Amiya · 2021年08月13日

System Generator从入门到放弃(三)-Digital Filter

接上文System Generator从入门到放弃(二)-Digital Filter

文章目录

  • System Generator从入门到放弃(三)-Digital Filter
  • 7、Gateway In和Gateway Out详解
  • 7.1 Simulink到FPGA的转换
  • 7.2 Gateway In block
  • 7.2.1 数据类型转换
  • 7.2.2 block特性
  • 7.2.3 参数设置
  • 7.3 Gateway Out block
  • 7.3.1 block特性
  • 7.3.2 参数设置
  • 8、设计优化与导入MATLAB变量
  • 8.1 优化设计
  • 8.2 导入MATLAB变量
  • 9、选择最佳数据类型
  • 9.1 本设计使用到的block
  • 9.2 FPGA设计与理想情况对比
  • 9.3 不同字长定点数据的对比
  • 9.4 系统输出位宽选择
  • 9.5 Scope使用技巧
  • 10、Reinterpret和Convert详解
  • 10.1 模块功能概述
  • 10.2 Reinterpret block
  • 10.2.1 block特性
  • 10.2.2 参数设置
  • 10.3 Convert block
  • 10.3.1 block特性
  • 10.3.2 参数设置

7、Gateway In和Gateway Out详解

7.1 Simulink到FPGA的转换

Simulink中的仿真模型为连续时间系统,数据格式多种多样;而FPGA中为离散时间系统,数据必须用一定的位数进行量化。两者之间必须要进行从连续到离散的转换、数据格式的转换,否则无法进行正确的FPGA设计。Xilinx Blockset中提供了相应的解决方案。

1.jpg

Gateway In和Gateway Out这两个block便是Simulink与FPGA之间的转换接口。经过转换后,Gateway In对应的是HDL模型中input;Gateway Out对应的是HDL模型中的output。可以说,所有的System Generator设计中必须包含至少一个Gateway In和Gateway Out。

7.2 Gateway In block

7.2.1 数据类型转换

Gateway In block可以完成从Simulink数据类型到FPGA数据类型的转换:

2.jpg

借助于此功能,在Simulink中搭建仿真模型,外部信号可以传入FPGA系统,方便的进行仿真测试。数据类型转换势必会牵扯到量化和溢出的问题,Gateway In block也对此做了相关支持,具体可参考参数设置小节。

7.2.2 block特性

除了数据类型转换功能外,Gateway In block还具有如下特性功能:

定义了FPGA设计中的输入端口,修改block名称即可修改HDL端口信号名称;使用System Generator生成testbench时,软件会将输入到Gateway In block的Simulink仿真信号按照设置的数据格式转换并存储到dat文件中,在testbench中调用(具体可参考本系列上一篇博文)。

7.2.3 参数设置

3.jpg

(1).在Output Type和Arithmetic type中可以设置转换后输出数据的格式:

  • Boolean:布尔逻辑值,在HDL模型中对应单比特信号。
  • Fixed-point:定点数,包括“Signed(2’s comp)”带符号数二进制补码和“Unsigned”无符号数两种。
  • Floating-point:浮点数,Floating-point
    Precision可以设置数据为单精度(Single)、双精度(Double)或自定义的浮点数格式(Custom,自行规定指数与尾数位宽)。

(2).用有限位宽表示Simulink中的数据类型,必然会产生量化误差。在Quantization中可以选择数据的量化方式:

  • Truncate:直接舍弃不需要的低位。
  • Round(unbiased:+/-Inf):以四舍五入的方式量化。

(3).数据转换过程中还可能会出现溢出(设置的数据格式无法表示Simulink中的值),Overflow中可以设置不同的处理方式:

  • Wrap:舍弃掉需要表示的值的高位。
  • Saturate:溢出的数转换为(所设置的数据格式能表达的)最大值或最小值。
  • Flag as error:溢出时Simulink会报错(这个选项只在Simulink仿真时有效,在导出到FPGA时仍当作wrap处理)。

4.jpg

这里可以设置Gateway In转换到FPGA设计后的接口类型:“None”表示作为HDL设计的输入端口;“AXI4-Lite”表示会被当作AXI4-Lite总线(目前不会用到,相关配置也暂时不做介绍)。

IOB timing constraint设置该端口的时序约束:“None”表示不作约束;“Data rate”会将System Generator block中的系统时钟周期设置作为IO时钟约束。

如果System Generator的设计中,Gateway In恰好对应于FPGA硬件设计中的某个管脚,可以选中“Specify IOB location constraints”,根据提示完成管脚位置与IO电平标准的设置。

7.3 Gateway Out block

7.3.1 block特性

与上一个block相反,Gateway Out block是完成从FPGA数据类型到Simulink数据类型的转换。其具有如下特性:

定义了FPGA设计中的输出端口,修改block名称即可修改HDL端口信号名称。Gateway Out还可以只作为测试端口,此时只是为了观察DSP系统内部,不会导出到FPGA设计中。
  使用System Generator生成testbench时,软件会把从Gateway Out block输出的Simulink仿真信号存储到dat文件中,在testbench中调用来帮助设计中检查设计是否符合预期。

7.3.2 参数设置

5.jpg

当System Generator设计的DSP系统后续还接入了其它Simulink仿真模块时(即System Generator仅作为Simulink仿真的一个子系统),需要选中“Propagate data type to output”,将FPGA数据类型转换为相应的Simulink数据类型。

当选中“Translate into output port”时,该block将会作为FPGA设计的输出端口;如果没有选中,则该block会被视作为了观察DSP系统内部信号的测试端口,同时该block在Simulink中显示为灰色,如下图:

6.jpg

“Implementation”标签下的设置与上一个block基本相同,不再赘述。

8、设计优化与导入MATLAB变量

8.1 优化设计

在第4篇中我们进行了设计的资源分析,结果如下:

7.jpg

该设计使用了6个DSP单元,这是因为该FIR滤波器系数有11个,且具有对称性,因此需要使用6个乘法器并行运算。打开FDATool,点击上方的“Filter Coefficients”按钮,可查看滤波器系数:
System Generator中FPGA时钟设置为20MHz;Gateway In block的采样率也为20MHz。这样每个时钟都要处理一个数据,因此在实现滤波器时采用了并行结构,占用了6个乘法器。

我们可以设置过采样模式来优化设计的资源使用率。在System Generator block中将FPGA clock period设置为8.33ns(120Mhz);Simulink system period设置为1/120e6(120MHz);Gateway In的采样率比便。这样每6个时钟处理一个数据,期望所有的乘法操作能共用一个乘法器。

点击Generate导出设计,此时Simulink会提示一个警告:

8.jpg

  主要提示我们采样率和时钟的设置,本设计是故意采用这种设置方式的,因此不用在意这个警告。运行结束后,生成资源分析报告:

9.jpg

  看到DSP单元只使用了一个,其它资源也节省了超过一半,符合预期。总而言之,在进行System Generator设计时,要综合考虑设计指标和硬件实际情况来对设计进行针对性优化。

8.2 导入MATLAB变量

Simulink已经提供了足够强大的功能,但有些设计还是需要在MATLAB中进行(比如考察位宽对数据量化的影响)。System Generator提供了该特性:可以将MATLAB的workspace中的变量直接用于block参数配置。

假设在MATLAB中已经确定某一数据的最佳位宽,workspace如下:

10.jpg

  打开Gateway In block(或其它需要配置该值的block),在编辑框里直接输入workspace中的变量名称即可:

11.jpg

  所有的block都支持该特性。

9、选择最佳数据类型

目前,还有些问题需要解决:

  • 如何选择一个最合适的数据类型(以最少资源达到性能需求)?
  • 如何选择系统的输出位宽(保证信号不失真)?

传统的HDL模型设计方法中,博主通常会用MATLAB进行仿真,确认位宽对数据量化的影响;或在Vivado中仿真,截取合适的滤波器输出位数。System Generator提供的相关特性可以大大简化该流程,本文将对此做介绍。

9.1 本设计使用到的block

Xilinx block

  • Convert(->Basic Elements):数据格式转换
  • Reinterpret(->Basic Elements):数据格式转换

其它block

  • Digital Filter Design(DSP System Toolbox->Filtering->Filter
    Implementations):设计数字滤波器

这里给出了设计中用到的所有block在库中的路径,后文不再提及(前文用过的block没有给出;同一block会包含在多个库中,为了寻找方便这里只列出一个路径)。

9.2 FPGA设计与理想情况对比

虽然在第2篇的设计中观察到输出信号的频谱图确实符合设计要求,但由于经过数据转换,数据类型、位宽等问题都会影响到计算精度,我们很难评估该结果与理想情况的偏差。

Simulink环境可近似为理想环境,因此我们将System Generator滤波结果与Simulink的滤波结果作对比。添加Digital Filter Design到model中,该block的配置界面与FDATool工具完全相同,对输入信号进行滤波。此时model如下:

12.jpg

将Digital Filter Design与Digital FIR Filter的滤波器参数设置为完全相同(20Mhz采样、1.5MHz通带截止、8.5MHz阻带截止、0.01dB通带衰减、100dB阻带衰减)。运行,理想情况(左)与System Generator的输出频谱对比如下:

13.jpg

可以看到System Generator设计的滤波器,由于数据格式、位宽的影响,与理想情况下的频谱结果并不完全相同。对于设计者而言,需要考虑的就是这种差异是否可以接受,即是否会影响到实际的系统性能。

9.3 不同字长定点数据的对比

如果System Generator和理想情况之间的差异不能接受,就该考虑修改设计。FPGA设计可以考虑使用定点数据类型(Fixed-point)或浮点数据类型(Floating-point),但后者消耗的资源几乎是前者的十几倍甚至更多,设计中通常都采用定点数据格式。

在System Generator再添加一组滤波器设计(可以复制粘贴),将Gateway In的数据格式设置为32-30Bits定点(32表示整体位宽,30表示小数部分位宽),与原来的16-14Bits定点数据格式作对比。此时的model如下:

14.jpg

如果运行后想观察整个model中的数据类型变化,可以在System Generator的General->Block icon display中选择“Input data types”或“Output data types”。运行完成后相关信息会显示在block上。

15.jpg

Fixed\_32\_30(右)与Fixed\_16\_14(左)的输出频谱对比如下:

16.jpg

可以看到提高了定点数的位宽后,计算精度明显提高,输出信号频谱与理想情况的频谱已经几乎相同。导出设计到FPGA,运行资源分析:

17.jpg

可以看到增加了数据位宽后,系统使用的FPGA资源几乎增加了一倍(FIR single与FIR fixed相比)。设计者需要在资源和性能之间衡量,选择最合理的设计。用类似的方法也可以比较不同滤波器系数位宽对FIR滤波系统的影响。

9.4 系统输出位宽选择

当使用Fixed\_16\_14格式时,FIR滤波器的输出位宽系统会自动设定为Fixed\_36\_33,这是全精度输出结果。而在FPGA设计中我们经常需要截位,否则位宽在整个系统中不断积累,大大增加资源的消耗。如何确定截取的位数呢?

System Generator中有两个与此相关的block:Convert和Reinterpret,都可以进行数据的转换。Convert可以实现不同数据类型、不同位宽之间的转换,且可以设置量化和溢出的处理方式;Reinterpret可以实现数据类型之间的转换,还可以重新定义输出数据小数点的位置。

添加这两个block到model中,按下图连接:

18.jpg

使用Convert将FIR输出的Fixed\_36\_33数据转换为Fixed\_16\_13数据;使用Reinterpret将小数点重定位在第31bit(即数据放大4倍),具体配置可参考本系列第8篇。运行仿真:

19.jpg

从频谱图对比可以看出,经过Convert转换后,输出信号的频谱情况进一步恶化,设计者需要考虑截位是否会影响到系统性能。

使用Scope分别观察FIR输出、Convert转换后、Reinterpret转换后的信号:

20.jpg

可以看到Fixed\_36\_33和Fixed\_16\_13两种数据格式的信号波形几乎完全相同(第一和第二个波形)。Reinterpret由于将小数点从33bit重新定义到了31bit,相当于放大了4倍,输出信号的范围扩展为-4\~4(Sine Wave block输出信号的幅度设置为1)。

将用作测试端口的Gateway设置为不作为output,导出到FPGA中后,滤波器输出位宽只有16Bits(第2篇没有截位的设计为输出36Bits)。

9.5 Scope使用技巧

在第2篇中已经介绍了如何用Scope观察多路信号,本文不再赘述。这里在介绍两个设计技巧:
设置显示范围

21.jpg

在View->Configuration Properites:Scope->Display中可以设置波形显示范围。Active display选择信号通道,设置Minimum和Maximum。点击Apply即可应用该设置。

22.jpg

设置信号名称

在Simulink模型中,双击接入Scope的连线,即可出现一个编辑框(同时线变为蓝色),输入的名称将作为Scope中波形窗口的title(也可以在上图中的“Title”编辑框中设置)。

10、Reinterpret和Convert详解

本文将对其中使用到的Reinterpret和Convert模块进行详细介绍。

10.1 模块功能概述

数据转换,数据类型、位宽等问题都会影响到计算精度,对于设计者而言,需要考虑的就是相关影响是否可以接受,即是否会影响到实际的系统性能。FPGA设计中还经常需要截位,否则位宽在整个系统中不断积累,大大增加资源的消耗。
数据类型的转换和截位是FPGA系统设计的重要内容,博主在《FPGA数字信号处理》系列的很多设计中都有详细讨论。而在System Generator设计中,完成这项任务的便是Reinterpret和Convert模块。
数据类型转换模块在导出到FPGA设计中(定点与浮点之间的转换、浮点与浮点之间的转换),会使用Floating-Point IP核实现,具体可参考《FPGA数字信号处理》,本系列不详细介绍。

10.2 Reinterpret block

10.2.1 block特性

这个block可以完成以下数据转换功能:

  • 将无符号数转换为带符号数;
  • 将带符号数转换为无符号数;
  • 通过重新规定小数点位置来定义数据范围。

需要注意的是,“转换”在这个block中的含义更接近于其英文直译“重新解释”。事实上,数据在经过该block后,其位宽与每一位的值都没有发生任何改变,变化的只有其所表示的“意义”。正如博主在《FPGA数字信号处理》系列中强调的一样,一个二进制数是无符号数还是带符号数、小数点在哪一位仅仅取决于设计者如何规定和看待它。而Reinterpret改变的便是这种“规定和看待”方式。

比如,“1100”这个数,当视作UFix\_4\_0(无符号定点数、4Bits位宽、小数部分0bit)时,其值为12;当视作Fix\_4\_2(带符号定点数、4Bits位宽、小数部分2Bits)时,其值为-1。因为reinterpret实现的只是一种意义上的转换,因此其在转换为FPGA设计后,不会消耗任何资源。

既然reinterpret的输出和输入完全相同,那么加入此模块有什么作用?

  • 从FPGA设计转换到Simulink环境中时会按设定的“意义”解析数据格式;
  • 完成不同格式数据之间的的拼接。

10.2.2 参数设置

23.jpg

  1. 选中“Force Arithmetic Type”后,输出数据格式的“意义”将转换为(没有选中,则输出与输入的表征意义相同):无符号数(Unsigned)、带符号数二进制补码(Signed(2’s comp))、浮点数(Floating-point)。
  2. 选中“Force Binary Point”后,可以重新规定输出数据的小数点位置。比如设置为31时,表明数据中的低31Bits为小数部分。

10.3 Convert block

10.3.1 block特性

该block不仅可以完成数据类型的转换,还具有如下特性:

  • 重新设置数据的量化、溢出方式;
  • 重新设置定点数格式(进行数据截位)。

10.3.2 参数设置

24.jpg

其中大部分参数设置方法与Gateway In模块的设置完全相同,具体可参考本系列第5篇。这里只讲述两者不同的地方。

1. Convert模块的量化方式可以配置为“Round(unbiased: even values)”,这是针对“四舍五入”量化方式的缺点所作的改进:

  • 传统的四舍五入所有的中间值(如1.5、2.5)都会向更大的值量化,即不是完全对称的,这样会导致一组数据量化后平均值高于量化前的平均值。
  • unbiased: even
    values在处理中间值时会向更接近的偶数量化。比如1.5会量化为2;2.5仍然会量化为2(因为二者最接近的偶数都是2)。这样量化规则在整体上会呈现出对称性。

2. 选中“Provide enable port”后,block会增加一个en使能管脚,只有当使能有效时convert block才会执行数据转换功能,否则将保持当前状态不变。

3. Latency设置了Convert输出数据要经过多少个采样时钟周期的延时。注意不要混淆“采样时钟周期”和“FPGA时钟周期”的概念,在过采样系统中,一个采样时钟周期可能等于多个FPGA时钟周期。

25.jpg

  前文提到Convert在导出到FPGA中时会以Floating-Point IP核的方式实现,“Implementation”标签下可以设置Latency在FPGA中的实现方式:

  • 选中“Pipeline for maximum performance”时,Latency以流水线的方式实现,即在计算过程中增加中间级寄存器,以更多的资源实现更快的计算速度和更大的数据吞吐量。
  • 未选中“Pipeline for maximum performance”时,Latency以在IP核末尾增加一级移位寄存器的方式实现,这样只是单纯的实现了延时功能。
作者:比特波特
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/4VxNYd34Wr-lW0\_q8lSlJA
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