Improve some wordings.
[matthijs/master-project/dsd-paper.git] / cλash.lhs
index e4a570ed3354d9f8b9af55ab5a34034255f4b3bb..4dce646c8ab1d354da4c4e08f5c6b2023a7b4f95 100644 (file)
 
 % *** PDF, URL AND HYPERLINK PACKAGES ***
 %
-%\usepackage{url}
+\usepackage{url}
 % url.sty was written by Donald Arseneau. It provides better support for
 % handling and breaking URLs. url.sty is already installed on most LaTeX
 % systems. The latest version can be obtained at:
 % author names and affiliations
 % use a multiple column layout for up to three different
 % affiliations
-\author{\IEEEauthorblockN{Christiaan P.R. Baaij, Matthijs Kooijman, Jan Kuper, Marco E.T. Gerards}%, Bert Molenkamp, Sabih H. Gerez}
-\IEEEauthorblockA{%Computer Architecture for Embedded Systems (CAES)\\ 
-Department of EEMCS, University of Twente\\
-P.O. Box 217, 7500 AE, Enschede, The Netherlands\\
-c.p.r.baaij@@utwente.nl, matthijs@@stdin.nl, j.kuper@@utwente.nl}
+% \author{\IEEEauthorblockN{Christiaan Baaij, Matthijs Kooijman, Jan Kuper, Arjan Boeijink, Marco Gerards}%, Bert Molenkamp, Sabih H. Gerez}
+% \IEEEauthorblockA{Computer Architecture for Embedded Systems (CAES) \\
+Department of EEMCS, University of Twente\\
+P.O. Box 217, 7500 AE, Enschede, The Netherlands\\
+c.p.r.baaij@@utwente.nl, matthijs@@stdin.nl, j.kuper@@utwente.nl}
 % \thanks{Supported through the FP7 project: S(o)OS (248465)}
+% }
+
+\author{\IEEEauthorblockN{Blind Review}%, Bert Molenkamp, Sabih H. Gerez}
+\IEEEauthorblockA{
+\\
+\\
+\\
+\\
 }
+\thanks{Supported through: ``Hidden for blind review''}
+}
+
 % \and
 % \IEEEauthorblockN{Homer Simpson}
 % \IEEEauthorblockA{Twentieth Century Fox\\
@@ -464,17 +475,9 @@ c.p.r.baaij@@utwente.nl, matthijs@@stdin.nl, j.kuper@@utwente.nl}
 
 \begin{abstract}
 %\boldmath
-\CLaSH\ is a functional hardware description language that borrows both its 
-syntax and semantics from the functional programming language Haskell. 
-Polymorphism and higher-order functions provide a level of abstraction and 
-generality that allow a circuit designer to describe circuits in a more 
-natural way than possible in a traditional hardware description language.
-
-Circuit descriptions can be translated to synthesizable VHDL using the 
-prototype \CLaSH\ compiler. As the circuit descriptions, simulation code, and 
-test input are also valid Haskell, complete simulations can be compiled as an 
-executable binary by a Haskell compiler allowing high-speed simulation and 
-analysis.
+\CLaSH\ is a functional hardware description language that borrows both its syntax and semantics from the functional programming language Haskell. Polymorphism and higher-order functions provide a level of abstraction and generality that allow a circuit designer to describe circuits in a more natural way than possible with the language elements found in the traditional hardware description languages.
+
+Circuit descriptions can be translated to synthesizable \VHDL\ using the prototype \CLaSH\ compiler. As the circuit descriptions, simulation code, and test input are also valid Haskell, complete simulations can be done by a Haskell compiler or interpreter, allowing high-speed simulation and analysis.
 
 % \CLaSH\ supports stateful descriptions by explicitly making the current 
 % state an argument of the function, and the updated state part of the result. 
@@ -504,49 +507,47 @@ analysis.
 \IEEEpeerreviewmaketitle
 
 \section{Introduction}
-Hardware description languages (\acrop{HDL}) have allowed the productivity of 
-hardware engineers to keep pace with the development of chip technology. 
-Traditional \acrop{HDL}, like \VHDL~\cite{VHDL2008} and 
-Verilog~\cite{Verilog}, allowed an engineer to describe circuits using a 
-`programming' language. These standard languages are very good at describing 
-detailed hardware properties such as timing behavior, but are generally 
-cumbersome in expressing higher-level abstractions. In an attempt to raise the 
-abstraction level of the descriptions, a great number of approaches based on 
-functional languages has been proposed \cite{Cardelli1981,muFP,DAISY,
-T-Ruby,HML2,Hydra,Hawk1,Lava,Wired,ForSyDe1,reFLect}. The idea of using 
-functional languages for hardware descriptions started in the early 1980s 
-\cite{Cardelli1981,muFP,DAISY}, a time which also saw the birth of the 
-currently popular \acrop{HDL}, such as \VHDL. Functional 
-languages are especially well suited to describe hardware because 
-combinational circuits can be directly modeled as mathematical functions and
-functional languages are very good at describing and composing these
-functions.
-
-In an attempt to ease the prototyping process of the language, such as 
-creating all the required tooling, like parsers and type-checkers, many 
-functional \acrop{HDL} \cite{Hydra,Hawk1,Lava,Wired} are embedded as a domain 
-specific language (\acro{DSL}) within the functional language Haskell 
-\cite{Haskell}. This means that a developer is given a library of Haskell 
-functions and types that together form the language primitives of the 
-\acro{DSL}. The primitive functions used to describe a circuit do not actually 
-process any signals, they instead compose a large domain-specific graph 
-(which is usually hidden from the designer). This graph is then further 
-processed by an embedded circuit compiler which can perform for example 
-simulation or synthesis. As Haskell's choice elements (\hs{case}-expressions, 
-pattern-matching etc.) are evaluated at the time the domain-specific graph is 
-being build, they are no longer visible to the embedded compiler that 
-processes the datatype. Consequently, it is impossible to capture Haskell's 
-choice elements within a circuit description when taking the embedded language 
-approach. This does not mean that circuits specified in an embedded language 
-can not contain choice, just that choice elements only exists as functions, 
-e.g. a multiplexer function, and not as language elements.
-
-The approach taken in this research is to use (a subset of) the Haskell 
-language \emph{itself} for the purpose of describing hardware. By taking this 
-approach, this research \emph{can} capture certain language constructs, like 
-all of Haskell's choice elements, within circuit descriptions. The more 
-advanced features of Haskel, such as polymorphic typing and higher-order 
-function, are also supported.
+Hardware description languages (\acrop{HDL}) have not allowed the productivity 
+of hardware engineers to keep pace with the development of chip technology. 
+While traditional \acrop{HDL}, like \VHDL~\cite{VHDL2008} and 
+Verilog~\cite{Verilog}, are very good at describing detailed hardware 
+properties such as timing behavior, they are generally cumbersome in 
+expressing the higher-level abstractions needed for today's large and complex 
+circuit designs. In an attempt to raise the abstraction level of the 
+descriptions, a great number of approaches based on functional languages have 
+been proposed \cite{Cardelli1981,muFP,DAISY,FHDL,T-Ruby,HML2,Hydra,Hawk1,Lava,
+Wired,ForSyDe1,reFLect}. The idea of using functional languages for hardware 
+descriptions started in the early 1980s \cite{Cardelli1981,muFP,DAISY,FHDL}, a 
+time which also saw the birth of the currently popular \acrop{HDL}, such as 
+\VHDL. Functional languages are especially well suited to describe hardware 
+because combinational circuits can be directly modeled as mathematical 
+functions and functional languages are very good at describing and composing 
+these functions.
+
+In an attempt to reduce the effort involved with prototyping a new 
+language, such as creating all the required tooling like parsers and 
+type-checkers, many functional \acrop{HDL} \cite{Hydra,Hawk1,Lava,Wired} are 
+embedded as a domain specific language (\acro{DSL}) within the functional 
+language Haskell \cite{Haskell}. This means that a developer is given a 
+library of Haskell functions and types that together form the language 
+primitives of the \acro{DSL}. The primitive functions used to describe a 
+circuit do not actually process any signals, they instead compose a large 
+graph (which is usually hidden from the designer). This graph is then further 
+processed by an embedded circuit compiler which can perform e.g. simulation or 
+synthesis. As Haskell's choice elements (\hs{case}-expressions, 
+pattern-matching, etc.) are evaluated at the time the graph is being build, 
+they are no longer visible to the embedded compiler that processes the graph. 
+Consequently, it is impossible to capture Haskell's choice elements within a 
+circuit description when taking the embedded language approach. This does not 
+mean that circuits specified in an embedded language can not contain choice, 
+just that choice elements only exist as functions, e.g. a multiplexer 
+function, and not as syntactic elements of the language itself.
+
+This research uses (a subset of) the Haskell language \emph{itself} for the 
+purpose of describing hardware. As a result, certain language constructs, like 
+all of Haskell's choice elements, \emph{can} now be captured within circuit 
+descriptions. Advanced features of Haskell, such as polymorphic typing and 
+higher-order functions, are also supported.
 
 % supporting polymorphism, higher-order functions and such an extensive array 
 % of choice-elements, combined with a very concise way of specifying circuits 
@@ -557,32 +558,48 @@ function, are also supported.
 % Haskell Compiler (\GHC)~\cite{ghc}.
 
 Where descriptions in a conventional \acro{HDL} have an explicit clock for the 
-purposes state and synchronicity, the clock is implicit for the descriptions and research presented in this paper. A circuit designer describes the behavior of the hardware between clock cycles. Many functional \acrop{HDL} model signals as a stream of all values over time; state is then modeled as a delay on this stream of values. Descriptions presented in this research make the current state an additional input and the updated state a part of their output. This abstraction of state and time limits the descriptions to synchronous hardware, there is however room within the language to eventually add a different abstraction mechanism that will allow for the modeling of asynchronous systems.
-
-Like the traditional \acrop{HDL}, descriptions made in a functional \acro{HDL} 
-must eventually be converted into a netlist. This research also features a 
-prototype translator, which has the same name as the language: 
-\CLaSH\footnote{\CLaSHtiny: \acrotiny{CAES} Language for Synchronous Hardware} 
+purposes state and synchronicity, the clock is implicit for the descriptions 
+and research presented in this paper. A circuit designer describes the 
+behavior of the hardware between clock cycles, as a transition from the 
+current state to the next. Many functional \acrop{HDL} model signals as a 
+stream of values over time; state is then modeled as a delay on this stream of 
+values. Descriptions presented in this research make the current state an 
+additional input and the updated state a part of their output. This 
+abstraction of state and time limits the descriptions to synchronous hardware. 
+However, work is in progress to add an abstraction mechanism that allows the 
+modeling of asynchronous and multi-clock systems.
+
+Likewise as with the traditional \acrop{HDL}, descriptions made in a 
+functional \acro{HDL} must eventually be converted into a netlist. This 
+research also features a prototype compiler, which has the same name as the 
+language: \CLaSH\footnote{\CLaSHtiny: 
+% \acrotiny{CAES} Language for Synchronous Hardware.
+``Hidden for blind review'' Language for Synchronous Hardware
+} 
 (pronounced: clash). This compiler converts the Haskell code to equivalently 
 behaving synthesizable \VHDL\ code, ready to be converted to an actual netlist 
 format by an (optimizing) \VHDL\ synthesis tool.
 
-Besides simple circuits such as variants of both the \acro{FIR} filter and 
-the higher-order \acro{CPU} shown in \Cref{sec:usecases}, the \CLaSH\ compiler 
-has also been able to translate non-trivial functional descriptions such as a 
-streaming reduction circuit~\cite{reductioncircuit} for floating point 
-numbers.
-
 To the best knowledge of the authors, \CLaSH\ is the only (functional) 
 \acro{HDL} that allows circuit specification to be written in a very concise 
 way and at the same time support such advanced features as polymorphic typing, 
-higher order functions and pattern matching.
-
+user-defined higher-order functions and pattern matching.
+
+\newpage
+\noindent The next section will describe the language elements of \CLaSH, and 
+\Cref{sec:compiler} gives a high-level overview of the \CLaSH\ compiler. 
+\Cref{sec:usecases} discusses two use-cases, a \acro{FIR} filter, and a 
+higher-order \acro{CPU} design. The related work section 
+(\Cref{sec:relatedwork}) is placed towards the end, as the features of \CLaSH\ 
+should be presented before comparing \CLaSH\ to existing (functional) 
+\acrop{HDL}. Conclusions are presented in \Cref{sec:conclusion}, and future 
+work is discussed in \Cref{sec:futurework}.
 \section{Hardware description in Haskell}
-The following section describes the basic language elements of \CLaSH\ and the 
-extensiveness of the support of these elements within the \CLaSH\ compiler. In 
-various subsections, the relation between the language elements and their 
-eventual netlist representation is also highlighted. 
+This section describes the basic language elements of \CLaSH\ and the support 
+of these elements within the \CLaSH\ compiler. In various subsections, the 
+relation between the language elements and their eventual netlist 
+representation is also highlighted. 
 
   \subsection{Function application}
     Two basic elements of a functional program are functions and function 
@@ -594,25 +611,26 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
             and
       \item function applications are translated to component instantiations.
     \end{inparaenum} 
-    The result value can have a composite type (such as a tuple), so having 
-    just a single result value does not pose any limitation. The actual 
-    arguments of a function application are assigned to signals, which are 
-    then mapped to the corresponding input ports of the component. The output 
-    port of the function is also mapped to a signal, which is used as the 
-    result of the application itself. Since every top level function generates 
-    its own component, the hierarchy of function calls is reflected in the 
-    final netlist. %, creating a hierarchical description of the hardware. 
+    The result value can have a composite type (such as a tuple), so the fact 
+    that a function has just a single result value does not pose any 
+    limitation. The actual arguments of a function application are assigned to 
+    signals, which are then mapped to the corresponding input ports of the 
+    component. The output port of the function is also mapped to a signal, 
+    which is used as the result of the application itself. Since every 
+    function generates its own component, the hierarchy of function calls is 
+    reflected in the final netlist. 
+    %, creating a hierarchical description of the hardware. 
     % The separation in different components makes it easier for a developer 
     % to understand and possibly hand-optimize the resulting \VHDL\ output of 
     % the \CLaSH\ compiler.
 
-    The short example (\ref{lst:code1}) demonstrated below gives an indication 
-    of the level of conciseness that can be achieved with functional hardware 
-    description languages when compared with the more traditional hardware 
-    description languages. The example is a combinational multiply-accumulate 
-    circuit that works for \emph{any} word length (this type of polymorphism 
-    will be further elaborated in \Cref{sec:polymorhpism}). The corresponding 
-    netlist is depicted in \Cref{img:mac-comb}.
+    The short example below (\ref{code:mac}) gives a demonstration of 
+    the conciseness that can be achieved with \CLaSH\ when compared to 
+    other (more traditional) \acrop{HDL}. The example is a combinational 
+    multiply-accumulate circuit that works for \emph{any} word length (this 
+    type of polymorphism will be further elaborated in 
+    \Cref{sec:polymorhpism}). The corresponding netlist is depicted in 
+    \Cref{img:mac-comb}.
     
     \hspace{-1.7em}
     \begin{minipage}{0.93\linewidth}
@@ -622,7 +640,7 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     \end{minipage}
     \begin{minipage}{0.07\linewidth}
       \begin{example}
-      \label{lst:code1}
+      \label{code:mac}
       \end{example}
     \end{minipage}
     
@@ -634,9 +652,10 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     \end{figure}
     
     The use of a composite result value is demonstrated in the next example 
-    (\ref{lst:code2}), where the multiply-accumulate circuit not only returns 
-    the accumulation result, but also the intermediate multiplication result. 
-    Its corresponding netlist can be seen in \Cref{img:mac-comb-composite}.
+    (\ref{code:mac-composite}), where the multiply-accumulate circuit returns 
+    not only the accumulation result, but also the intermediate multiplication 
+    result (see \Cref{img:mac-comb-composite}, where the double arrow suggests 
+    the composite output).
     
     \hspace{-1.7em}
     \begin{minipage}{0.93\linewidth}
@@ -648,9 +667,10 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     \end{minipage}
     \begin{minipage}{0.07\linewidth}
       \begin{example}
-      \label{lst:code2}
+      \label{code:mac-composite}
       \end{example}
     \end{minipage}
+    \vspace{-1.5em}
     
     \begin{figure}
     \centerline{\includegraphics{mac-nocurry.svg}}
@@ -667,7 +687,7 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     \hs{case} expressions). When transforming a \CLaSH\ description to a   
     netlist, a \hs{case} expression is translated to a multiplexer. The 
     control value of the \hs{case} expression is fed into a number of 
-    comparators and their combined output forms the selection port of the 
+    comparators, and their combined output forms the selection port of the 
     multiplexer. The result of each alternative in the \hs{case} expression is 
     linked to the corresponding input port of the multiplexer.
     % A \hs{case} expression can in turn simply be translated to a conditional 
@@ -680,9 +700,9 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     % sum two values when they are equal or non-equal (depending on the given 
     % predicate, the \hs{pred} variable) and return 0 otherwise. 
     
-    An code example (\ref{lst:code3}) that uses a \hs{case} expression and 
+    A code example (\ref{code:counter1}) that uses a \hs{case} expression and 
     \hs{if-then-else} expressions is shown below. The function counts up or 
-    down depending on the \hs{direction} variable, and has a \hs{wrap
+    down depending on the \hs{direction} variable, and has a \hs{bound
     variable that determines both the upper bound and wrap-around point of the 
     counter. The \hs{direction} variable is of the following, user-defined, 
     enumeration datatype:
@@ -694,26 +714,26 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     The naive netlist corresponding to this example is depicted in 
     \Cref{img:counter}. Note that the \hs{direction} variable is only
     compared to \hs{Up}, as an inequality immediately implies that 
-    \hs{direction} is \hs{Down}.
+    \hs{direction} is \hs{Down} (as derived by the compiler).
 
     \hspace{-1.7em}
     \begin{minipage}{0.93\linewidth}
     \begin{code}    
-    counter direction wrap x = case direction of
-        Up    -> if   x < wrap  then 
-                      x + 1     else 
+    counter bound direction x = case direction of
+        Up    -> if   x < bound   then 
+                      x + 1       else 
                       0
-        Down  -> if   x > 0   then 
-                      x - 1   else 
-                      wrap
+        Down  -> if   x > 0       then 
+                      x - 1       else 
+                      bound
     \end{code}
     \end{minipage}
     \begin{minipage}{0.07\linewidth}
       \begin{example}
-      \label{lst:code3}
+      \label{code:counter1}
       \end{example}
     \end{minipage}
-
+    
     % \hspace{-1.7em}
     % \begin{minipage}{0.93\linewidth}
     % \begin{code}
@@ -739,43 +759,42 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     % \end{figure}
 
     \begin{figure}
-    \vspace{1em}
     \centerline{\includegraphics{counter.svg}}
     \caption{Counter netlist}
     \label{img:counter}
     \vspace{-1.5em}
     \end{figure}
 
-    A user-friendly and also very powerful form of choice that is not found in 
-    the traditional hardware description languages is pattern matching. A 
-    function can be defined in multiple clauses, where each clause corresponds 
-    to a pattern. When an argument matches a pattern, the corresponding clause 
-    will be used. Expressions can also contain guards, where the expression is 
-    only executed if the guard evaluates to true, and continues with the next 
-    clause if the guard evaluates to false. Like \hs{if-then-else} 
-    expressions, pattern matching and guards have a (straightforward) 
-    translation to \hs{case} expressions and can as such be mapped to 
-    multiplexers. A second version (\ref{lst:code5}) of the earlier example, 
-    now using both pattern matching and guards, can be seen below. The guard 
-    is the expression that follows the vertical bar (\hs{|}) and precedes the 
-    assignment operator (\hs{=}). The \hs{otherwise} guards always evaluate to 
-    \hs{true}.
+    A \emph{user-friendly} and also powerful form of choice that is not found 
+    in the traditional \acrop{HDL} is pattern matching. A function can be 
+    defined in multiple clauses, where each clause corresponds to a pattern. 
+    When an argument matches a pattern, the corresponding clause will be used. 
+    Expressions can also contain guards, where the expression is only executed 
+    if the guard evaluates to true, and continues with the next clause if the 
+    guard evaluates to false. Like \hs{if-then-else} expressions, pattern 
+    matching and guards have a (straightforward) translation to \hs{case} 
+    expressions and can as such be mapped to multiplexers. A second version 
+    (\ref{code:counter2}) of the earlier example, now using both pattern 
+    matching and guards, can be seen below. The guard is the expression that 
+    follows the vertical bar (\hs{|}) and precedes the assignment operator 
+    (\hs{=}). The \hs{otherwise} guards always evaluate to \hs{true}.
     
-    The version using pattern matching and guards corresponds to the same 
-    naive netlist representation (\Cref{img:counter}) as the earlier example.
+    The second version corresponds to the same naive netlist representation 
+    (\Cref{img:counter}) as the earlier example.
     
     \hspace{-1.7em}
     \begin{minipage}{0.93\linewidth}
     \begin{code}
-    counter Up    wrap x  | x < wrap    = x + 1
-                          | otherwise   = 0
-    counter Down  wrap x  | x > 0       = x - 1
-                          | otherwise   = wrap
+    counter bound Up    x  | x < bound  = x + 1
+                           | otherwise  = 0
+                           
+    counter bound Down  x  | x > 0      = x - 1
+                           | otherwise  = bound
     \end{code}
     \end{minipage}
     \begin{minipage}{0.07\linewidth}
       \begin{example}
-      \label{lst:code5}
+      \label{code:counter2}
       \end{example}
     \end{minipage}
 
@@ -787,21 +806,18 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
 
   \subsection{Types}
     Haskell is a statically-typed language, meaning that the type of a 
-    variable or function is determined at compile-time. Not all of Haskell's 
-    typing constructs have a clear translation to hardware, this section will 
-    therefore only deal with the types that do have a clear correspondence 
-    to hardware. The translatable types are divided into two categories: 
-    \emph{built-in} types and \emph{user-defined} types. Built-in types are 
-    those types for which a fixed translation is defined within the \CLaSH\ 
-    compiler. The \CLaSH\ compiler has generic translation rules to
+    variable or function is determined at compile-time. Not all of 
+    Haskell's typing constructs have a clear translation to hardware, 
+    therefore this section only deals with the types that do have a clear 
+    correspondence to hardware. The translatable types are divided into two 
+    categories: \emph{built-in} types and \emph{user-defined} types. Built-in 
+    types are those types for which a fixed translation is defined within the 
+    \CLaSH\ compiler. The \CLaSH\ compiler has generic translation rules to
     translate the user-defined types, which are described later on.
 
-    The \CLaSH\ compiler is able to infer unspecified (polymorphic) types,
-    meaning that a developer does not have to annotate every function with a 
-    type signature. % (even if it is good practice to do so).
-    Given that the top-level entity of a circuit design is annotated with 
-    concrete/monomorphic types, the \CLaSH\ compiler can specialize 
-    polymorphic functions to functions with concrete types.
+    Type annotations (entities in \VHDL) are optional, since the \CLaSH\ 
+    compiler can derive them when the top-level function \emph{is} annotated
+    with its type.    
   
     % Translation of two most basic functional concepts has been
     % discussed: function application and choice. Before looking further
@@ -833,10 +849,9 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
         % type (where a value of \hs{True} corresponds to a value of 
         % \hs{High}). 
         Supporting the Bool type is required in order to support the
-        \hs{if-then-else} expression, which requires a \hs{Bool} value for 
-        the condition.
+        \hs{if-then-else} expression.
       \item[\bf{Signed}, \bf{Unsigned}]
-        these are types to represent integers and both are parametrizable in 
+        these are types to represent integers, and both are parametrizable in 
         their size. The overflow behavior of the numeric operators defined for 
         these types is \emph{wrap-around}.
         % , so you can define an unsigned word of 32 bits wide as follows:
@@ -852,14 +867,14 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
         % types are translated to the \VHDL\ \texttt{unsigned} and 
         % \texttt{signed} respectively.
       \item[\bf{Vector}]
-        this is a vector type that can contain elements of any other type and
-        has a static length. The \hs{Vector} type constructor takes two type 
-        arguments: the length of the vector and the type of the elements 
-        contained in it. The short-hand notation used for the vector type in  
-        the rest of paper is: \hs{[a|n]}, where \hs{a} is the element 
-        type, and \hs{n} is the length of the vector. Note that this is
-        a notation used in this paper only, vectors are slightly more
-        verbose in real \CLaSH\ descriptions.
+        this type can contain elements of any type and has a static length. 
+        The \hs{Vector} type constructor takes two arguments: the length of 
+        the vector and the type of the elements contained in it. The 
+        short-hand notation used for the vector type in the rest of paper is: 
+        \hs{[a|n]}, where \hs{a} is the element type, and \hs{n} is the length 
+        of the vector. 
+        % Note that this is a notation used in this paper only, vectors are 
+        % slightly more verbose in real \CLaSH\ descriptions.
         % The state type of an 8 element register bank would then for example 
         % be:
 
@@ -875,11 +890,12 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
         % vector is translated to a \VHDL\ array type.
       \item[\bf{Index}]
         the main purpose of the \hs{Index} type is to be used as an index into 
-        a \hs{Vector}, and has no specified bit-size, but a specified upper 
-        bound. This means that its range is not limited to powers of two, but 
-        can be any number. An \hs{Index} only has an upper bound, its lower 
-        bound is implicitly zero. If a value of this type exceeds either 
-        bounds, an error will be thrown at simulation-time. 
+        a \hs{Vector}, and has an integer range from zero to a specified upper 
+        bound.
+        % This means that its range is not limited to powers of two, but 
+        % can be any number.  
+        If a value of this type exceeds either bounds, an error will be thrown 
+        during simulation. 
 
         % \comment{TODO: Perhaps remove this example?} To define an index for 
         % the 8 element vector above, we would do:
@@ -905,38 +921,36 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     % Haskell. As it is currently unclear how these advanced type constructs 
     % correspond to hardware, they are for now unsupported by the \CLaSH\ 
     % compiler.
-    A completely new type is introduced by an algebraic datatype declaration 
-    which is defined using the \hs{data} keyword. Type synonyms can be 
-    introduced using the \hs{type} keyword.
+    A designer may define a completely new type by an algebraic datatype 
+    declaration using the \hs{data} keyword. Type synonyms can be introduced 
+    using the \hs{type} keyword.
     % Only an algebraic datatype declaration actually introduces a
     % completely new type. Type synonyms and type renaming only define new 
     % names for existing types, where synonyms are completely interchangeable 
     % and a type renaming requires an explicit conversion. 
-    Type synonyms do not need any particular translation, as a synonym  will 
-    just use the same representation as the original type. 
+    Type synonyms do not need any particular translation, as a synonym will 
+    use the same representation as the original type. 
     
-    For algebraic types, we can make the following distinctions:
+    Algebraic datatypes can be categorized as follows:
     \begin{xlist}
       \item[\bf{Single constructor}]
-        Algebraic datatypes with a single constructor with one or more
-        fields, are essentially a way to pack a few values together in a
-        record-like structure. Haskell's built-in tuple types are also defined 
-        as single constructor algebraic types (but with a bit of
-        syntactic sugar). An example of a single constructor type with 
-        multiple fields is the following pair of integers:
+        datatypes with a single constructor with one or more fields allow 
+        values to be packed together in a record-like structure. Haskell's 
+        built-in tuple types are also defined as single constructor algebraic 
+        types (using some syntactic sugar). An example of a single constructor 
+        type with multiple fields is the following pair of integers:
         \begin{code}
         data IntPair = IntPair Int Int
         \end{code}
         % These types are translated to \VHDL\ record types, with one field 
         % for every field in the constructor.
-      \item[\bf{No fields}]
-        Algebraic datatypes with multiple constructors, but without any
-        fields are essentially a way to get an enumeration-like type
-        containing alternatives. Note that Haskell's \hs{Bool} type is also 
-        defined as an enumeration type, but that there is a fixed translation 
-        for that type within the \CLaSH\ compiler. An example of such an 
-        enumeration type is the type that represents the colors in a traffic 
-        light:
+      \item[\bf{Multiple constructors, No fields}]
+        datatypes with multiple constructors, but without any fields are 
+        enumeration types. 
+        % Note that Haskell's \hs{Bool} type is also defined as an enumeration 
+        % type, but that there is a fixed translation for that type within the 
+        % \CLaSH\ compiler. 
+        An example of an enumeration type definition is:
         \begin{code}
         data TrafficLight = Red | Orange | Green
         \end{code}
@@ -945,109 +959,148 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
         % constructors to be translated to the corresponding enumeration 
         % value.
       \item[\bf{Multiple constructors with fields}]
-        Algebraic datatypes with multiple constructors, where at least
+        datatypes with multiple constructors, where at least
         one of these constructors has one or more fields are currently not 
-        supported.
+        supported. Additional research is required to optimize the overlap of
+        fields belonging to the different constructors.
     \end{xlist}
 
   \subsection{Polymorphism}\label{sec:polymorhpism}
-    A powerful feature of most (functional) programming languages is 
-    polymorphism, it allows a function to handle values of different data 
-    types in a uniform way. Haskell supports \emph{parametric 
-    polymorphism}~\cite{polymorphism}, meaning functions can be written 
-    without mention of any specific type and can be used transparently with 
-    any number of new types.
+    A powerful feature of some programming languages is polymorphism, it 
+    allows a function to handle values of different data types in a uniform 
+    way. Haskell supports \emph{parametric polymorphism}, meaning that 
+    functions can be written without mentioning specific types, and that those
+    functions can be used for arbitrary types.
 
     As an example of a parametric polymorphic function, consider the type of 
-    the following \hs{append} function, which appends an element to a
-    vector:\footnote{The \hs{::} operator is used to annotate a function
+    the \hs{first} function, which returns the first element of a 
+    tuple:\footnote{The \hs{::} operator is used to annotate a function
     with its type.}
     
     \begin{code}
-    append :: [a|n] -> a -> [a|n+1]
+    first :: (a,b) -> a
     \end{code}
 
-    This type is parameterized by \hs{a}, which can contain any type at
-    all. This means that \hs{append} can append an element to a vector,
-    regardless of the type of the elements in the list (as long as the type of 
-    the value to be added is of the same type as the values in the vector). 
-    This kind of polymorphism is extremely useful in hardware designs to make 
-    operations work on a vector without knowing exactly what elements are 
-    inside, routing signals without knowing exactly what kinds of signals 
-    these are, or working with a vector without knowing exactly how long it 
-    is. Polymorphism also plays an important role in most higher order 
-    functions, as we will see in the next section.
-
-    Another type of polymorphism is \emph{ad-hoc 
-    polymorphism}~\cite{polymorphism}, which refers to polymorphic 
-    functions which can be applied to arguments of different types, but which 
-    behave differently depending on the type of the argument to which they are 
-    applied. In Haskell, ad-hoc polymorphism is achieved through the use of 
-    type classes, where a class definition provides the general interface of a 
-    function, and class instances define the functionality for the specific 
-    types. An example of such a type class is the \hs{Num} class, which 
-    contains all of Haskell's numerical operations. A designer can make use 
-    of this ad-hoc polymorphism by adding a constraint to a parametrically 
-    polymorphic type variable. Such a constraint indicates that the type 
-    variable can only be instantiated to a type whose members supports the 
-    overloaded functions associated with the type class. 
+    This type is parameterized in \hs{a} and \hs{b}, which can both 
+    represent any type that is supported by the \CLaSH\ compiler. This means 
+    that \hs{first} works for any tuple, regardless of what elements it 
+    contains. This kind of polymorphism is extremely useful in hardware 
+    designs, for example when routing signals without knowing their exact 
+    type, or specifying vector operations that work on vectors of any length 
+    and element type. Polymorphism also plays an important role in most higher 
+    order functions, as will be shown in the next section.
+
+    % Another type of polymorphism is \emph{ad-hoc 
+    % polymorphism}~\cite{polymorphism}, which refers to polymorphic 
+    % functions which can be applied to arguments of different types, but 
+    % which behave differently depending on the type of the argument to which 
+    % they are applied. In Haskell, ad-hoc polymorphism is achieved through 
+    % the use of \emph{type classes}, where a class definition provides the 
+    % general interface of a function, and class \emph{instances} define the 
+    % functionality for the specific types. An example of such a type class is 
+    % the \hs{Num} class, which contains all of Haskell's numerical 
+    % operations. A designer can make use of this ad-hoc polymorphism by 
+    % adding a \emph{constraint} to a parametrically polymorphic type 
+    % variable. Such a constraint indicates that the type variable can only be 
+    % instantiated to a type whose members supports the overloaded functions 
+    % associated with the type class. 
     
-    An example of a type signature that includes such a constraint if the 
-    signature of the \hs{sum} function, which sums the values in a vector:
+    Another type of polymorphism is \emph{ad-hoc polymorphism}, which refers
+    to functions that can be applied to arguments of a limited set to types.
+    Furthermore, how such functions work may depend on the type of their
+    arguments. For instance, multiplication only works for numeric types, and 
+    it works differently for e.g. integers and complex numbers.
+    
+    In Haskell, ad-hoc polymorphism is achieved through the use of \emph{type
+    classes}, where a class definition provides the general interface of a 
+    function, and class \emph{instances} define the functionality for the 
+    specific types. For example, all numeric operators are gathered in the 
+    \hs{Num} class, so every type that wants to use those operators must be
+    made an instance of \hs{Num}.
+    
+    By prefixing a type signature with class constraints, the constrained type 
+    parameters are forced to belong to that type class. For example, the 
+    arguments of the \hs{add} function must belong to the \hs{Num} type class 
+    because the \hs{add} function adds them with the (\hs{+}) operator:
+    
+    \hspace{-1.7em}
+    \begin{minipage}{0.93\linewidth}
     \begin{code}
-    sum :: Num a => [a|n] -> a
+    add :: Num a => a -> a -> a
+    add a b = a + b
     \end{code}
-
-    This type is again parameterized by \hs{a}, but it can only contain
-    types that are \emph{instances} of the \emph{type class} \hs{Num}, so that  
-    the compiler knows that the addition (+) operator is defined for that 
-    type. 
+    \end{minipage}
+    \begin{minipage}{0.07\linewidth}
+      \begin{example}
+      \label{code:add}
+      \end{example}
+    \end{minipage}
+    
+    % An example of a type signature that includes such a constraint if the 
+    % signature of the \hs{sum} function, which sums the values in a vector:
+    % \begin{code}
+    % sum :: Num a => [a|n] -> a
+    % \end{code}
+    % 
+    % This type is again parameterized by \hs{a}, but it can only contain
+    % types that are \emph{instances} of the \emph{type class} \hs{Num}, so 
+    % that the compiler knows that the addition (+) operator is defined for 
+    % that type.
+    
+    % A place where class constraints also play a role is in the size and 
+    % range parameters of the \hs{Vector} and numeric types. The reason being 
+    % that these parameters have to be limited to types that can represent 
+    % \emph{natural} numbers. The complete type of for example the \hs{Vector} 
+    % type is:
+    % \begin{code}
+    % Natural n => Vector n a
+    % \end{code}    
+    
     % \CLaSH's built-in numerical types are also instances of the \hs{Num} 
     % class. 
     % so we can use the addition operator (and thus the \hs{sum}
     % function) with \hs{Signed} as well as with \hs{Unsigned}.
 
-    \CLaSH\ supports both parametric polymorphism and ad-hoc polymorphism. Any 
-    function defined can have any number of unconstrained type parameters. A
-    developer can also specify his own type classes and corresponding 
+    \CLaSH\ supports both parametric polymorphism and ad-hoc polymorphism. A
+    circuit designer can specify his own type classes and corresponding 
     instances. The \CLaSH\ compiler will infer the type of every polymorphic 
     argument depending on how the function is applied. There is however one 
     constraint: the top level function that is being translated can not have 
-    any polymorphic arguments. The arguments of the top-level can not be 
-    polymorphic as the function is never applied and consequently there is no 
-    way to determine the actual types for the type parameters. 
+    polymorphic arguments. The arguments of the top-level can not be 
+    polymorphic as there is no way to infer the \emph{specific} types of the 
+    arguments. 
     
     With regard to the built-in types, it should be noted that members of 
     some of the standard Haskell type classes are supported as built-in 
     functions. These include: the numerial operators of \hs{Num}, the equality 
-    operators of \hs{Eq}, and the comparison/order operators of \hs{Ord}.
+    operators of \hs{Eq}, and the comparison (order) operators of \hs{Ord}.
 
   \subsection{Higher-order functions \& values}
     Another powerful abstraction mechanism in functional languages, is
-    the concept of \emph{functions as a first class value}, also called 
-    \emph{higher-order functions}. This allows a function to be treated as a
-    value and be passed around, even as the argument of another
-    function. The following example should clarify this concept:
+    the concept of \emph{functions as a first class value} and
+    \emph{higher-order functions}. These concepts allows a function to be 
+    treated as a value and be passed around, even as the argument of another
+    function. The following example clarifies this concept:
     
     \hspace{-1.7em}
     \begin{minipage}{0.93\linewidth}
     %format not = "\mathit{not}"
     \begin{code}
-    negateVector xs = map not xs
+    negate{-"\!\!\!"-}Vector xs = map not xs
     \end{code}
     \end{minipage}
     \begin{minipage}{0.07\linewidth}
       \begin{example}
-      \label{lst:code6}
+      \label{code:negatevector}
       \end{example}
     \end{minipage}
 
-    The code above defines the \hs{negateVector} function, which takes a 
-    vector of booleans, \hs{xs}, and returns a vector where all the values ar
-    negated. It achieves this by calling the \hs{map} function, and passing it 
-    \emph{another function}, boolean negation, and the vector of booleans, 
-    \hs{xs}. The \hs{map} function applies the negation function to all the 
-    elements in the vector.
+    The code above defines the \hs{negate{-"\!\!\!"-}Vector} function, which 
+    takes a vector of booleans, \hs{xs}, and returns a vector where all th
+    values are negated. It achieves this by calling the \hs{map} function, and 
+    passing it another \emph{function}, boolean negation, and the vector of 
+    booleans, \hs{xs}. The \hs{map} function applies the negation function to 
+    all the elements in the vector.
 
     The \hs{map} function is called a higher-order function, since it takes 
     another function as an argument. Also note that \hs{map} is again a 
@@ -1056,20 +1109,19 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     type as the first argument of the function passed to \hs{map}. The element 
     type of the resulting vector is equal to the return type of the function 
     passed, which need not necessarily be the same as the element type of the 
-    input vector. All of these characteristics  can readily be inferred from 
-    the type signature belonging to \hs{map}:
+    input vector. All of these characteristics can be inferred from the type 
+    signature of \hs{map}:
 
     \begin{code}
     map :: (a -> b) -> [a|n] -> [b|n]
     \end{code}
 
-    So far, only functions have been used as higher-order values. In
-    Haskell, there are two more ways to obtain a function-typed value:
-    partial application and lambda abstraction. Partial application
-    means that a function that takes multiple arguments can be applied
-    to a single argument, and the result will again be a function (but
-    that takes one argument less). As an example, consider the following
-    expression, that adds one to every element of a vector:
+    In Haskell, there are two more ways to obtain a function-typed value:
+    partial application and lambda abstraction. Partial application means that 
+    a function that takes multiple arguments can be applied to a single 
+    argument, and the result will again be a function, but takes one argument 
+    less. As an example, consider the following expression, that adds one to 
+    every element of a vector:
 
     \hspace{-1.7em}
     \begin{minipage}{0.93\linewidth}
@@ -1079,15 +1131,17 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     \end{minipage}
     \begin{minipage}{0.07\linewidth}
       \begin{example}
-      \label{lst:code7}
+      \label{code:partialapplication}
       \end{example}
     \end{minipage}
 
     Here, the expression \hs{(add 1)} is the partial application of the
     addition function to the value \hs{1}, which is again a function that
-    adds one to its (next) argument. A lambda expression allows one to 
-    introduce an anonymous function in any expression. Consider the following 
-    expression, which again adds one to every element of a vector:
+    adds 1 to its (next) argument. 
+    
+    A lambda expression allows a designer to introduce an anonymous function 
+    in any expression. Consider the following expression, which again adds 1 
+    to every element of a vector:
 
     \hspace{-1.7em}
     \begin{minipage}{0.93\linewidth}
@@ -1097,27 +1151,52 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     \end{minipage}
     \begin{minipage}{0.07\linewidth}
       \begin{example}
-      \label{lst:code8}
+      \label{code:lambdaexpression}
       \end{example}
     \end{minipage}
 
-    Finally, not only built-in functions can have higher order arguments (such 
+    Finally, not only built-in functions can have higher-order arguments (such 
     as the \hs{map} function), but any function defined in \CLaSH\ may have 
-    functions as arguments. This allows the circuit designer to use a 
-    powerful amount of code reuse. The only exception is again the top-level 
-    function: if a function-typed argument is not applied with an actual 
+    functions as arguments. This allows the circuit designer to apply a 
+    large amount of code reuse. The only exception is again the top-level 
+    function: if a function-typed argument is not instantiated with an actual 
     function, no hardware can be generated.    
 
-    % \comment{TODO: Describe ALU example (no code)}
+    An example of a common circuit where higher-order functions and partial 
+    application lead to a very concise and natural description is a crossbar.
+    The code (\ref{code:crossbar}) for this example can be seen below:
+    
+    \hspace{-1.7em}
+    \begin{minipage}{0.93\linewidth}
+    \begin{code}
+    crossbar inputs selects = map (mux inputs) selects
+      where
+        mux inp x = (inp ! x)
+    \end{code}
+    \end{minipage}
+    \begin{minipage}{0.07\linewidth}
+      \begin{example}
+      \label{code:crossbar}
+      \end{example}
+    \end{minipage}
+    
+    The \hs{crossbar} function selects those values from \hs{inputs} that
+    are indicated by the indexes in the vector \hs{selects}. The crossbar is 
+    polymorphic in the width of the input (defined by the length of 
+    \hs{inputs}), the width of the output (defined by the length of 
+    \hs{selects}), and the signal type (defined by the element type of 
+    \hs{inputs}). The type-checker can also automatically infer that 
+    \hs{selects} is a vector of \hs{Index} values due to the use of the vector
+    indexing operator (\hs{!}).
 
   \subsection{State}
-    A very important concept in hardware is the concept of state. In a 
-    stateful design, the outputs depend on the history of the inputs, or th
-    state. State is usually stored in registers, which retain their value 
-    during a clock cycle. As we want to describe more than simple 
-    combinational designs, \CLaSH\ needs an abstraction mechanism for state.
+    In a stateful design, the outputs depend on the history of the inputs, or 
+    the state. State is usually stored in registers, which retain their valu
+    during a clock cycle. 
+    % As \CLaSH\ has to be able to describe more than plain combinational 
+    % designs, there is a need for an abstraction mechanism for state.
 
-    An important property in Haskell, and in most other functional languages, 
+    An important property in Haskell, and in many other functional languages, 
     is \emph{purity}. A function is said to be \emph{pure} if it satisfies two
     conditions:
     \begin{inparaenum}
@@ -1128,15 +1207,15 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     % This purity property is important for functional languages, since it 
     % enables all kinds of mathematical reasoning that could not be guaranteed 
     % correct for impure functions. 
-    Pure functions are as such a perfect match for combinational circuits, 
-    where the output solely depends on the inputs. When a circuit has state 
-    however, it can no longer be simply described by a pure function. 
+    Pure functions are a perfect match for combinational circuits, where the 
+    output solely depends on the inputs. When a circuit has state however, it 
+    can no longer be described by a pure function. 
     % Simply removing the purity property is not a valid option, as the 
     % language would then lose many of it mathematical properties. 
-    In \CLaSH\ we deal with the concept of state in pure functions by making 
-    the current state an additional argument of the function, and the 
-    updated state part of result. In this sense the descriptions made in 
-    \CLaSH\ are the combinational parts of a mealy machine.
+    \CLaSH\ deals with the concept of state by making the current state an 
+    additional argument of the function, and the updated state part of the 
+    result. In this sense the descriptions made in \CLaSH\ are the 
+    combinational parts of a mealy machine.
     
     A simple example is adding an accumulator register to the earlier 
     multiply-accumulate circuit, of which the resulting netlist can be seen in 
@@ -1145,34 +1224,28 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     \hspace{-1.7em}
     \begin{minipage}{0.93\linewidth}
     \begin{code}
-    macS (State c) a b = (State c', c')
+    macS (State c) (a, b) = (State c', c')
       where
         c' = mac a b c
     \end{code}
     \end{minipage}
     \begin{minipage}{0.07\linewidth}
       \begin{example}
-      \label{lst:code9}
+      \label{code:macstate}
       \end{example}
     \end{minipage}
     
-    \begin{figure}
-    \centerline{\includegraphics{mac-state.svg}}
-    \caption{Stateful Multiply-Accumulate}
-    \label{img:mac-state}
-    \vspace{-1.5em}
-    \end{figure}
-    
     Note that the \hs{macS} function returns both the new state and the value
-    of the output port. The \hs{State} keyword indicates which arguments are 
+    of the output port. The \hs{State} wrapper indicates which arguments are 
     part of the current state, and what part of the output is part of the 
     updated state. This aspect will also be reflected in the type signature of 
     the function. Abstracting the state of a circuit in this way makes it very 
     explicit: which variables are part of the state is completely determined 
     by the type signature. This approach to state is well suited to be used in 
     combination with the existing code and language features, such as all the 
-    choice elements, as state values are just normal values. We can simulate 
-    stateful descriptions using the recursive \hs{run} function:
+    choice elements, as state values are just normal values from Haskell's 
+    point of view. Stateful descriptions are simulated using the recursive 
+    \hs{run} function:
     
     \hspace{-1.7em}
     \begin{minipage}{0.93\linewidth}
@@ -1184,7 +1257,7 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     \end{minipage}
     \begin{minipage}{0.07\linewidth}
       \begin{example}
-      \label{lst:code10}
+      \label{code:run}
       \end{example}
     \end{minipage}
     
@@ -1195,34 +1268,54 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     first input value, \hs{i}. The result is the first output value, \hs{o}, 
     and the updated state \hs{s'}. The next iteration of the \hs{run} function 
     is then called with the updated state, \hs{s'}, and the rest of the 
-    inputs, \hs{inps}. For the time being, and in the context of this paper, 
-    it is assumed that there is one input per clock cycle. Also note how the 
-    order of the input, output, and state in the \hs{run} function corresponds 
-    with the order of the input, output and state of the \hs{macS} function 
-    described earlier.
+    inputs, \hs{inps}. In the context of this paper, it is assumed that there 
+    is one input per clock cycle. Note that the order of \hs{s',o,s,i} in the 
+    \hs{where} clause of the \hs{run} functions corresponds with the order of 
+    the input, output and state of the \hs{macS} function
+    (\ref{code:macstate}). Thus, the expression below (\ref{code:runmacs}) 
+    simulates \hs{macS} on \hs{inputpairs} starting with the value \hs{0}: 
+    
+    \hspace{-1.7em}
+    \begin{minipage}{0.93\linewidth}
+    \begin{code}
+    run macS 0 inputpairs 
+    \end{code}
+    \end{minipage}
+    \begin{minipage}{0.07\linewidth}
+      \begin{example}
+      \label{code:runmacs}
+      \end{example}
+    \end{minipage}
+    
+    \begin{figure}
+    \centerline{\includegraphics{mac-state.svg}}
+    \caption{Stateful Multiply-Accumulate}
+    \label{img:mac-state}
+    \vspace{-1.5em}
+    \end{figure}
     
-    As the \hs{run} function, the hardware description, and the test 
-    inputs are also valid Haskell, the complete simulation can be compiled to 
-    an executable binary by an optimizing Haskell compiler, or executed in an 
-    Haskell interpreter. Both simulation paths are much faster than first 
+    The complete simulation can be compiled to an executable binary by a 
+    Haskell compiler, or executed in a Haskell interpreter. Both 
+    simulation paths require less effort from a circuit designer than first 
     translating the description to \VHDL\ and then running a \VHDL\ 
-    simulation.
+    simulation; it is also very likely that both simulation paths are much 
+    faster.
     
 \section{The \CLaSH\ compiler}
-An important aspect in this research is the creation of the prototype 
-compiler, which allows us to translate descriptions made in the \CLaSH\ 
+\label{sec:compiler}
+The prototype \CLaSH\ compiler translates descriptions made in the \CLaSH\ 
 language as described in the previous section to synthesizable \VHDL. 
 % , allowing a designer to actually run a \CLaSH\ design on an \acro{FPGA}.
 
-The Glasgow Haskell Compiler (\GHC)~\cite{ghc} is an open-source Haskell 
-compiler that also provides a high level API to most of its internals. The 
-availability of this high-level API obviated the need to design many of the 
-tedious parts of the prototype compiler, such as the parser, semantics 
-checker, and especially the type-checker. These parts together form the 
-front-end of the prototype compiler pipeline, as seen in
+The Glasgow Haskell Compiler (\GHC)~\cite{ghc} is an open source Haskell 
+compiler that also provides a high level \acro{API} to most of its internals. 
+Furthermore, it provides several parts of the prototype compiler for free, 
+such as the parser, the semantics checker, and the type checker. These parts 
+together form the front-end of the prototype compiler pipeline, as seen in
 \Cref{img:compilerpipeline}.
 
 \begin{figure}
+\vspace{1em}
 \centerline{\includegraphics{compilerpipeline.svg}}
 \caption{\CLaSHtiny\ compiler pipeline}
 \label{img:compilerpipeline}
@@ -1230,34 +1323,36 @@ front-end of the prototype compiler pipeline, as seen in
 \end{figure}
 
 The output of the \GHC\ front-end consists of the translation of the original 
-Haskell description in \emph{Core}~\cite{Sulzmann2007}, which is a smaller, 
-typed, functional language. This \emph{Core} language is relatively easy to 
+Haskell description to \emph{Core}~\cite{Sulzmann2007}, which is a small 
+typed functional language. This \emph{Core} language is relatively easy to 
 process compared to the larger Haskell language. A description in \emph{Core} 
 can still contain elements which have no direct translation to hardware, such 
 as polymorphic types and function-valued arguments. Such a description needs 
-to be transformed to a \emph{normal form}, which only contains elements that 
-have a direct translation. The second stage of the compiler, the 
-\emph{normalization} phase, exhaustively applies a set of 
-\emph{meaning-preserving} transformations on the \emph{Core} description until 
-this description is in a \emph{normal form}. This set of transformations 
-includes transformations typically found in reduction systems and lambda 
-calculus~\cite{lambdacalculus}, such as $\beta$-reduction and 
-$\eta$-expansion. It also includes self-defined transformations that are 
-responsible for the reduction of higher-order functions to `regular' 
+to be transformed to a \emph{normal form}, which corresponds directly to 
+hardware. The second stage of the compiler, the \emph{normalization} phase, 
+exhaustively applies a set of \emph{meaning-preserving} transformations on the 
+\emph{Core} description until this description is in a \emph{normal form}. 
+This set of transformations includes transformations typically found in 
+reduction systems and lambda calculus~\cite{lambdacalculus}, such as 
+$\beta$-reduction and $\eta$-expansion. It also includes transformations that 
+are responsible for the specialization of higher-order functions to `regular' 
 first-order functions, and specializing polymorphic types to concrete types.
 
 The final step in the compiler pipeline is the translation to a \VHDL\ 
-\emph{netlist}, which is a straightforward process due to resemblance of a 
-normalized description and a set of concurrent signal assignments. We call the 
-end-product of the \CLaSH\ compiler a \VHDL\ \emph{netlist} as the resulting 
-\VHDL\ resembles an actual netlist description and not idiomatic \VHDL.
+\emph{netlist}, which is a straightforward process due to the resemblance of a 
+normalized description and a set of concurrent signal assignments. The 
+end-product of the \CLaSH\ compiler is called a \VHDL\ \emph{netlist} as the 
+result resembles an actual netlist description, and the fact that it is \VHDL\ 
+is only an implementation detail; e.g., the output could have been Verilog or 
+even \acro{EDIF}.
 
 \section{Use cases}
 \label{sec:usecases}
 \subsection{FIR Filter}
-As an example of a common hardware design where the use of higher-order
-functions leads to a very natural description is a \acro{FIR} filter, which is 
-basically the dot-product of two vectors:
+As an example of a common hardware design where the relation between 
+functional languages and mathematical functions, combined with the use of 
+higher-order functions leads to a very natural description is a \acro{FIR} 
+filter:
 
 \begin{equation}
 y_t  = \sum\nolimits_{i = 0}^{n - 1} {x_{t - i}  \cdot h_i } 
@@ -1266,40 +1361,40 @@ y_t  = \sum\nolimits_{i = 0}^{n - 1} {x_{t - i}  \cdot h_i }
 A \acro{FIR} filter multiplies fixed constants ($h$) with the current 
 and a few previous input samples ($x$). Each of these multiplications
 are summed, to produce the result at time $t$. The equation of a \acro{FIR} 
-filter is indeed equivalent to the equation of the dot-product, which is 
-shown below:
+filter is equivalent to the equation of the dot-product of two vectors, which 
+is shown below:
 
 \begin{equation}
 \mathbf{a}\bullet\mathbf{b} = \sum\nolimits_{i = 0}^{n - 1} {a_i \cdot b_i } 
 \end{equation}
 
-We can easily and directly implement the equation for the dot-product
-using higher-order functions:
+The equation for the dot-product is easily and directly implemented using 
+higher-order functions:
 
 \hspace{-1.7em}
 \begin{minipage}{0.93\linewidth}
 \begin{code}
-as *+* bs = foldl1 (+) (zipWith (*) as bs)
+as *+* bs = fold (+) (zip{-"\!\!\!"-}With (*) as bs)
 \end{code}
 \end{minipage}
 \begin{minipage}{0.07\linewidth}
   \begin{example}
-  \label{lst:code13}
+  \label{code:dotproduct}
   \end{example}
 \end{minipage}
 
-The \hs{zipWith} function is very similar to the \hs{map} function see
-earlier: It takes a function, two vectors, and then applies the function to 
-each of the elements in the two vectors pairwise (\emph{e.g.}, \hs{zipWith (*) 
-[1, 2] [3, 4]} becomes \hs{[1 * 3, 2 * 4]}).
+The \hs{zip{-"\!\!\!"-}With} function is very similar to the \hs{map} functio
+seen earlier: It takes a function, two vectors, and then applies the function 
+to each of the elements in the two vectors pairwise (\emph{e.g.}, 
+\hs{zip{-"\!\!\!"-}With (*) [1, 2] [3, 4]} becomes \hs{[1 * 3, 2 * 4]}).
 
-The \hs{foldl1} function takes a binary function, a single vector, and applies 
+The \hs{fold} function takes a binary function, a single vector, and applies 
 the function to the first two elements of the vector. It then applies the
 function to the result of the first application and the next element in the 
 vector. This continues until the end of the vector is reached. The result of 
-the \hs{foldl1} function is the result of the last application. It is obvious 
-that the \hs{zipWith (*)} function is pairwise multiplication and that the 
-\hs{foldl1 (+)} function is summation.
+the \hs{fold} function is the result of the last application. It is obvious 
+that the \hs{zip{-"\!\!\!\!"-}With (*)} function is pairwise multiplication 
+and that the \hs{fold (+)} function is summation.
 % Returning to the actual \acro{FIR} filter, we will slightly change the 
 % equation describing it, so as to make the translation to code more obvious and 
 % concise. What we do is change the definition of the vector of input samples 
@@ -1313,42 +1408,42 @@ that the \hs{zipWith (*)} function is pairwise multiplication and that the
 % \begin{equation}
 % y_t  = \sum\nolimits_{i = 0}^{n - 1} {x_i  \cdot h_i } 
 % \end{equation}
-The complete definition of the \acro{FIR} filter in code then becomes:
+The complete definition of the \acro{FIR} filter in \CLaSH\ is:
 
 \hspace{-1.7em}
 \begin{minipage}{0.93\linewidth}
 \begin{code}
 fir (State (xs,hs)) x = 
-  (State (x >> xs,hs), (x +> xs) *+* hs)
+  (State (shiftInto x xs,hs), (x +> xs) *+* hs)
 \end{code}
 \end{minipage}
 \begin{minipage}{0.07\linewidth}
   \begin{example}
-  \label{lst:code14}
+  \label{code:fir}
   \end{example}
 \end{minipage}
 
-Where the vector \hs{xs} contains the previous input samples, the vector 
+where the vector \hs{xs} contains the previous input samples, the vector 
 \hs{hs} contains the \acro{FIR} coefficients, and \hs{x} is the current input 
 sample. The concatenate operator (\hs{+>}) creates a new vector by placing the 
 current sample (\hs{x}) in front of the previous samples vector (\hs{xs}). The 
-code for the shift (\hs{>>}) operator, that adds the new input sample (\hs{x}) 
+code for the \hs{shiftInto} function, that adds the new input sample (\hs{x}) 
 to the list of previous input samples (\hs{xs}) and removes the oldest sample, 
 is shown below:
 
 \hspace{-1.7em}
 \begin{minipage}{0.93\linewidth}
 \begin{code}
-x >> xs = x +> init xs  
+shiftInto x xs = x +> init xs  
 \end{code}
 \end{minipage}
 \begin{minipage}{0.07\linewidth}
   \begin{example}
-  \label{lst:code15}
+  \label{code:shiftinto}
   \end{example}
 \end{minipage}
 
-Where the \hs{init} function returns all but the last element of a vector. 
+where the \hs{init} function returns all but the last element of a vector. 
 The resulting netlist of a 4-taps \acro{FIR} filter, created by specializing 
 the vectors of the \acro{FIR} code to a length of 4, is depicted in 
 \Cref{img:4tapfir}.
@@ -1361,116 +1456,195 @@ the vectors of the \acro{FIR} code to a length of 4, is depicted in
 \end{figure}
 
 \subsection{Higher-order CPU}
-The following simple \acro{CPU} is an example of user-defined higher order
-functions and pattern matching. The \acro{CPU} consists of four function 
-units, of which three have a fixed function and one can perform certain less
-common operations.
-
-The \acro{CPU} contains a number of data sources, represented by the 
-horizontal wires in \Cref{img:highordcpu}. These data sources offer the 
-previous outputs of each function units, along with the single data input the 
-\acro{CPU} has and two fixed initialization values.
-
-Each of the function units has both its operands connected to all data
-sources, and can be programmed to select any data source for either
-operand. In addition, the leftmost function unit has an additional
-opcode input to select the operation it performs. The output of the rightmost 
-function unit is also the output of the entire \acro{CPU}.
-
-Looking at the code, the function unit (\hs{fu}) is the most simple. It 
-arranges the operand selection for the function unit. Note that it does not
-define the actual operation that takes place inside the function unit,
-but simply accepts the (higher-order) argument \hs{op} which is a function
-of two arguments that defines the operation.
+%format fun x = "\textit{fu}_" x
+This section discusses a somewhat more elaborate example in which user-defined 
+higher-order function, partial application, lambda expressions, and pattern 
+matching are exploited. The example concerns a \acro{CPU} which consists of 
+four function units, \hs{fun 0,{-"\ldots"-},fun 3}, (see 
+\Cref{img:highordcpu}) that each perform some binary operation.
+
+\begin{figure}
+\centerline{\includegraphics{highordcpu.svg}}
+\caption{CPU with higher-order Function Units}
+\label{img:highordcpu}
+\vspace{-1.5em}
+\end{figure}
+
+Every function unit has seven data inputs (of type \hs{Signed 16}), and two 
+address inputs (of type \hs{Index 6}). The latter two addresses indicate
+which of the seven data inputs are to be used as operands for the binary
+operation the function unit performs.
+
+These seven data inputs consist of one external input \hs{x}, two fixed 
+initialization values (0 and 1), and the previous outputs of the four function 
+units. The output of the \acro{CPU} as a whole is the previous output of 
+\hs{fun 3}.
+
+Function units \hs{fun 1}, \hs{fun 2}, and \hs{fun 3} can perform a fixed 
+binary operation, whereas \hs{fun 0} has an additional input for an opcode to 
+choose a binary operation out of a few possibilities. Each function unit 
+outputs its result into a register, i.e., the state of the \acro{CPU}. This 
+state can e.g. be defined as follows:
+
+\begin{code}
+type CpuState = State [Signed 16 | 4]
+\end{code}
+
+Every function unit can now be defined by the following higher-order function, 
+\hs{fu}, which takes three arguments: the operation \hs{op} that the function 
+unit should perform, the seven \hs{inputs}, and the address pair 
+\hs{({-"a_0"-},{-"a_1"-})}.  It selects two inputs, based on the
+addresses, and applies the given operation to them, returning the
+result:
 
 \hspace{-1.7em}
 \begin{minipage}{0.93\linewidth}
 \begin{code}
-fu op inputs (addr1, addr2) = regIn
-  where
-    in1     = inputs!addr1
-    in2     = inputs!addr2
-    regIn   = op in1 in2
+fu op inputs ({-"a_0"-}, {-"a_1"-}) = 
+  op (inputs!{-"a_0"-}) (inputs!{-"a_1"-})
+\end{code}
+\end{minipage}
+\begin{minipage}{0.07\linewidth}
+  \begin{example}
+  \label{code:functionunit}
+  \end{example}
+\end{minipage}
+
+\noindent Using partial application we now define:
+
+\hspace{-1.7em}
+\begin{minipage}{0.93\linewidth}
+\begin{code}
+fun 1 = fu add
+fun 2 = fu sub
+fun 3 = fu mul
 \end{code}
 \end{minipage}
 \begin{minipage}{0.07\linewidth}
   \begin{example}
-  \label{lst:code16}
+  \label{code:functionunits1to3}
   \end{example}
 \end{minipage}
 
-The \hs{multiop} function defines the operation that takes place in the
-leftmost function unit. It is essentially a simple three operation \acro{ALU}
-that makes good use of pattern matching and guards in its description.
-The \hs{shift} function used here shifts its first operand by the number
-of bits indicated in the second operand, the \hs{xor} function produces
-the bitwise xor of its operands.
+In order to define \hs{fun 0}, the \hs{Opcode} type and the \hs{multiop} 
+function that chooses a specific operation given the opcode, are defined 
+first. It is assumed that the binary functions \hs{shift} (where \hs{shift a 
+b} shifts \hs{a} by the number of bits indicated by \hs{b}) and \hs{xor} (for 
+the bitwise \hs{xor}) exist.
 
 \hspace{-1.7em}
 \begin{minipage}{0.93\linewidth}
 \begin{code}
 data Opcode = Shift | Xor | Equal
 
-multiop :: Opcode -> Word -> Word -> Word
-multiop Shift   a b                 = shift a b
-multiop Xor     a b                 = xor a b
-multiop Equal   a b   | a == b      = 1
-                      | otherwise   = 0
+multiop Shift   = shift
+multiop Xor     = xor
+multiop Equal   = \a b -> if a == b then 1 else 0
 \end{code}
 \end{minipage}
 \begin{minipage}{0.07\linewidth}
   \begin{example}
-  \label{lst:code17}
+  \label{code:multiop}
   \end{example}
 \end{minipage}
 
-The \acro{CPU} function ties everything together. It applies the \hs{fu}
-function four times, to create a different function unit each time. The
-first application is interesting, because it does not just pass a
-function to \hs{fu}, but a partial application of \hs{multiop}. This
-shows how the first function unit effectively gets an extra input,
-compared to the others.
-
-The vector \hs{inputs} is the set of data sources, which is passed to
-each function unit as a set of possible operants. The \acro{CPU} also receives 
-a vector of address pairs, which are used by each function unit to select 
-their operand. 
-% The application of the function units to the \hs{inputs} and
-% \hs{addrs} arguments seems quite repetitive and could be rewritten to use
-% a combination of the \hs{map} and \hs{zipwith} functions instead.
-% However, the prototype compiler does not currently support working with 
-% lists of functions, so a more explicit version of the code is given instead.
+Note that the result of \hs{multiop} is a binary function; this is supported 
+by \CLaSH. The complete definition of \hs{fun 0}, which takes an opcode as 
+additional argument, is:
 
 \hspace{-1.7em}
 \begin{minipage}{0.93\linewidth}
 \begin{code}
-type CpuState = State [Word | 4]
+fun 0 c = fu (multiop c)
+\end{code}
+\end{minipage}
+\begin{minipage}{0.07\linewidth}
+  \begin{example}
+  \label{code:functionunit0}
+  \end{example}
+\end{minipage}
+
+\noindent Now comes the definition of the full \acro{CPU}. Its type is:
 
-cpu :: CpuState -> Word -> [(Index 6, Index 6) | 4] 
-       -> Opcode -> (CpuState, Word)
-cpu (State s) input addrs opc = (State s', out)
+\begin{code}
+cpu :: CpuState 
+  -> (Signed 16, Opcode, [(Index 6, Index 6) | 4])
+  -> (CpuState, Signed 16)
+\end{code}
+
+\noindent Note that this type fits the requirements of the \hs{run}
+function (meaning it can be simulated and synthesized). The actual
+definition of the \hs{cpu} function is:
+
+\hspace{-1.7em}
+\begin{minipage}{0.93\linewidth}
+\begin{code}
+cpu (State s) (x,opc,addrs) = (State s', out)
   where
-    s'    =   [ fu (multiop opc)  inputs (addrs!0)
-              , fu add            inputs (addrs!1)
-              , fu sub            inputs (addrs!2)
-              , fu mul            inputs (addrs!3)
-              ]
-    inputs    =   0 +> (1 +> (input +> s))
+    inputs    =   x +> (0 +> (1 +> s))
+    s'        =   [{-"\;"-}fun 0 opc   inputs (addrs!0)
+                  ,{-"\;"-}fun 1       inputs (addrs!1)
+                  ,{-"\;"-}fun 2       inputs (addrs!2)
+                  ,{-"\;"-}fun 3       inputs (addrs!3)
+                  ]
     out       =   last s
 \end{code}
 \end{minipage}
 \begin{minipage}{0.07\linewidth}
   \begin{example}
-  \label{lst:code18}
+  \label{code:cpu}
   \end{example}
 \end{minipage}
 
-This is still a simple example, but it could form the basis
-of an actual design, in which the same techniques can be reused.
+Due to space restrictions, \Cref{img:highordcpu} does not show the
+internals of each function unit, but note that e.g. \hs{multiop} is a
+subcomponent of \hs{fun 0}.
+
+While the \acro{CPU} has a simple (and maybe not very useful) design, it 
+illustrates some possibilities that \CLaSH\ offers and suggests how to write 
+actual designs.
+
+% Each of the function units has both its operands connected to all data
+% sources, and can be programmed to select any data source for either
+% operand. In addition, the leftmost function unit has an additional
+% opcode input to select the operation it performs. The previous output of the 
+% rightmost function unit is the output of the entire \acro{CPU}.
+% 
+% The code of the function unit (\ref{code:functionunit}), which arranges the 
+% operand selection for the function unit, is shown below. Note that the actual 
+% operation that takes place inside the function unit is supplied as the 
+% (higher-order) argument \hs{op}, which is a function that takes two arguments.
+% 
+% 
+% 
+% The \hs{multiop} function (\ref{code:multiop}) defines the operation that takes place in the leftmost function unit. It is essentially a simple three operation \acro{ALU} that makes good use of pattern matching and guards in its description. The \hs{shift} function used here shifts its first operand by the number of bits indicated in the second operand, the \hs{xor} function produces
+% the bitwise xor of its operands.
+% 
+% 
+% The \acro{CPU} function (\ref{code:cpu}) ties everything together. It applies 
+% the function unit (\hs{fu}) to several operations, to create a different 
+% function unit each time. The first application is interesting, as it does not 
+% just pass a function to \hs{fu}, but a partial application of \hs{multiop}. 
+% This demonstrates how one function unit can effectively get extra inputs 
+% compared to the others.
+% 
+% The vector \hs{inputs} is the set of data sources, which is passed to
+% each function unit as a set of possible operants. The \acro{CPU} also receives 
+% a vector of address pairs, which are used by each function unit to select 
+% their operand. 
+% The application of the function units to the \hs{inputs} and
+% \hs{addrs} arguments seems quite repetitive and could be rewritten to use
+% a combination of the \hs{map} and \hs{zipwith} functions instead.
+% However, the prototype compiler does not currently support working with 
+% lists of functions, so a more explicit version of the code is given instead.
+
+% While this is still a simple example, it could form the basis of an actual 
+% design, in which the same techniques can be reused.
 
 \section{Related work}
+\label{sec:relatedwork}
 This section describes the features of existing (functional) hardware 
-description languages and highlights the advantages that this research has 
+description languages and highlights the advantages that \CLaSH\ has 
 over existing work.
 
 % Many functional hardware description languages have been developed over the 
@@ -1482,45 +1656,38 @@ over existing work.
 
 \acro{HML}~\cite{HML2} is a hardware modeling language based on the strict 
 functional language \acro{ML}, and has support for polymorphic types and 
-higher-order functions. Published work suggests that there is no direct 
-simulation support for \acro{HML}, but that a description in \acro{HML} has to 
-be translated to \VHDL\ and that the translated description can then be 
-simulated in a \VHDL\ simulator. Certain aspects of HML, such as higher-order
-functions are however not supported by the \VHDL\ translator~\cite{HML3}. The 
-\CLaSH\ compiler on the other hand can correctly translate all of the language 
-constructs mentioned in this paper. % to a netlist format.
-
-\begin{figure}
-\centerline{\includegraphics{highordcpu.svg}}
-\caption{CPU with higher-order Function Units}
-\label{img:highordcpu}
-\vspace{-1.5em}
-\end{figure}
+higher-order functions. There is no direct simulation support for \acro{HML}, 
+so a description in \acro{HML} has to be translated to \VHDL\ and the 
+translated description can then be simulated in a \VHDL\ simulator. Certain 
+aspects of HML, such as higher-order functions are however not supported by 
+the \VHDL\ translator~\cite{HML3}. The \CLaSH\ compiler on the other hand can 
+correctly translate all of its language constructs.
 
 Like the research presented in this paper, many functional hardware 
-description languages have some sort of foundation in the functional 
-programming language Haskell. Hawk~\cite{Hawk1} uses Haskell to describe 
-system-level executable specifications used to model the behavior of 
-superscalar microprocessors. Hawk specifications can be simulated; to the best 
-knowledge of the authors there is however no support for automated circui
-synthesis. 
+description languages have a foundation in the functional programming language 
+Haskell. Hawk~\cite{Hawk1} is a hardware modeling language embedded in Haskell 
+and has sequential environments that make it easier to specify stateful 
+computation (by using the \acro{ST} monad). Hawk specifications can be 
+simulated; to the best knowledge of the authors there is however no suppor
+for automated circuit synthesis. 
 
 The ForSyDe~\cite{ForSyDe2} system uses Haskell to specify abstract system 
 models. A designer can model systems using heterogeneous models of 
 computation, which include continuous time, synchronous and untimed models of 
 computation. Using so-called domain interfaces a designer can simulate 
-electronic systems which have both analog as digital parts. ForSyDe has 
+electronic systems which have both analog and digital parts. ForSyDe has 
 several backends including simulation and automated synthesis, though 
 automated synthesis is restricted to the synchronous model of computation. 
-Though ForSyDe offers higher-order functions and polymorphism, ForSyDe's 
-choice elements are limited to \hs{if} and \hs{case} expressions. ForSyDe's 
-explicit conversions, where function have to be wrapped in processes and 
-processes have to be wrapped in systems, combined with the explicit 
-instantiations of components, also makes ForSyDe more verbose than \CLaSH.
-
-Lava~\cite{Lava} is a hardware description language, embedded in Haskell, and 
-focuses on the structural representation of hardware. Like \CLaSH, Lava has 
-support for polymorphic types and higher-order functions. Besides support for 
+Although ForSyDe offers higher-order functions and polymorphism, ForSyDe's 
+choice elements are limited to \hs{if-then-else} and \hs{case} expressions. 
+ForSyDe's explicit conversions, where functions have to be wrapped in 
+processes and processes have to be wrapped in systems, combined with the 
+explicit instantiations of components, also makes ForSyDe far more verbose 
+than \CLaSH.
+
+Lava~\cite{Lava,kansaslava} is a \acro{HDL} embedded in Haskell which focuses 
+on the structural representation of hardware. Like \CLaSH, Lava has support 
+for polymorphic types and higher-order functions. Besides support for 
 simulation and circuit synthesis, Lava descriptions can be interfaced with 
 formal method tools for formal verification. As discussed in the introduction, 
 taking the embedded language approach does not allow for Haskell's choice 
@@ -1528,7 +1695,8 @@ elements to be captured within the circuit descriptions. In this respect
 \CLaSH\ differs from Lava, in that all of Haskell's choice elements, such as 
 \hs{case}-expressions and pattern matching, are synthesized to choice elements 
 in the eventual circuit. Consequently, descriptions containing rich control 
-structures can be specified in a more user-friendly way in \CLaSH\ than possible within Lava, and are hence less error-prone.
+structures can be specified in a more user-friendly way in \CLaSH\ than 
+possible within Lava, and hence are less error-prone.
 
 Bluespec~\cite{Bluespec} is a high-level synthesis language that features 
 guarded atomic transactions and allows for the automated derivation of control 
@@ -1544,10 +1712,10 @@ recognized in the traditional \acrop{HDL}, exemplified by the new \VHDL-2008
 standard~\cite{VHDL2008}. \VHDL-2008 support for generics has been extended to 
 types and subprograms, allowing a designer to describe components with 
 polymorphic ports and function-valued arguments. Note that the types and 
-subprograms still require an explicit generic map, whereas types can be 
-automatically inferred, and function-values can be automatically propagated 
-by the \CLaSH\ compiler. There are also no (generally available) \VHDL\ 
-synthesis tools that currently support the \VHDL-2008 standard.
+subprograms still require an explicit generic map, while the \CLaSH\ compiler 
+automatically infers types, and automatically propagates function-valued 
+arguments. There are also no (generally available) \VHDL\ synthesis tools that 
+currently support the \VHDL-2008 standard.
 
 % Wired~\cite{Wired},, T-Ruby~\cite{T-Ruby}, Hydra~\cite{Hydra}. 
 % 
@@ -1640,39 +1808,50 @@ synthesis tools that currently support the \VHDL-2008 standard.
 
 
 \section{Conclusion}
+\label{sec:conclusion}
 This research demonstrates once more that functional languages are well suited 
 for hardware descriptions: function applications provide an elegant notation 
-for component instantiation. Where this research goes beyond the existing 
-(functional) hardware descriptions languages is the inclusion of various 
-choice elements, such as pattern matching, that are well suited to describe 
-the conditional assignments in control-oriented circuits. Besides being able 
-to translate these basic constructs to synthesizable \VHDL, the prototype 
-compiler can also correctly translate descriptions that contain both 
-polymorphic types and function-valued arguments.
-
-Where recent functional hardware description languages have mostly opted to 
-embed themselves in an existing functional language, this research features a 
-`true' compiler. As a result there is a clear distinction between compile-time 
-and run-time, which allows a myriad of choice constructs to be part of the 
-actual circuit description; a feature the embedded hardware description 
-languages do not offer.
+for component instantiation. While circuit descriptions made in \CLaSH\ are 
+very concise when compared to other (traditional) \acrop{HDL}, their intended 
+functionality remains clear. \CLaSH\ goes beyond the existing (functional) 
+\acrop{HDL} by including advanced choice elements, such as pattern matching 
+and guards, which are well suited to describe the conditional assignments in 
+control-oriented circuits. Besides being able to translate these basic 
+constructs to synthesizable \VHDL, the prototype compiler can also translate 
+descriptions that contain both polymorphic types and user-defined higher-order 
+functions.
+
+% Where recent functional hardware description languages have mostly opted to 
+% embed themselves in an existing functional language, this research features 
+% a `true' compiler. As a result there is a clear distinction between 
+% compile-time and run-time, which allows a myriad of choice constructs to be 
+% part of the actual circuit description; a feature the embedded hardware 
+% description languages do not offer.
+
+Besides simple circuits such as variants of both the \acro{FIR} filter and 
+the higher-order \acro{CPU} shown in \Cref{sec:usecases}, the \CLaSH\ compiler 
+has also been able to translate non-trivial functional descriptions such as a 
+streaming reduction circuit~\cite{blindreview} %~\cite{reductioncircuit}
+for floating point numbers.
 
 \section{Future Work}
-The choice of describing state explicitly as extra arguments and results can 
-be seen as a mixed blessing. Even though the description that use state are 
-usually very clear, one finds that dealing with unpacking, passing, receiving 
-and repacking can become tedious and even error-prone, especially in the case 
-of sub-states. Removing this boilerplate, or finding a more suitable 
-abstraction mechanism would make \CLaSH\ easier to use.
-
-The transformations in normalization phase of the prototype compiler were 
+\label{sec:futurework}
+The choice of describing state explicitly as an extra argument and result can 
+be seen as a mixed blessing. Even though descriptions that use state are 
+usually very clear, distributing and collecting substate can become tedious 
+and even error-prone. Automating the required distribution and collection, or 
+finding a more suitable abstraction mechanism for state would make \CLaSH\ 
+easier to use. Currently, one of the examined approaches to suppress state in 
+the specification is by using Haskell's arrow-abstraction.
+
+The transformations in the normalization phase of the prototype compiler are 
 developed in an ad-hoc manner, which makes the existence of many desirable 
 properties unclear. Such properties include whether the complete set of 
-transformations will always lead to a normal form or if the normalization 
-process always terminates. Though various use cases suggests that these 
-properties usually hold, they have not been formally proven. A systematic 
-approach to defining the set of transformations allows one to proof that the 
-earlier mentioned properties do indeed exist.
+transformations will always lead to a normal form or whether the normalization 
+process always terminates. Although extensive use of the compiler suggests 
+that these properties usually hold, they have not been formally proven. A 
+systematic approach to defining the set of transformations allows one to proof 
+that the earlier mentioned properties do indeed hold.
 
 % conference papers do not normally have an appendix