Lattice FPGA中的Ripple Mode之——关于加法器实现的讨论

发表于 9/18/2017 10:52:42 AM 阅读（4815）

为什么写这篇博文呢？因为鄙人无意中发现了一个有趣的问题，所以和大家分享一下。其实加法器是很简单的东西，大部分人可能并不注意其在FPGA的具体实现方式。一般情况下，对于简单的加法运算（如三个4bits的数相加），大部分人都是在HDL中直接使用了如下的写法：

module top(a,b,c,d,cout,cin);
    input [3:0] a,b,c;
    output [3:0] d;
    input cin;
    output cout;
    
    assign {cout,d} = {1'b0,a} + {1'b0,b} + {1'b0,c} + cin;
endmodule

经过Synplify Pro综合得到的结果为：

Diamond中的报告为：

Design Summary
   Number of registers:             0 out of  6047 (0%)
      PFU registers:            0 out of  5936 (0%)
      PIO registers:            0 out of   111 (0%)
   Number of SLICEs:               13 out of  2968 (0%)
      SLICEs as Logic/ROM:          13 out of  2968 (0%)
      SLICEs as RAM:            0 out of  2226 (0%)
      SLICEs as Carry:           3 out of  2968 (0%)
   Number of LUT4s:                19 out of  5936 (0%)
      Number used as logic LUTs:            13
      Number used as distributed RAM:         0
      Number used as ripple logic:          6
      Number used as shift registers:         0

可以发现，综合工具很机智地直接调用了调用了加法器的原语（primitive），综合的结果为，花费了19个LUT4，其中13个用于Logic LUTs，6个用于Ripple Logic。

这里需要简单介绍一下Logic LUTs和Ripple Logic的区别，首先看一下PFU的结构图：

Logic LUTs主要用的是上图中的LUT部分的资源，而Ripple Logic则主要用的是上图中的Carry Chain的资源。

所谓Ripple Mode，实际上指的是用于实现一些算术运算的模式，如加法，减法，计数等等。

在Lattice的Datasheet中有这样一句话：

由此，我们可以知道使用进位链（Carry Chain）来实现加法等运算，可以获得更高的性能（更快的速度，更小的Latency），那么是否意味着需要更多的资源呢？莫急，请继续往下看！

首先，我们需要知道，如何让综合工具使用进位链来生成加法器呢？一般来说有两种方法：

方法一：使用约束的方式，在Synplify Pro for Lattice Attribute Reference Manual的文档中，可以找到一个叫做syn_use_carry_chain的Attribute，使用该Attribute，可以实现上述的需求，这里就不详细介绍了，有兴趣地可以自己去尝试一下，该文档可以在Diamond的安装目录中找得到。

方法二：通过IPexpress或者Clarity来生成加法器的IP，默认情况下（位数较低时，当位数高于一定数值时，其会采用LUTs或者DSPs来实现），其将采用Carry Chain来实现加法。具体的过程特别简单，此处不再详述，直接来看看结果：

下图为使用Charity生成的模块框图：

顶层的Verilog代码如下：

module top(a,b,c,d,cout,cin);
    input [3:0] a,b,c;
    output [3:0] d;
    input cin;
    output cout;
    
    test1 instant1(.adder2_DataA(a),
    .adder2_DataB(b),
    .adder1_DataB(c),
    .adder2_Cin(cin),
    .adder1_Cout(cout),
    .adder1_Result(d));
    
endmodule

使用Synplify Pro综合的结果图：

扁平视图为：

可以看到，此时生成了CCU2的原语，即Carry Chain。那么Diamond报告中的资源使用情况如何呢？

   Number of registers:             0 out of  6047 (0%)
      PFU registers:            0 out of  5936 (0%)
      PIO registers:            0 out of   111 (0%)
   Number of SLICEs:               8 out of  2968 (0%)
      SLICEs as Logic/ROM:         8 out of  2968 (0%)
      SLICEs as RAM:            0 out of  2226 (0%)
      SLICEs as Carry:           8 out of  2968 (0%)
   Number of LUT4s:                16 out of  5936 (0%)
      Number used as logic LUTs:          0
      Number used as distributed RAM:        0
      Number used as ripple logic:          16
      Number used as shift registers:        0

可以看到，此时只使用了16个LUTs，并且全部都用于了Ripple Logic。

再来看看，具体的实现图，第一个为未使用进位链的某个Slice的图，第二个为使用进位链的某个Slice的图。