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以看出，洗完 4 批衣服只需要 3 个半小时，效率明显提高。

其实，在 2 小时后第一套洗衣装备已经完成洗衣过程而处于空闲状态，如果此时还有第 5 批衣服的送入，那么第一套设备又可以开始工作。依次类推，只要衣服批次不停的输入，4 台洗衣设备即可不间断的完成对所有衣服的清洗过程。且除了第一批次洗衣时间需要 2 小时，后面每半小时都会有一批次衣服清洗完成。

衣服批次越多，节省的时间就越明显。假如有 N 批次衣服，需要的时间为 (4+N) 个半小时。

当然，升级后洗衣流程也有缺点。设备和工作人员的增加导致了投入的成本增加，洗衣店内剩余空间也被缩小，工作状态看起来比较繁忙。

和洗衣服过程类似，数据的处理路径也可以看作是一条生产线，路径上的每个数字处理单元都可以看作是一个阶段，会产生延时。

流水线设计就是将路径系统的分割成一个个数字处理单元（阶段），并在各个处理单元之间插入寄存器来暂存中间阶段的数据。被分割的单元能够按阶段并行的执行，相互间没有影响。所以最后流水线设计能够提高数据的吞吐率，即提高数据的处理速度。

流水线设计的缺点就是，各个处理阶段都需要增加寄存器保存中间计算状态，而且多条指令并行执行，势必会导致功耗增加。

下面，设计一个乘法器，并对是否采用流水线设计进行对比。

一般乘法器设计

前言

也许有人会问，直接用乘号 * 来完成 2 个数的相乘不是更快更简单吗？

如果你有这个疑问，说明你对硬件描述语言的认知还有所不足。就像之前所说，Verilog 描述的是硬件电路，直接用乘号完成相乘过程，编译器在编译的时候也会把这个乘法表达式映射成默认的乘法器，但其构造不得而知。

例如，在 FPGA 设计中，可以直接调用 IP 核来生成一个高性能的乘法器。在位宽较小的时候，一个周期内就可以输出结果，位宽较大时也可以流水输出。在能满足要求的前提下，可以谨慎的用 * 或直接调用 IP 来完成乘法运算。

但乘法器 IP 也有很多的缺陷，例如位宽的限制，未知的时序等。尤其使用乘号，会为数字设计的不确定性埋下很大的隐瞒。

很多时候，常数的乘法都会用移位相加的形式实现，例如：

键词：流水线，乘法器

硬件描述语言的一个突出优点就是指令执行的并行性。多条语句能够在相同时钟周期内并行处理多个信号数据。

但是当数据串行输入时，指令执行的并行性并不能体现出其优势。而且很多时候有些计算并不能在一个或两个时钟周期内执行完毕，如果每次输入的串行数据都需要等待上一次计算执行完毕后才能开启下一次的计算，那效率是相当低的。流水线就是解决多周期下串行数据计算效率低的问题。

流水线

流水线的基本思想是：把一个重复的过程分解为若干个子过程，每个子过程由专门的功能部件来实现。将多个处理过程在时间上错开，依次通过各功能段，这样每个子过程就可以与其他子过程并行进行。

假如一个洗衣店内洗衣服的过程分为 4 个阶段：取衣、洗衣、烘干、装柜。每个阶段都需要半小时来完成，则洗一次衣服需要 2 小时。

考虑最差情况，洗衣店内只有一台洗衣机、一台烘干机、一个衣柜。如果每半小时送来一批要洗的衣服，每次等待上一批衣服洗完需要 2 小时，那么洗完 4 批衣服需要的时间就是 8 小时。

图示如下：

对这个洗衣店的装备进行升级，一共引进 4 套洗衣服的装备，工作人员也增加到 4 个，每个人负责一个洗衣阶段。所以每批次的衣服，都能够及时的被相同的人放入到不同的洗衣机内。由于时间上是错开的，每批次的衣服都能被相同的人在不同的设备与时间段（半小时）内洗衣、烘干和装柜。图示如下。

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