Vivado HLS 2016.4 における assert() 文の効果4（自分で定義した固定小数点） : FPGAの部屋

”Vivado HLS 2016.4 における assert() 文の効果3”の続き。

これまでは、任意精度固定小数点型で assert() 文で変数の変域を指定するリソース使用量の低減効果を見てきたが、今回は、任意精度固定小数点型を使用しない自分で定義した固定小数点演算との比較をしてみた。

最初にC ソースコードを示す。これは、int 型を使用して、PRECISION の 6 ビット左シフトを行って小数桁を確保している。最後には 6 ビット右シフトして整数に戻す。

// unsharp_mask_axis.cpp
// 2015/09/24 by marsee
// assertテスト用

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <ap_int.h>
#include <hls_stream.h>
#include <ap_axi_sdata.h>

#include "unsharp_mask_axis.h"

// アンシャープマスキング・フィルタ
// x0y0 x1y0 x2y0 -k   -j  -k
// x0y1 x1y1 x2y1 -k  9+8k -k x 1/9
// x0y2 x1y2 x2y2 -k   -k  -k
//
// k : 鮮鋭化の強さ(固定小数点） , k != 0
// num_adec_k : Kの小数点の位置
// 2015/09/27 : 演算の小数部は num_adec_k*2 ビットとする。
//

#define PRECISION    6    // 小数点以下の桁数、精度（1以上）

int unsharp_masking(int pix_mat[3][3], int k, int num_adec_k)
{
    int y;
    int xy[3][3];
    int result=0;
    int z;

    int x1y1 = (9<<(PRECISION+num_adec_k))/k + (8<<PRECISION);

    for (int i=0; i<=16; i += 8){
        for (int j=0; j<3; j++){
            for (int k=0; k<3; k++){
                xy[j][k] = (pix_mat[j][k] >> i) & 0xff; // RGBのいずれかを抽出
            }
        }

        y = -(xy[0][0]<<PRECISION) -(xy[0][1]<<PRECISION) -(xy[0][2]<<PRECISION)
            -(xy[1][0]<<PRECISION) +x1y1*xy[1][1]         -(xy[1][2]<<PRECISION)
            -(xy[2][0]<<PRECISION) -(xy[2][1]<<PRECISION) -(xy[2][2]<<PRECISION);

        y = ((k * y)/9) >> num_adec_k; // k は　num_adc_k だけ左シフトされているので戻す

        z = y + (1<<(PRECISION-1)); // 四捨五入　+0.5
        z = z >> PRECISION; // 小数点以下切り捨て

        if (z<0) // 飽和演算
            z = 0;
        else if (z>255)
            z = 255;

        result += z<<i; // i=0 : blue, i=8 : green, i=16 : red
    }

    return(result);
}