MLIR:高层次综合(HLS)与设计自动化(EDA)的新范式

Multi-Level Intermediate Representation (MLIR):高层次综合与设计自动化的新范式

引言

在硬件设计和编译器领域,中间表示(Intermediate Representation,IR)是连接高层算法描述和低层硬件实现的关键桥梁。传统的编译器和设计工具通常使用单一的IR(如LLVM IR),但随着计算架构的多样化和专业化,这种单一IR方法面临着越来越大的挑战。

Multi-Level Intermediate Representation (MLIR) 是一种新型的编译器基础设施,由Google在2019年提出并开源,现已成为LLVM项目的一部分。MLIR的核心思想是提供一个统一的框架,可以表示、转换和优化不同抽象级别的代码,从高层算法描述到低层硬件实现。这种多层次的表示方法特别适合高层次综合(HLS)和电子设计自动化(EDA)领域,能够更有效地将高级语言(如C/C++)转换为硬件描述语言(如Verilog/VHDL)。

传统IR的局限性

为什么我们需要MLIR?传统的单一IR面临以下局限性:

  1. 抽象级别固定:传统IR通常针对特定的抽象级别设计,难以同时表示高层算法结构和低层硬件细节。例如,LLVM IR主要针对通用处理器优化,不适合表达FPGA等特定硬件的特性。

  2. 表达能力有限:单一IR难以表达领域特定的概念和优化机会。例如,张量计算、硬件流水线、空间并行性等概念在传统IR中难以高效表示。

  3. 扩展性差:随着新硬件架构和编程模型的出现,传统IR难以适应这些变化,往往需要创建全新的IR或进行复杂的扩展。

  4. 优化困难:不同抽象级别的优化需要不同的IR表示,导致优化过程分散在多个独立的编译阶段,难以进行全局优化。

MLIR的核心概念

MLIR通过以下核心概念解决了传统IR的局限性:

1. Dialect(方言)

Dialect是MLIR的核心扩展机制,允许定义特定领域的操作、类型和转换规则。每个Dialect代表一个特定的抽象级别或领域,例如:

  • Standard Dialect:表示基本的计算操作,如算术、控制流等
  • Affine Dialect:表示循环嵌套和多面体优化
  • LLVM Dialect:表示LLVM IR级别的操作
  • HLS Dialect:表示高层次综合特定的概念,如流水线、接口等
  • RTL Dialect:表示寄存器传输级的硬件描述

这种方言机制使MLIR能够在单一框架内表示从高层算法到低层硬件的多个抽象级别。

2. Operation(操作)

Operation是MLIR中的基本执行单元,由Dialect定义。每个Operation可以:

  • 具有输入和输出值
  • 包含属性(如常量值、配置参数)
  • 包含区域(如嵌套的操作块)

例如,一个加法操作可能表示为:

mlir 复制代码
%result = addf %a, %b : f32

3. Type System(类型系统)

MLIR提供了灵活的类型系统,支持从基本类型(如整数、浮点数)到复杂类型(如张量、内存引用)。Dialect可以定义自己的类型,例如:

  • 张量类型:tensor<4x4xf32>
  • 内存引用类型:memref<100x100xf32>
  • 硬件特定类型:rtl.wire<32>

4. Pass System(转换系统)

MLIR的Pass系统允许对IR进行转换和优化。Pass可以是:

  • 通用优化(如常量折叠、死代码消除)
  • 领域特定优化(如循环展开、数据布局转换)
  • 降低抽象级别的转换(如从Affine到Standard,从Standard到LLVM)

MLIR在高层次综合(HLS)中的应用

高层次综合(HLS)是将高级语言描述(如C/C++)转换为硬件描述语言(如Verilog/VHDL)的过程。MLIR在HLS中的应用主要体现在以下方面:

1. 多层次表示

MLIR允许在单一框架内表示HLS过程中的不同抽象级别:

  • 高层表示:使用类似于高级语言的Dialect描述算法,保留算法的原始结构和语义
  • 中层表示:表示硬件特定的优化,如流水线、并行化、内存分区等
  • 低层表示:表示寄存器传输级的硬件结构,包括状态机、数据通路等

2. 硬件特定优化

MLIR允许定义硬件特定的Dialect和Pass,实现针对特定硬件架构的优化:

  • 内存优化:内存分区、缓存策略、数据布局转换
  • 计算优化:循环展开、流水线、并行化
  • 接口优化:AXI接口、握手协议、数据打包

3. 设计空间探索

MLIR的多层次表示和可配置的Pass系统使其非常适合设计空间探索:

  • 可以尝试不同的优化策略(如不同的循环展开因子、流水线II值)
  • 可以评估不同设计选择的性能和资源使用
  • 可以根据特定的约束条件(如时序、面积)自动选择最佳设计点

一个具体例子:从C/C++到RTL的转换

为了更直观地理解MLIR在HLS中的应用,让我们看一个简单的例子,展示如何使用MLIR将C函数转换为RTL描述。

考虑以下简单的向量加法函数:

c 复制代码
void vector_add(float *a, float *b, float *c, int n) {
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    c[i] = a[i] + b[i];
  }
}

步骤1:高层MLIR表示(使用Standard和SCF方言)

首先,C代码被转换为使用Standard和SCF(Structured Control Flow)方言的MLIR:

mlir 复制代码
func @vector_add(%a: memref<?xf32>, %b: memref<?xf32>, %c: memref<?xf32>, %n: i32) {
  %c0 = constant 0 : i32
  %c1 = constant 1 : i32
  scf.for %i = %c0 to %n step %c1 {
    %a_val = load %a[%i] : memref<?xf32>
    %b_val = load %b[%i] : memref<?xf32>
    %sum = addf %a_val, %b_val : f32
    store %sum, %c[%i] : memref<?xf32>
  }
  return
}

这个表示保留了原始C代码的高层结构,包括循环和内存访问模式。

步骤2:添加HLS特定优化(使用HLS方言)

接下来,添加HLS特定的优化,如接口定义和流水线:

mlir 复制代码
func @vector_add(%a: memref<?xf32>, %b: memref<?xf32>, %c: memref<?xf32>, %n: i32) attributes {hls.interface = "axi"} {
  %c0 = constant 0 : i32
  %c1 = constant 1 : i32
  scf.for %i = %c0 to %n step %c1 attributes {hls.pipeline.ii = 1} {
    %a_val = load %a[%i] : memref<?xf32>
    %b_val = load %b[%i] : memref<?xf32>
    %sum = addf %a_val, %b_val : f32
    store %sum, %c[%i] : memref<?xf32>
  }
  return
}

这里添加了两个关键优化:

  • hls.interface = "axi":指定使用AXI接口
  • hls.pipeline.ii = 1:将循环流水线化,启动间隔为1

步骤3:转换为数据流表示(使用Handshake方言)

然后,转换为表示数据流的Handshake方言:

mlir 复制代码
handshake.func @vector_add(%a: memref<?xf32>, %b: memref<?xf32>, %c: memref<?xf32>, %n: i32, ...) -> (...) {
  %i_init = constant 0 : i32
  %step = constant 1 : i32
  
  %loop_init = handshake.merge %i_init, %i_next : i32
  %cond = cmpf "slt", %loop_init, %n : i32
  %i_next = addi %loop_init, %step : i32
  
  // 数据流图的其余部分...
}

这个表示将控制流转换为数据流,更接近硬件实现。

步骤4:生成RTL表示(使用RTL方言)

最后,转换为RTL级描述:

mlir 复制代码
rtl.module @vector_add(%clk: i1, %rst: i1, ...) {
  rtl.reg @i : i32
  
  rtl.always posedge %clk {
    rtl.if %rst {
      rtl.sv.passign @i, %c0 : i32
    } else {
      // RTL实现的其余部分...
    }
  }
}

这个表示已经非常接近最终的Verilog/VHDL代码,包含寄存器、时钟和复位信号。

MLIR在设计自动化中的其他应用

除了HLS,MLIR在设计自动化的其他领域也有广泛的应用:

1. 逻辑综合

  • 使用MLIR的Dialect描述逻辑电路的结构和功能
  • 应用MLIR的Pass进行逻辑优化(如门级优化、时序优化)
  • 将优化后的电路描述映射到目标器件(如FPGA或ASIC)

2. 硬件/软件协同设计

  • 使用MLIR统一表示硬件和软件部分
  • 探索不同的硬件/软件分区方案
  • 优化硬件/软件接口

3. 领域特定加速器设计

  • 从领域特定语言(如TensorFlow、PyTorch)生成硬件加速器
  • 优化特定领域的计算模式(如卷积、矩阵乘法)
  • 生成定制化的硬件架构

MLIR在设计层次中的定位

MLIR在设计层次中的定位可以分为三个主要层次:

1. 高层次抽象

在高层次抽象中,MLIR用于表示算法和应用逻辑,关注数据流和计算步骤:

  • 算法描述:使用Dialect描述特定领域的算法(如机器学习、信号处理)
  • 优化和并行化:识别数据并行性和流水线机会
  • 适用的Dialect:Tensor、Linalg、Affine等

2. 中层次抽象

在中层次抽象中,MLIR可以用于表示硬件架构和资源分配:

  • 资源映射:将计算任务映射到硬件资源(如DSP、BRAM)
  • 调度和分配:优化计算任务的执行顺序和资源使用
  • 适用的Dialect:HLS、Memory、Vector等

3. 低层次抽象

在低层次抽象中,MLIR用于生成具体的硬件描述:

  • 硬件生成:将中间表示转换为Verilog或VHDL代码
  • 目标优化:根据特定FPGA或ASIC架构进行优化
  • 适用的Dialect:RTL、FIRRTL、LLHD等

现代HLS工具中的MLIR应用

目前,一些现代HLS和设计自动化工具已经开始集成MLIR:

  1. CIRCT (Circuit IR Compilers and Tools):LLVM基金会支持的项目,使用MLIR开发硬件编译器基础设施。

  2. Xilinx Vitis HLS:Xilinx正在探索使用MLIR改进其HLS编译流程。

  3. Intel OneAPI:Intel的OneAPI包含对MLIR的支持,用于优化异构计算。

  4. TVM (Tensor Virtual Machine):使用MLIR优化深度学习模型的部署,包括FPGA目标。

MLIR的优势与挑战

优势

  1. 统一的表示:提供从高层算法到低层硬件的统一表示,简化工具链
  2. 可扩展性:通过Dialect系统支持新的语言、架构和优化
  3. 多层次优化:允许在不同抽象级别上进行优化,提高设计质量
  4. 设计空间探索:支持自动化的设计空间探索,找到最佳设计点
  5. 社区支持:作为LLVM项目的一部分,享有广泛的社区支持

挑战

  1. 学习曲线:MLIR的概念和API相对复杂,需要时间学习
  2. 工具支持:作为相对新的技术,工具支持仍在发展中
  3. 性能验证:需要验证MLIR是否能提供与专用编译器相当的性能
  4. 集成成本:与现有工具链集成可能需要大量工作

未来展望

MLIR在HLS和设计自动化领域有着广阔的应用前景:

  1. 统一的硬件/软件编译流程:使用MLIR表示从软件到硬件的整个编译过程,支持更高效的硬件/软件协同优化

  2. 领域特定硬件加速:使用MLIR自动从领域特定语言生成优化的硬件加速器

  3. 智能EDA工具:结合MLIR和机器学习,开发更智能的EDA工具,自动优化设计决策

  4. 开源HLS生态系统:基于MLIR建立开源的HLS生态系统,促进创新和标准化

结论

Multi-Level Intermediate Representation (MLIR) 为HLS和设计自动化领域提供了一个强大的统一框架,能够表示从高层算法到低层硬件的多个抽象级别,并支持在这些级别之间进行转换和优化。通过使用MLIR,HLS工具可以实现更高效、更灵活的编译流程,从而生成更优化的硬件实现。

尽管MLIR仍在发展中,但它已经显示出在改进HLS和设计自动化领域的巨大潜力。随着更多工具和项目采用MLIR,我们可以期待看到更高效、更灵活的硬件设计方法的出现,最终推动硬件设计自动化的新时代。

相关推荐
云观秋毫1 小时前
试试智能体工作流,自动化搞定运维故障排查
运维·数据库·自动化
测试笔记(自看)1 小时前
Python+Requests+Pytest+YAML+Allure接口自动化框架
python·自动化·pytest·allure
不一样的信息安全2 小时前
ONE Deep模型:LG AI Research的开源突破
自动化
烂蜻蜓3 小时前
深度探索 C 语言循环结构:程序自动化的核心引擎
java·c语言·自动化
黑不拉几的小白兔4 小时前
stm32:PWM原理 及 呼吸灯实现
stm32·嵌入式硬件·fpga开发
雾岛LYC听风6 小时前
3. 轴指令(omron 机器自动化控制器)——>MC_SetOverride
运维·c#·自动化
北成新控伺服技术8 小时前
EMS小车技术特点与优势:高效灵活的自动化输送解决方案
自动化·ems小车
kanhao1009 小时前
【Vitis AIE】FPGA图像处理 11 双线性插值 Bilinear Interpolation
fpga开发·性能优化·边缘计算
我爱C编程11 小时前
基于FPGA的16QAM+帧同步系统verilog开发,包含testbench,高斯信道,误码统计,可设置SNR
fpga开发·verilog·16qam·帧同步·误码统计·高斯信道
早睡身体好~12 小时前
FPGA原型验证,从零开始直到入门全过程
fpga开发·verilog·soc