù)是定點(diǎn)小數(shù)，則在滿足以上準(zhǔn)則的前提下，A與B相加（A小數(shù)點(diǎn)位數(shù)>B小數(shù)點(diǎn)位數(shù)），結(jié)果小數(shù)點(diǎn)位數(shù)與A相同；A與B相乘（小數(shù)點(diǎn)位數(shù)分別為p和q），結(jié)果小數(shù)點(diǎn)位數(shù)是p+q。

4.定點(diǎn)運(yùn)算步驟

然而（話鋒一轉(zhuǎn)），在大多數(shù)場合下，不需要以上這么多位來保留計(jì)算結(jié)果，因?yàn)槲覀冊(cè)谶M(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算時(shí)，已經(jīng)知道輸入數(shù)據(jù)的大致范圍，一個(gè)數(shù)除以1000和除以1結(jié)果數(shù)據(jù)所需最小位寬能一樣么？加減運(yùn)算的操作步驟是先對(duì)齊小數(shù)點(diǎn)位數(shù)，后加減。而乘法是先計(jì)算后取小數(shù)點(diǎn)。這實(shí)際上與十進(jìn)制運(yùn)算一致，我們看看具體的計(jì)算步驟：

整數(shù)之間加減以及乘法的統(tǒng)一步驟：預(yù)估結(jié)果位寬N --> 按照結(jié)果位寬擴(kuò)展操作數(shù)符號(hào)位以防止溢出 --> 運(yùn)算取低N位。

定點(diǎn)小數(shù)加減運(yùn)算步驟：預(yù)估結(jié)果位寬N --> 得到結(jié)果小數(shù)點(diǎn)后位數(shù) --> 對(duì)齊操作數(shù)整數(shù)位和小數(shù)位，確定擴(kuò)展位寬M（M≥N） --> 加減運(yùn)算取低M位。

定點(diǎn)小數(shù)乘法運(yùn)算步驟：預(yù)估結(jié)果位寬N --> 得到結(jié)果小數(shù)點(diǎn)后位數(shù) --> 擴(kuò)展操作數(shù)位寬 --> 相乘取低N位

5. 變量與常量運(yùn)算化簡

以上討論的均是兩變量之間的運(yùn)算規(guī)則，當(dāng)然結(jié)果位寬及格式準(zhǔn)則是適用的。變量與常量的運(yùn)算的優(yōu)勢(shì)在于，可以將乘除法轉(zhuǎn)換成加減以及移位運(yùn)算實(shí)現(xiàn)，從而降低計(jì)算復(fù)雜度和延遲。當(dāng)常數(shù)項(xiàng)C為2的整數(shù)次冪（C = 2^p），則乘C等于變量左移p位，除以C等于變量右移p位。幾個(gè)在書中看到的幾個(gè)簡單示例：A*16 = A <<4　　A*20 = A<<4 + A<<2.　　A除以2 = A >>1　　A除以3 = A*(0.25+0.0625+0.0156) = A>>2+A>>4+A>>6　　A除以5 = A*(0.125+0.0625+0.0156) = A>>3 + A>>4 + A>>6.其中乘法完全等價(jià)對(duì)應(yīng)的移位相加操作，而除法的移位代替會(huì)損失精度。

三、如何計(jì)算特殊函數(shù)

FPGA內(nèi)部的DSP Slice可以直接進(jìn)行最基本的加法和乘法運(yùn)算，但是對(duì)于其他比如對(duì)數(shù)、指數(shù)、三角函數(shù)、開根號(hào)等特殊函數(shù)就無能為力了。這時(shí)需要借助算法對(duì)這些特殊函數(shù)進(jìn)行變換和簡化。FPGA實(shí)現(xiàn)復(fù)雜函數(shù)的常用手段一個(gè)是級(jí)數(shù)展開，再一個(gè)就是CORDIC算法。關(guān)于CORDIC的理論知識(shí)和具體內(nèi)容詳見參考文獻(xiàn)2，這里主要闡述CORDIC的IP核調(diào)用以及應(yīng)用示例。CORDIC算法就是通過一定的手段，將很多復(fù)雜的特殊函數(shù)變?yōu)橄嗉右莆贿\(yùn)算，這一點(diǎn)對(duì)于硬件芯片實(shí)現(xiàn)來說非常友好。CORDIC分為旋轉(zhuǎn)模式和矢量模式，配合圓周坐標(biāo)、線性坐標(biāo)和雙曲線坐標(biāo)會(huì)有六種組合，具體見下表：

從表中發(fā)現(xiàn)，基本的乘

除法、三角函數(shù)、反三角函數(shù)、雙曲函數(shù)、反雙曲函數(shù)、開根號(hào)都能夠直接求得，那其他函數(shù)怎么辦？

常見的函數(shù)計(jì)算需求基本都能滿足，雖上述變換式對(duì)自變量定義域有限制，但同樣可以分析輸入數(shù)據(jù)的取值范圍并利用簡單的數(shù)學(xué)變換得到想要的結(jié)果。Xilinx同時(shí)提供了浮點(diǎn)IP核以及CORDIC IP核，前者調(diào)用簡單但占用資源大，延遲高，因此利用CORDIC算法計(jì)算函數(shù)是個(gè)較好的選擇。

四、CORDIC計(jì)算e^x Demo

1. 算法仿真分析

要計(jì)算e^x數(shù)值需要讓CORDIC工作在雙曲坐標(biāo)的旋轉(zhuǎn)模式下，通過e^x = sinhx+coshx關(guān)系式間接求得。首先看下sinh和cosh函數(shù)的曲線，有個(gè)直觀認(rèn)識(shí)。

我們用MATLAB毫不費(fèi)力地驗(yàn)證一下公式正確性：

在設(shè)計(jì)后也同樣要借助MATLAB進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

2. CORDIC IP核

現(xiàn)在通過查看user guide得知CORDIC IP核的接口及主要特性。

接口包括輸入笛卡爾數(shù)據(jù)輸入通道、相位輸入通道、全局信號(hào)以及數(shù)據(jù)輸出通道。該IP核有兩種結(jié)構(gòu)：串行和并行，可根據(jù)數(shù)據(jù)吞吐量需求選擇，并行結(jié)構(gòu)可以每個(gè)時(shí)鐘輸出一個(gè)計(jì)算結(jié)果。如果計(jì)算sinh和cosh，要向phase通道輸入相位信息，X_OUT是cosh(phase),Y_OUT是sinh(phase).輸入phase必須滿足數(shù)據(jù)范圍，否則出現(xiàn)不可預(yù)計(jì)結(jié)果。輸出幀結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)范圍如下：

　其中輸入數(shù)據(jù)格式為2QN，輸出則是1QN。由于均是有符號(hào)數(shù)，也就是輸入整數(shù)部分3bit，輸出整數(shù)部分2bit。接下來對(duì)IP核進(jìn)行配置，重點(diǎn)是第一頁，此處將其配置為計(jì)算sinh和cosh模式，采用并行優(yōu)化的流水線結(jié)構(gòu)。相位以角度為單位，輸入輸出位寬設(shè)置成16bit。

3.HDL代碼設(shè)計(jì)及仿真驗(yàn)證

設(shè)計(jì)代碼：
`timescale 1ns / 1ps

module cordic_ex#(parameter DIN_W = 16,
DOUT_W = 16)
(
input clk,
input [DIN_W-1:0] din,//2Q13
input din_vld,

output reg [DOUT_W+1-1:0] dout = 0,//2Q14
output reg dout_vld = 0
);

wire [DOUT_W*2-1 : 0] m_axis_dout_tdata;
wire m_axis_dout_tvalid;
wire signed [DOUT_W-1:0] sinh,cosh;

// ex = sinhx + coshx <1Q14+1Q14 = 2Q14>
always @(posedge clk)begin
dout <= sinh + cosh;
end

assign sinh = m_axis_dout_tdata[DOUT_W*2-1 -:DOUT_W];
assign cosh = m_axis_dout_tdata[DOUT_W-1 -:DOUT_W];

always @(posedge clk)begin
if(m_axis_dout_tvalid)begin
dout_vld <= 1'b1;
end
else
dout_vld <= 0;
end

cordic_0 cordic_cosh_sinh (
.aclk(clk), // input wire aclk
.s_axis_phase_tvalid(din_vld), // input wire s_axis_phase_tvalid
.s_axis_phase_tdata(din), // input wire [15 : 0] s_axis_phase_tdata
.m_axis_dout_tvalid(m_axis_dout_tvalid), // output wire m_axis_dout_tvalid
.m_axis_dout_tdata(m_axis_dout_tdata) // output wire [31 : 0] m_axis_dout_tdata
);

endmodule

cordic_ex

用MATLAB產(chǎn)生兩組數(shù)據(jù)，并將角度值定點(diǎn)化后作為設(shè)計(jì)模塊數(shù)據(jù)激勵(lì)：

testbench：
`timescale 1ns / 1ps

module cordic_ex_tb();

parameter CYC = 20;

reg clk;
reg [16-1:0] din;
reg din_vld;

wire signed [17-1:0] dout;
wire dout_vld;

cordic_ex#(.DIN_W(16),
.DOUT_W(16))
uut(
.clk (clk) ,
.din (din) ,//2Q13
.din_vld (din_vld) ,
.dout (dout) ,//2Q14
.dout_vld (dout_vld)
);

initial begin
clk = 1;
forever #(CYC/2) clk = ~clk;
end

initial begin
#1;
din = 0;
din_vld = 0;
#(CYC*10);

din_vld = 1;
din = 16'b0001010000011011;//pi * 1/5
#(CYC*1);
din = 16'b1110011011011110;//-pi * 1/4
#5;
$stop;
end

endmodule

cordic_ex_tb

仿真結(jié)果：

仿真波形表明，計(jì)算結(jié)果與MATLAB浮點(diǎn)運(yùn)算相近，滿足一般計(jì)算需求。若想提高精度，可以增加CORDIC輸出數(shù)據(jù)位寬。

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