一、前言

记得很久以前，一个学长给我说过：那些搞软件的之所以可以写出那些屎一样的代码，就是我们搞硬件的人“供”起来的。虽然这话或许不一定全对，但是软件和硬件的发展就是这样一种“相爱相杀”的关系：按照摩尔定理，集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过18个月便会增加一倍，于是硬件平台的算力可以得到倍增。但是，软件也越会变得越来越臃肿，因为平台算力增加了，它可以吃的红利变多了。从最开始，软件开发只能使用汇编语言，然后出现C语言，再到出现C++、Java、Python这些更高级的语言。从面向过程编程，到面向对象编程。从所有程序都得自己写，到可以直接调用各种各样的库。软件发展的逻辑就是降低开发成本，让软件开发变得更容易，但是这也是以牺牲效率为前提的。

安卓的发展就是这一现象完美的研究样本，因为安卓手机是2008年10月才出现的，国内的话会更晚一点，我们很多人都经历了安卓从无到有的发展过程。在2012年，我买了自己第一个安卓手机，我记忆很深刻，当时qq就10MB左右大，很轻简。但是，到如今，一个qq的大小早就超过100MB了。伴随着这一过程中，手机芯片也从高通MSM7200A发展到了高通骁龙888，手机芯片能提供的算力不知道翻了多少倍了。这也是软件得以变得越来越大，可以实现更多功能，以及可以在手机运行更大体量的游戏的根本前提。

二、什么是硬件开发软件化

但是，我们今天要讨论的主题其实不是“批判软件是如何吃硬件提供的红利的”，我们要讨论的是“硬件开发软件化”这一现象。什么是硬件开发软件化？这一概念可能对非微电子的学生来说，是非常陌生的概念，因为很多人不知道什么是硬件开发。在这里，因为现代的芯片，绝大部分的电路都是数字电路，所以我们这里讨论的硬件开发主要就是指数字电路设计。对于传统的硬件开发，是使用Verilog/VHDL这种HDL语言，来搭建起RTL级电路，然后综合工具可以将这些代码转换成数字电路，再生成版图，最后经过台积电这种Foundry“流片”后，才能得到实体的芯片。

但是，HDL语言是比较难学的，它本质上只是一种硬件描述语言。这跟软件是完全不一样的，因为软件语言是逻辑语言，理论上你只要懂一点逻辑，就能写出可用的软件代码。对于HDL语言来说，你必须“心中有电路”，才能写得出对应的HDL代码。你必须考虑时序，考虑并行，考虑延时，考虑资源占用，否则你写出来的代码将是一种灾难。在这种情况下，为了降低硬件开发的门槛，开始有人想到，能不能不用写Verilog/VHDL代码，直接使用C/C++、Python这些高级语言综合出Verilog或VHDL代码，从而简化硬件设计，降低硬件设计的门槛，这种思想就是高层次综合（HLS）。

HLS近几年开始变得很热门，主要原因还是因为AI的发展，让设计神经网络加速器开始变成一种潮流。这是计算机/软件等专业的人大多是不懂HDL语言的，但他们懂C/C++、Python这些高级语言，这样他们使用HLS就可以避免去学习数字电路设计的专业知识，可以极大地降低他们开发神经网络加速器的门槛。正因为如此，HLS开始在计算机/软件等专业流行起来。但是，HLS综合出来的HDL代码不总是高效的，为了提高综合出来的代码的质量，必须得使用很多优化手段。拿C语言来说，在使用多种优化手段后，C语言会变得特别奇怪，跟平常写的C语言会有非常大的区别，会非常的不像C语言。

三、高层次综合（HLS）

HLS这个概念其实出现得很早，在19世纪80年代就已经出现了，但是因为技术难度很大，20多年一直没有得到太大的发展。在2003年，Zhiru Zhang进入UCLA读博，他的导师Jason Cong给他选了HLS方向的课题，博士课题就叫做：Behavior-Level Scheduling and Planning for Nanometer IC Designs。最后，他成功地实现了非时序代码的时序硬件化，极大地推动了HLS的发展。在2006年，他在拿到博士学位后，与导师一起创立了AutoESL公司，专注于C语言转HDL语言的研究。在2011年，这家公司被Xilinx收购，从此就有了Vivado HLS。与此相对的是，另一大FPGA厂商Altera也开发了自己的HLS工具，也就是OpenCL，只不过因为工具链没有Xilinx成熟，没有Vivado HLS那么流行。在2015年英特尔收购Altera后，Quartus+Modelsim这套工具链也被整合进英特尔的开发生态中。

HLS很长一段时间都不被人重视，这是因为：搞硬件的会写Verilog/VHDL，不会用它；搞软件的没有理由用它。虽然Xilinx在2010就推出了“硬核CPU+FPGA”架构的ZYNQ平台，但它一直没有找到合适的应用场景，所以刚开始市场普遍都不是很看好它。然而，在2012年AlexNet的出现后，深度学习开始进入了发展的快车道，在全球刮起了新的AI热潮，有些高校的课题组就开始想到使用ZYNQ来fit神经网络加速器。虽然HLS综合出来的HDL代码效率不高，但是相比于串行执行软件代码的CPU来说，FPGA加速器并行执行的速度要快得多；而相比于GPU，虽然FPGA加速器速度比不了GPU，但它又具有功耗优势。正是靠着与CPU比速度，与GPU比功耗，围绕着FPGA加速器出现了不少论文。

后面为了进一步提高能效比，大家又开始转向直接使用Verilog/VHDL语言来设计FPGA加速器。但是，因为神经网络的规模越来越大、结构越来越复杂，使得直接进行设计RTL级设计，变成了一个非常浩大的工程。在这种情况下，HLS因为能极大地减小工作量，所以依然不能完全被取代。而且如果以后能够进一步提高HLS的效率，被淘汰的可能反而会是Verilog/VHDL语言。当然，这一天可能还很遥远。现目前的情况是，微电子专业的人更倾向于直接使用Verilog/VHDL语言来fit轻量级的神经网络，比如MobileNet、SequenceNet；而计算机/软件专业的人更倾向于使用HLS来fit更大型的神经网络。当然，这不是绝对的，因为很多计算机/软件的人不会碰硬件设计，而不少微电子的人也用HLS。

四、ARM的CMSDK

什么是CMSDK？它其实是ARM DesignStart计划推出的一个新IP集，里面提供了常用的UART、SRAM等IP，最重要的是提供了1个可以自动生成总线矩阵的脚本工具。事实上，ARM在2017年6月20日就开源了Cortex-M3核，但是那时还没有推出CMSDK，所以那时我们进行基于Cortex-M3的SoC开发，必须得自己安照总线协议来手写总线矩阵，而且总线上挂的模块也只有自己写，没有现成的Verilog模块可用。但是，在2020年，ARM推出了CMSDK，我们可以直接使用脚本工具生成总线矩阵的Verilog代码，而且UART、SRAM等模块也可以直接调用ARM给的Verilog模块即可。于是，我们可以避免在搭建系统的总体结构上浪费时间，而把更多的时间用到神经网络加速器这些专用模块的设计上。

关于如何使用脚本工具生成总线矩阵，以及如何使用CMSDK中的IP，我这里就不做介绍了。感兴趣的人，可以去看看知乎大佬Teation Zhao写的教程。Teation Zhao对ARM SoC有多年研究经验，而且他们最近要出一本书，手把手教学如何进行ARM SoC开发，大家可以关注一下。我们现在要讨论的是，这个脚本工具其实也是一个HLS工具，只是它是把脚本代码转换成Verilog代码。某种意义上说，这其实比C/C++、Python转HDL代码更“高层次”，因为我们只需要描述总线的连接关系和地址分配，就能生成对应的总线矩阵模块。但是，它的局限性也很大，它只能用于生成总线矩阵。

但是这为我们提供了一种思路，也就是设计很多个工具，而每个工具都专用于生成某种模块的RTL级代码。比如总线矩阵，我们可以用CMSDK的脚本工具来生成RTL级代码。对于CNN加速器，因为CNN主要就是卷积层、全连接层等，我们可以分别设计卷积层综合工具、全连接层综合工具，来生成高效的卷积层、全连接层的Verilog模块，再把它们连接起来即可。事实上，这种工作确实有人在做，比如UI的Xiaofan Zhang在2018年提出的DNNBuilder，就是专用于生成DNN加速器的工具，它生成的加速器拥有现时最先进的性能和效率，超越了同类加速器。

这不由得让人遐想，如果有一天，工具链真的可以细分到非常小的程度，各种模块都有特定的综合工具，那么生成各种高效的Verilog模块都将成为现实。也许到那一天，人类手写的Verilog/VHDL代码将不如机器生成的代码高效——这就是硬件开发软件化的未来。正如很多硬件开发人员抱怨那样，Verilog/VHDL几十年来就没什么进步，一直都没有出现更高级的设计语言。相比于软件语言的百放齐放来说，硬件语言确实宛如一潭死水，但这是硬件开发的特殊性所决定的。未来会怎么样呢？谁知道呢，但社会总会是进步的。

五、写在最后

文章中可能会有不正确的地方，还望各位大佬指正。此外，文章中有些图是截取的论文中的，但这里没有给出出处。昨天是6.18，今天是周六，离七月不到半个月了，这个学期马上就结束了。然而，暑假肯定是不可能有的（大哭）。伴随着炽热的阳光，林间的蝉鸣，抬起头而睁不开的眼睛，这就是夏天吧。6月16日，华为荣耀发布了荣耀50，使用的是高通骁龙778G芯片，不免让人有些感伤，可能海思的麒麟芯片再也不会出现了。雪崩的时候，没有一片雪花是无辜的。半导体行业的困境，中国的“芯”痛，亦是如此。但愿微电子有更多的人，愿意为中国的这个行业做一点贡献。以上！