昨天提到部分timing的問題，並提供了一個簡單的方法去解決timing violation的問題，就是找出critical path並加一層register，但這樣的解決方式會造成效能的下降，所以今天要來跟大家分享pipeline的使用方式，首先我就用上課聽到的洗衣故事來介紹給大家，大家先參考網路上抓到的示意圖：

我們把完整的洗衣流程分為，1.洗衣服(30分鐘)2.烘衣服(40分鐘)3.摺衣服(20分鐘)，所以一個完整的洗衣流程就需要90分鐘的時間，所以假設今天有四個人要洗衣服，等於要360分鐘才能洗完，你也可以很土豪的說：洗衣機烘乾機都各買四台不就好了，但這樣除了有錢還要浪費空間，但聰明的你應該能想到，當第一個人洗完衣服準備脫水時，就能讓第二個人洗衣服，以此類推，像下圖這樣

四個人做完只花了210分鐘，回到我們的主題，pipeline原理就像上面的故事一樣，再有限的資源下做出最有效率的排程，洗衣機烘衣機就像是邏輯運算，一個階段執行完，就要用暫存器去紀錄此時的邏輯運算換誰來做，

再舉一個例子：假設我有大筆的資料要做乘法運算 a <= bcd*e;
如果直接這樣寫的話timing可能就會有問題，看一下下面是意圖：

乘法本身就是一個屬於較為複雜的運算，而且還要連續做三個，很有機會發生set up time violation，這時候就可以適用pipeline(洗衣的故事)，把乘法器想像成洗衣機，到下一層乘法時用暫存器存前一層的結果跟這一層所要乘的數字，如下圖：

所以在大量資料底下，一樣可以維持一個cycle就算出一個結果，但相對的要多花額外的資源去除存前一筆的資料，所以在使用pipeline時除了能加速以外，資源也要納入考量，因為如果你花了很多資源去加速一個不常用到的電路也是挺浪費的．