一、循环嵌套的优化
1.完美的循环嵌套
内层循环和外层循环的次数都为常数，并且循环体只出现在内层循环中。

2.半完美的循环嵌套
内层循环循环次数为常数，外层循环的循环次数为变量，循环体只是出现在内层循环中。

3.不完美的嵌套循环模式1
内外层循环的循环次数为常数，但是循环体在内外层循环中都有

4.不完美的嵌套循环模式2
循环体只出现在最内层中，但是内层的循环次数不确定，是个变量

二、对于循环嵌套使用pipeline优化
1.对嵌套循环的内层循环使用pipeline优化
如果是完美循环，对内层循环进行pipeline，将会把嵌套循环打平，并进行pipeline优化
如果是非完美循环，对内层循环进行pipeline，不会把嵌套循环打平

2.对嵌套循环的外层循环使用pipeline优化
对于外层循环进行流水操作，则内部所有的for循环都会展开

3.当流水化循环或函数时，在流水化循环或函数下面的层次结构中的任何循环都必须展开。对大多数应用程序来说，流水最内层的循环提供了具有一般可接受吞吐量的最小硬件

三、for循环封装为函数后使用allocation指令进行优化

四、unroll循环展开优化
1.将一个循环展开形成多个循环，复制多个循环电路，并行执行
通过消耗更多的资源换取加速效果

五、循环展平flatten指令优化
1.相当于将内层循环合并到外层循环上，从而节省从内层循环过渡到外层循环时条件判断的延迟
2.flatten指令优化要求的是内层循环的循环次数是常数，并且循环主体只能在内层循环中，才可以进行flatten

六、使用loop_merge对多个循环进行优化设计

七、循环函数化优化
如果两个循环的边界不同，则不能合并。但是可以将循环封装成子函数，实现并行。
注意需要使用#pragma HLS inline off来防止内联

八、数据流dataflow优化
对于2个循环存在数据依赖关系时，不管循环合并或是循环函数化，都没有办法实现循环之间的并行；但是可以通过数据流实现。
void func (int A[N], int C[N], int num) {
#pragma HLS dataflow
    int acc = 0;
    int B[N];
 
    LOOP_1: for (int i = 0; i < N; i++) {
#pragma HLS PIPELINE II=1
        acc += A[i];
        B[i] = acc;
    }
 
    LOOP_2: for (int i = 0; i < N; i++)
#pragma HLS PIPELINE II=1
        C[i] = B[i] * num;
}

九、对for循环的不定上界进行优化
#define N 32
dout_t code(din_t A[N],int width){
loop_x:for(int x=0;x<width;x++){
    out_accum += A[x];
}
    return out_accum
}
上述代码的循环边界是变量，这个综合的时候，循环的tripcount行程是不知道的。可以使用assert进行优化。
在这里，我们不采用assert优化，可以使用一种新的优化方式，具体看代码如下。
#define N 32
dout_t code(din_t A[N],int width){
loop_x:for(int x=0;x<N;x++){
    if(x<width)
        out_accum += A[x];
}
    return out_accum
}
可以用上述这种方式对for循环进行优化！！！！！

对于for循环变量边界这种情形有三种解决方法：

1.使用Tripcont这种directive，这种方法不会对综合结果有任何影响，只是用于report的显示以及不同solution之间的比较；
2.将循环边界的数据类型声明为 ap_int，对综合结果有优化；
3.在C代码中使用assert macro
4.改写代码，将for循环的边界变为常量，然后再在for循环中使用条件判断来限制变量的执行range范围，具体看上面的例子就明白了。

十、pipeline对循环进行优化
1.对函数进行pipeline优化，函数内部的for循环将全部展开
2.对外层循环进行pipeline优化，内层for循环被全部展开
3.对内层for循环进行pipeline优化，内层循环被流水化设计