针对MATLAB®生成的C/C++代码，快速进行高层次综合HLS分析

在最近发表的白皮书的案例里，我们研究了SLX FPGA是如何使用MATLAB嵌入式编码器(MATLAB Embedded Coder™)的算法，通过卡尔曼滤波器(Kalman filter)，将C / C ++代码代码进行优化以便用于HLS的。 在这个例子中，相比以前的解决方案，即HLS编译器为原始代码创建的没有插入编译指示的解决方案，使用SLX FPGA自动插入HLS编译指示后，性能提升超过62倍。

下面的设计流程步骤在白皮书中有更详细的描述：

为HLS重构不可合成代码 – 通过MATLAB Embedded Coder的算法生成C / C ++代码后，SLX FPGA能够识别HLS编译器无法合成的代码，并提供自动和引导代码重构，以将其转换为HLS可合成代码。

检测并行性 – SLX FPGA将对并行性进行检测，并指导开发人员如何在硬件实现中利用它。 SLX FPGA还对并行的障碍点(roadblocks)进行标注，帮助用户消除它们以增加并行性。

硬件优化 –SLX FPGA对适合的流水线函数(function pipelining)和循环展开(loop unrolling)执行探索，通过数组分区(array partitioning)和设计目标平台上可用的接口空间，从而为硬件提供数据。

插入编译指令 – SLX FPGA能够自动插入HLS编译指示，并引导编译器进行优化。HLS编译指示包括需要调整的各种参数(parameters)。SLX FPGA利用静态和动态分析数据，并将其与优化算法相结合，最后在开发人员提供的约束条件基础上插入调整和优化的编译指示。