群友们提到一个很多人都会遇到的现实问题：

　　“把一个算法用RTL实现，有哪些比较科学的步骤？第一步干什么？第二步干什么？第三步干什么……？”

　　这个问题，对于FPGA、ASIC等逻辑电路设计人员来讲，是非常重要的问题。

　　通常来讲，我们做算法实现，需要有对标的算法模型，作为验证硬件逻辑设计是否正确的参考依据。

　　我们首先要根据实际需求，针对某方面的信号处理问题，做一个链路级或模块级快速仿真验证设计。最常见的比如通过MATLAB/C/C++等软件环境进行设计和验证。

　　软件环境可以快速搭建仿真模型，并且进行验证，为硬件RTL实现提供参考依据。在具体算法设计时，必须考虑数据流的处理过程：数据从哪里来，数据需要经过哪些步骤处理，处理之后送到哪里。

　　接下来，我们需要将MATLAB、C++等算法模型由浮点转为定点，这个工作可以做好之后再去做逻辑设计，也可以省略，但一定要清楚是如何定点的。

　　做好算法设计后，需要进行性能评估，看是否符合预期要求，不符合则进一步优化，或者换一种设计方法。

　　在做逻辑实现之前，还有一个重要工作，就是对算法处理步骤进行一步一步分解，解决如何从a到b再到c的过程，落实到加减乘除。

　　当算法实际满足要求后，则考虑逻辑实现的问题。

　　首先，建议采用自顶向下的设计思想，进行系统架构设计，明确整个处理过程，需要执行哪些功能，涉及哪些接口。

　　接下来，选芯片器件，评估资源占用情况，评估需要用多少乘法器，除法器，DSP，BRAM，GT等。

　　其次，评估处理时间要求，是否需要实时性处理，给予多少时间来处理，进而评估所需时钟频率，以及是否需要存在多个时钟域处理。

　　对于信号处理系统，有的需要实时处理，有的则不需要实时处理。最具挑战的无疑是实时性要求高的通信、雷达和图像等领域的信号处理问题。

　　首先解决信号处理中的算法问题，为实现某一处理过程，需要分哪些步骤，最终得到什么样的结果。

　　为了实现实时处理，逻辑电路该怎么去设计？

　　于是，算法问题既要研究如何处理数据流的问题，也要研究如何快速处理的问题。

　　电路实现时，则需要考虑资源消耗、并行处理结构，流水处理和控制逻辑。

　　如果有处理速率要求，则需考虑并行+流水的处理方式，并考虑单时钟下的数据位宽。

　　同时，务必明确数据流向，前后级接口，功能模块内部RTL逻辑处理，细化到每个时钟应该怎么处理，step by step。

　　以上都比较明确后，可以着手进行RTL设计。RTL设计的核心，便是寄存器、RAM和FSM的灵活使用。其中，FSM占据了大部分功能。通常情况下，我们不只是操作纯数据流，而是在各种控制信号和参数下进行设计，此时涉及各种FSM和选择器设计，并注意是否需要进行流控。

　　RTL代码设计完成之后，进行TestBench平台搭建和仿真验证是必要的，特别是对于复杂功能模块或系统设计而言。经验再丰富的工程师，也不敢保证，不经过仿真验证直接上板一定没问题。

　　验证也是一门重要的技术，这也是为什么存在IC验证岗位，目的就是为芯片成功流片严格把关，一旦流片失败，损失重大，影响深远。

　　FPGA的开发设计，同样需要进行仿真验证。通常，我们可以通过算法链路产生所需激励源，通过TestBench对功能模块进行验证，并进行结果对比分析。重点解决两个问题：

　　一是验证逻辑时序是否存在问题，比如信号是否对齐，有无接口处理不当导致数据丢失等。

　　二是信号处理过程是否得当，数据位宽、精度等是否符合算法要求。

　　解决功能性问题后，就需要考虑性能问题。定点是否合适，与浮点算法性能的差异有多大，或者软件中的定点处理与逻辑电路定点处理，误差有多大。在不断验证过程中，优化算法设计和逻辑电路设计。

　　剩下的逻辑综合、实现、比特流生成和调试等环节，属于常规操作，但对于逻辑综合、实现中的时序约束和相关策略设置，也是十分重要的。

　　最后，用一张图总结如何从算法到RTL实现。

　　本文只是粗略地分析了算法到RTL代码实现之间的逻辑关系，以及从实现角度，我们应该怎么去着手。

　　具体到某个信号处理算法实现时，必须清楚整个信号处理过程，对算法一步一步分解，再对信号流、定点和接口进行设计。

　　做任何事情之前，先谋划布局，磨刀不误砍柴工，扎扎实实做好每一步，功到自然成。

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来源：FPGA算法工程师