Verilog代码新手补充一个角度：从数据流和任务级并行去思考。
HLS里最高效的模型往往是数据流（Dataflow）。你可以把算法分成几个独立的阶段（比如读数据、计算、写结果），每个阶段用一个函数实现，然后用dataflow pragma连起来。这样每个阶段可以独立地、并行地运行，像一个流水线。这对提高吞吐率非常有效，而且延迟是各阶段延迟之和，也容易预估。
优化延迟的一个高级技巧是“前瞻”或“预取”。如果算法允许，可以在处理当前数据时，就把下一批需要的数据先读进来。这需要你仔细设计数据的缓冲和传递。
最后，别迷信工具的报告。一定要做协同仿真（co-simulation），用真实的测试向量去跑，看看在仿真环境下的延迟和吞吐率。有时候报告乐观，但实际仿真时因为控制逻辑或者握手问题，性能会差一些。仿真结果才是更可靠的依据。
我觉得楼主的问题核心是“精准控制”和“直观理解”。这需要一点自顶向下的方法。
首先，在算法设计阶段，就对延迟和吞吐率有个理论分析。比如你的算法，处理一个数据包理论上最少需要N步操作，每步至少1个周期，那么延迟的理论下限就是N cycles。如果数据包是流水进来的，那么吞吐率的理论上限就是1 cycle/数据包。这个理论值是你的“天花板”。
然后，用HLS实现时，你的所有优化工作，就是让实际实现尽可能接近这个天花板。
步骤可以这样：
第一步，实现一个朴素版本（Baseline）。综合，看报告。实际延迟/吞吐率离天花板差多远？如果差得不多，可能没必要大动干戈。如果差很远，进入下一步。
第二步，定位瓶颈。用HLS工具的analysis视图（比如Vitis HLS的performance profile）。它会告诉你时间花在哪里了。是某个循环的II太大？还是函数调用开销高？或者是接口握手慢？
第三步，针对性优化。
- 如果是循环II大，按前面大家说的，查依赖，加pipeline，或者调整计算顺序。
- 如果是函数调用开销，考虑内联（inline）。
- 如果是接口问题，优化接口协议和数据传输模式。
第四步，迭代。优化后，再看报告，看瓶颈是否转移或消除。性能是否向天花板靠近。
这个过程本身就是在帮你建立直观理解。你会慢慢知道，写哪类代码会生成什么样的硬件，以及directive是如何“微调”这个生成过程的。别怕试错，但每次试错要明白原因。
简单粗暴分享几个我立竿见影的代码原则：
1. 循环边界尽量用常数，别用变量。HLS对变量循环边界的优化能力弱很多。
2. 避免在循环内部用复杂的条件判断（if-else），特别是条件依赖于循环变量的。这会导致控制逻辑复杂，难以流水。如果判断条件不随循环变化，可以提到循环外面。
3. 中间变量多用ap_int, ap_fixed这种定长类型，别用int, float。工具更容易推断位宽，生成更高效的硬件。
4. 访问数组时，下标尽量简单。像a[i][j]这种多层索引，或者a[kM + j]这种线性化访问，工具可能无法推断出高效的访问模式。考虑把二维数组显式分区。
5. 最关键的一点：脑子里时刻想着“硬件是并行的，软件是顺序的”。你写的C代码是顺序执行的，但你要想象它展开成硬件后，哪些部分可以同时干。把那些可以同时干的部分，用流水线或者展开暴露给工具。
楼上几位说的都很对，我补充几个容易踩的坑和细节。
关于预估，HLS的综合报告里的延迟和吞吐率（通常看Initiation Interval, II）是在理想情况下的。实际放到整个系统里，还要考虑AXI总线接口的延迟、DDR访问的延迟等。所以报告里的数字是个下限，要有心理预期。
代码层面，除了循环，函数接口也很关键。如果你用ap_fifo或者axis流接口，并且设计成流水线式的处理，吞吐率很容易做到接近1。如果用memory-mapped接口（比如m_axi），那就要非常小心burst访问，确保你的数据请求是连续的、对齐的，否则性能会暴跌。
数组分区（array_partition）时，type选cyclic还是block大有讲究。如果多个并行计算单元需要同时访问数组的不同部分，用cyclic交错分区可能更好；如果每个计算单元固定处理数组的一块，用block分区。分得太细（比如完全分区成单个寄存器）会占用大量LUT，可能得不偿失。
最后，建立直观理解的最好办法是看RTL schematic和schedule viewer。虽然一开始像天书，但强迫自己看几次，看看你加的pragma是怎么影响最终生成的状态机和数据通路的，进步会非常快。别只依赖文字报告。
从算法到硬件的直观理解，我觉得可以类比成工厂生产线。
延迟就像从原料进入生产线到第一个成品出来的时间。吞吐率是生产线每秒能出多少成品。
在HLS代码里，你的每个函数、每个循环都可以看作一个工站。如果工站内部处理慢（比如一个复杂的计算），或者工站之间传递物料慢（比如数据依赖），都会影响整体。
具体操作上，我习惯这么做：
1. 先写一个行为上正确的C++代码，不用管directive。
2. 用HLS工具综合一次，看初始报告。重点看循环的迭代间隔（II）和延迟。这时候你就能看到工具“认为”的瓶颈在哪里。
3. 针对瓶颈下手。如果是循环II大于1，就去查循环体里的代码，看看是不是有真正的数据依赖（比如这次计算要用到上次的结果），还是工具误判了。对于真正的依赖，你可能需要重构算法；对于假依赖，可以用HLS提供的pragma比如DEPENDENCE来告诉工具。
4. 数组访问经常是性能杀手。如果数组很大，访问又没规律，会拖慢整个系统。这时候可以考虑数组重构（array reshape/partition），把一个大数组拆成多个小数组或者存在多个BRAM里，提高并行访问能力。
5. 流水线（pipeline）和展开（unroll）是利器，但别滥用。流水线能提高吞吐率，但会增加寄存器的使用。展开能降低延迟提高并行度，但资源消耗是倍数增长的。我一般是先尝试流水线，资源不够或者延迟要求极苛刻时再考虑部分展开。
记住，没有银弹。最好的办法是设定一个性能目标（比如要求吞吐率多少），然后小步迭代，加一个优化，看一次报告，理解为什么有效或无效。慢慢你就对代码怎么映射成硬件有感觉了。
我刚开始用HLS时也总被延迟和吞吐率搞懵，后来发现核心就两点：理解数据流和控制循环。
先说延迟，这通常取决于你的关键路径。比如一个for循环，如果不加pipeline，延迟就是循环次数乘以单次迭代时间。所以降低延迟最直接的就是减少循环次数，或者把循环展开（unroll），但展开会消耗更多资源，得权衡。
吞吐率更关注数据进来的速度。理想情况是每个时钟周期都能处理新数据，这就要靠流水线（pipeline）。在HLS里，给循环加pipeline directive是最常用的。但要注意，如果循环体里操作太复杂或者有数据依赖，流水线可能打不深，吞吐率就上不去。
我的经验是，先别急着加directive，好好分析一下算法中的数据依赖关系。画个简单的数据流图，看看哪里是瓶颈。
