ARRAY_PARTITION是將數組按照指定要求分割成多個小的數組，形成多個小的存儲空間。這帶來的最直接的好處是增加了數據讀/寫端口的個數，也就提高了數據吞吐率，但同時也會消耗更多的RAM資源或者寄存器。

先看看ARRAY_PARTITION的基本語法，如下圖所示。這種方法是直接在代碼中用#pragma的方式描述，當然也可以直接在VitisHLS中采用圖形界面方式描述，如下圖所示。

在這里有兩個個重要的參數type和factor，其中type有三個可選值，分別為block、cyclic和complete。我們看看三者到底有什么區別。為便于說明，這里我們以一個數組長度為12的一維數組A[12]為例。如果type為block，factor為4，意味著將A[12]分割為4個小的數組，這樣每個數組的長度為12/4=3，同時每個數組中的元素是按順序依次從原始數組中獲取。如果type為cyclic，factor為4，這仍是將數組分割為4個長度為3的小數組，每個數組中的元素是交織地從原始數組中獲取。如果type是complete，此時參數factor不起作用，可理解為將數組全部打散，可同時獲取到12個元素，從而以寄存器方式實現。三者的區別如下圖所示。

上述三種形式以#pragma的形式描述如下圖所示。

block、cyclic和complete在下面這種描述方式下，最終的結果是一致的。

這里有一個問題，如果factor不能被數組長度整除時會是怎樣的結果呢？假定上述案例中factor為5，最終將是5個數組，其中前4個數組長度為2，最后一個數組長度為4。

ARRAY_PARTITION還允許對不同維度進行分割，以二維數組A[6][4]為例，dim的含義如下圖所示。

一旦指定了dim，就可以對指定dim進行分割，這里以A[6][4]為例，分割情形如下圖所示。

此外，在使用#pragma方式描述時，可以通過宏macro給參數賦值，如下圖所示方式。

那么到底什么時候用block，什么時候用cyclic呢？本質上與數據流密切相關，在下一篇文章中我們給出一個具體案例幫助大家理解。

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