Xilinx IP解析之Multiplier v12.0-编程知识

前言

乘法器是Xilinx的数学运算IP核中最基础的IP核之一，熟练掌握它是使用FPGA进行数字信号处理的基础。

本文参考pg108-mult-gen.pdf——Multiplier v12.0。

一. IP 概述与产品手册

参考：[Multiplier (xilinx.com))](https://china.xilinx.com/products/intellectual-property/multiplier.html)

二. IP框图与信号端口

2.1 IP框图

2.2 端口信号列表

分类	名称	方向	必须/可选	位宽	说明
时钟与复位	CLK	I	必须	1	模块工作时钟，上升沿有效
	CE	I	可选	1	时钟使能信号，高电平有效
	SCLR	I	可选	1	高电平同步清零，保持一个CLK周期的高电平则清零IP内所有寄存器（SCLR/CE优先级可配置）
输入	A	I	必须	1~64	乘法操作数A，可选有符号整数/无符号整数
	B	I	可选	1~64	乘法操作数B，可选有符号整数/无符号整数，可为常量，此时无需输入（仅限并行乘法器）
输出	P	O	必须	2~128	乘积P，位宽为乘数位宽之和

三. IP使用配置

3.1 Basic（基本）选项卡

Mutiplier Type（乘法器类型）

Parallel Multiplier：并行乘法器，此时A，B都需要外部输入。

Constant Coeficient Multiplier，常系数乘法器，此时B为常数，仅A需要外部输入。

Input Options（输入选项）

有符号数位宽为2 ~ 64；无符号数位宽为1 ~ 64。

Multiplier Construction（乘法器构造）

Use LUTs：使用查找表构建乘法器。

Use Mults：使用FPGA嵌入的乘法器硬核构建乘法器。

Optimization Options（优化选项）

Speed Optimized：速度优化。

Area Optimized：面积优化。

DSP48E1切片：对于乘法器尺寸不超过47x47的情况，可以选择速度优化或面积优化。速度优化充分利用乘法器原语，提供最高性能的实现。面积优化则结合使用片上逻辑和专用乘法器原语，以降低基于DSP切片的乘法器利用率，同时仍能保持合理的性能。对于尺寸超过47x47的乘法器，仅允许进行速度优化。
基于LUT的乘法器：面积优化可以在牺牲可实现时钟频率的前提下减少延迟和LUT利用率。当两个输入操作数均为无符号数且大小均小于16位时，面积优化效果最为显著。

3.2 Output and Control（输出与控制）选项卡

Output Product Range（输出乘积范围）

Use Custom Output Width（使用自定义输出宽度）：如果应用程序只需要乘积的一部分，可以通过设置MSB（最高有效位）和LSB（最低有效位）范围来自定义乘积位数。
Use Symmetric Rounding（使用对称舍入）：对于基于DSP切片的并行乘法器，如果需要，乘积可以对称地朝无穷大方向进行舍入。此行为与MATLAB®软件中的round函数相同。乘法器必须恰好占用一个DSP切片，且乘积的LSB（最低有效位）必须位于全范围乘积宽度之内。

Pipelining and Control Signals（流水线及控制信号）

Pipeline Stages （流水线级数）：选择流水线级数。

Optimum pipeline stages（最优流水线级数）：乘法器最大性能所需最优流水线级数。

IP假设所有输入都有寄存器。

流水线级数 = 0 意味着IP是组合逻辑的。
流水线级数 = 1 意味着只有IP输出有寄存器。
当流水线级数 > 1 时，将在输入和输出之间插入寄存器，直至达到最优流水线级数值。添加更多寄存器可以提高可实现的时钟速度，但会增加延迟。
将流水线级数设置为大于最优值的值将使IP完全流水化，并在输出处添加基于SRL16的移位寄存器以实现额外的延迟。

Clock Enable（时钟使能）：选择设计中的所有寄存器是否具有时钟使能控制。

Synchronous Clear（同步清零）：选择设计中的所有寄存器是否具有同步复位控制。

SCLR/CE 优先级：当SCLR和CE引脚同时存在时，可以选定SCLR和CE的优先级。当SCLR优先于CE时，将使用最少的资源并实现最佳性能。

3.3 Information（信息）

上图左侧的信息窗口，可以看到用到的LUT6、DSP48片和 18K BRAM的数量。

四. IP使用注意事项与仿真

在以下模块中，实例化了乘法器IP，并定义了直接用乘法符号*的乘法，比较IP结果和直接符号结果是否一样。

module TryMult
#(parameter A_WIDTH = 18,parameter B_WIDTH = 18
)(input wire signed [A_WIDTH-1 : 0] a,input wire signed [B_WIDTH-1 : 0] b,output wire signed [A_WIDTH+B_WIDTH-1 : 0] p,output wire signed [A_WIDTH+B_WIDTH-1 : 0] p_comb,output reg  signed [A_WIDTH+B_WIDTH-1 : 0] p_r1,// input wire ce,// input wire sclr,input wire clk
);// 直接用*与用IP效果一样
assign p_comb = a * b;always @(posedge clk) beginp_r1 <= a * b;
endmult_gen_0 mult_gen_0_u0 (// .CLK  (clk ), // input wire CLK.A    (a   ), // input wire [17: 0] A.B    (b   ), // input wire [17: 0] B// .CE   (ce  ), // input wire CE// .SCLR (sclr), // input wire SCLR.P    (p   )// output wire [35: 0] P
);endmodule

testbench部分代码如下：

// 生成时钟
localparam CLKT = 2;
initial beginclk = 0;forever #(CLKT / 2) clk = ~clk;
endlocalparam N = 16;
logic [A_WIDTH-1 : 0] a_ls [N] = {'h0, 'h1, 'h2, 'h3, 'h4, 'h5, 'h6, 'h7, 'h8, 'h9, 'hA, 'hB, 'hC, 'hD, 'hE, 'hF};
logic [B_WIDTH-1 : 0] b_ls [N] = {'h0, 'h1, 'h2, 'h3, 'h4, 'h5, 'h6, 'h7, 'h8, 'h9, 'hA, 'hB, 'hC, 'hD, 'hE, 'hF};initial begin#(CLKT * 2.6)for (int i = 0; i < N; i++) begina = a_ls[i];b = b_ls[i];#(CLKT * 1);end#(CLKT * 2)$stop;
end

下面根据想验证的问题分别进行仿真。

4.1 乘法器输入到输出间的延时

即从输入数据有效，时钟有效，到输出数据有效间的时延是多少？是固定的还是和IP设置中的流水线级数（Pipeline Stages）有关？

仿真条件1：流水线级数 = 0，此时乘法器为组合逻辑，无clk。从下图可见，乘法器输出P没有延迟，完全跟随输入变化而变化，且与组合逻辑中直接用乘号*结果一样。

仿真条件2：流水线级数 = 1，此时乘法器输出有一个寄存器，有clk。从下图可见输出P延迟为1个clk周期，与在时序逻辑中使用乘号*结果一样。

仿真条件3：流水线级数=3，此时延迟3个clk周期。

结论：延时完全由IP设置中的流水线级数决定，延迟周期数就等于流水线级数。

4.2 输出位宽与输入位宽的关系

假定条件：乘数A，位宽N；乘数B，位宽M，这里假定M≥N。乘法器的IP输出乘积的位宽总是被设定为两个乘数的位宽之和，所以乘积P位宽为N+M。

这部分的分析是为了弄清楚：什么情况下，乘积的位宽可以减小1位，即用N+M-1位也可以完全表示乘积。

乘法器的输入按是否有符号可以分为以下三类，分别说明。

无符号数×无符号数
无符号数×有符号数
有符号数×有符号数

4.2.1 无符号数×无符号数

$A\in \left[ 0, 2^N-1 \right] \text{，}N\geqslant 1 \\ B\in \left[ 0, 2^M-1 \right] \text{，}M\geqslant N \\ \left( 2^N-1 \right) \left( 2^M-1 \right) =2^{N+M}-2^N-2^M+1 \\ A\times B=\left[ 0, 2^{N+M}-2^N-2^M+1 \right] \\ P\in \left[ 0, 2^{N+M} \right] \text{可完全包含}A\times B$

设想P减小1位，此时 $P\in \left[ 0, 2^{N+M-1} \right]$ ，有：
$\varDelta =2^{N+M-1}-\left( 2^{N+M}-2^N-2^M+1 \right) =2^N+2^M-2^{N+M-1}-1$
如果N=1，则 $\varDelta =2+2^M-2^M-1=1>0$ 总是成立。

如果N=2，则 $\varDelta =4+2^M-2*2^M-1=3-2^M>0$ ，而 $M\geqslant N$ ，此式总是不成立。

考虑到，乘数位宽为1时通常不需要用到乘法器。

结论：无法缩减位宽，乘积位宽等于两乘数位宽之和。

4.2.2 无符号数×有符号数

$A\in \left[ 0, 2^N-1 \right] \text{，}N\geqslant 1 \\ B\in \left[ -2^{M-1}, 2^{M-1}-1 \right] \text{，}M\geqslant 2 \\ A\times B=\left[ -2^{N+M-1}+2^{M-1}, 2^{N+M-1}-2^N-2^{M-1}+1 \right] \\ P\in \left[ -2^{N+M-1}, 2^{N+M-1}-1 \right] \text{可完全包含}A\times B$

设想P减小1位，此时 $P\in \left[ -2^{N+M-2}, 2^{N+M-2}-1 \right]$ ，考虑P的最小值与A×B最小值的差值：
$\varDelta _{\text{左}}=-2^{N+M-2}+2^{N+M-1}-2^{M-1}=2^{M-1}\left( 2^{N-1}-1 \right) \leqslant 0 \\\text{仅对}N=1\text{成立}$
所以，P直接缩小1位不行，无法包含所有乘积的值。

继续考虑以下情况，二进制补码的最小值是比较特殊的，有符号数的M很大，考虑去掉这个最小值类似[10000]，用次小值类似[10001]替代，再看乘积范围，有：
$B\in \left[ -2^{M-1}+1, 2^{M-1}-1 \right] \text{，}M\geqslant 3 \\ A\times B=\left[ \left( 2^N-1 \right) \left( -2^{M-1}+1 \right) , \left( 2^N-1 \right) \left( 2^{M-1}-1 \right) \right] \\ \varDelta _{\text{左}}=2^{M-1}\left( 2^{N-1}-1 \right) -2\left( 2^{N-1}-1 \right) -1=\left( 2^{M-1}-2 \right) \left( 2^{N-1}-1 \right) -1\leqslant 0 \\ \text{上式仅对}N=1\text{或}M=2\text{成立}$
这就没什么实际意义了，所以去掉有符号数的最小值也无法令乘积减小一位位宽。

结论：无法缩减位宽，乘积位宽等于两乘数位宽之和。

4.2.3 有符号数×有符号数

$A\in \left[ -2^{N-1}, 2^{N-1}-1 \right] \text{，}N\geqslant 2 \\ B\in \left[ -2^{M-1}, 2^{M-1}-1 \right] \text{，}M\geqslant N \\ A\times B=\left[ -2^{N+M-2}+2^{N-1}, 2^{N+M-2} \right] \\ P\in \left[ -2^{N+M-1}, 2^{N+M-1}-1 \right] \text{可完全包含}A\times B$

设想P减小一位，此时有：
$P\in \left[ -2^{N+M-2}, 2^{N+M-2}-1 \right]$
最小值可以覆盖，最大值差1。那么A×B的最大值何时取到呢？只有一种情况， $A=-2^{N-1}\text{且}B=-2^{M-1}$ 。

结论：如果将其中一个乘数的最小值用次小值代替，那么就P减小一位也可完全包含A×B了。

当乘数位宽较大时，这是个不错的缩减乘积位宽的办法，误差很小。

补码最小值用次小值替代的示例Verilog代码如下：

module minTwoCompAddOne
#(parameter A_WIDTH = 18 // 乘数A的宽度 大于等于3
)(input  wire signed [A_WIDTH-1 : 0] a,output reg  signed [A_WIDTH-1 : 0] new_a
);always @(*) beginif (a[A_WIDTH-1] == 1 && (|a[A_WIDTH-2 : 0] == 0))new_a <= {a[A_WIDTH-1:1], 1'b1};elsenew_a <= a;
endendmodule