Scala中如何为Systolic Array输入可计算的非方阵数据？

要扩展你的代码到非方阵场景，首先明确矩阵乘法的核心参数：

• 设输入矩阵 A为M行K列，B为K行N列（满足矩阵乘法的维度要求：A的列数=B的行数）
• Systolic Array的规模对应结果矩阵C的维度：M行N列，因此h_in有M个端口（对应阵列每行的横向输入，即A的行元素），v_in有N个端口（对应阵列每列的纵向输入，即B的列元素）

核心逻辑调整 #

原方阵代码利用了M=N=K的对称性，非方阵下需要拆分h_in和v_in的处理逻辑，分别匹配A、B的维度：

1. 横向输入（h_in）：A的第i行元素从第i个周期开始，每个周期输入1个元素，共输入K个周期，之后补0
2. 纵向输入（v_in）：B的第j列元素从第j个周期开始，每个周期输入1个元素，共输入K个周期，之后补0
3. 总周期数：取M + K + N - 2，覆盖所有元素输入完成及最后一个PE的计算结束

修改后的Scala代码 #

// 定义非方阵参数：A(M×K)，B(K×N)
val M = 4  // A的行数（阵列行数）
val K = 3  // A的列数 = B的行数
val N = 3  // B的列数（阵列列数）

// 遍历所有需要的时钟周期
for (clk <- 0 until M + K + N - 2) {
  // 处理横向输入h_in：对应A的每一行
  for (i <- 0 until M) {
    val colIdx = clk - i
    if (colIdx >= 0 && colIdx < K) {
      dut.io.h_in(i).poke(a(i)(colIdx))
    } else {
      dut.io.h_in(i).poke(0)
    }
  }

  // 处理纵向输入v_in：对应B的每一列
  for (j <- 0 until N) {
    val rowIdx = clk - j
    if (rowIdx >= 0 && rowIdx < K) {
      dut.io.v_in(j).poke(b(rowIdx)(j))
    } else {
      dut.io.v_in(j).poke(0)
    }
  }

  // 触发时钟步进（根据你的测试框架调整，比如Chisel的clock.step(1)）
  dut.clock.step(1)
}

关键说明 #

• 对于h_in[i]：colIdx = clk - i确保第i行的元素从第i个周期开始依次输入A[i][0], A[i][1], ..., A[i][K-1]
• 对于v_in[j]：rowIdx = clk - j确保第j列的元素从第j个周期开始依次输入B[0][j], B[1][j], ..., B[K-1][j]
• 总周期数M+K+N-2是因为阵列右下角的PE(i=M-1, j=N-1)需要等待A的最后一个元素（clk=(M-1)+(K-1)）和B的最后一个元素（clk=(N-1)+(K-1)）到达，再完成K次累加计算，最终在(M-1)+(N-1)+K-1 = M+K+N-3周期完成，因此循环到M+K+N-2即可覆盖所有过程

内容的提问来源于stack exchange，提问作者IskandarZhang