Include karel's comments
[matthijs/master-project/dsd-paper.git] / cλash.lhs
index 313f8d9a5eca880e0fd9b56ee69bb09b4605af12..b5653d81d64f4bada76d70bf821fe7eda8202208 100644 (file)
@@ -472,9 +472,8 @@ 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.
+test input are also valid Haskell, complete simulations can be done by a 
+Haskell compiler 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. 
@@ -522,7 +521,7 @@ 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 
+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 
@@ -530,22 +529,23 @@ 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 
+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 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.
+e.g. a multiplexer function, and not as syntactic elements of the language 
+itself.
 
 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.
+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 
@@ -556,15 +556,18 @@ 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} 
-(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.
+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.
+
+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, where \acrotiny{CAES} is the acronyom of our chair.} (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.
 
 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 
@@ -572,10 +575,10 @@ way and at the same time support such advanced features as polymorphic typing,
 user-defined higher-order functions and pattern matching.
 
 \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 
@@ -599,7 +602,7 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     % to understand and possibly hand-optimize the resulting \VHDL\ output of 
     % the \CLaSH\ compiler.
 
-    The short example (\ref{code:mac}) seen below gives a demonstration of 
+    The short example below (\ref{code:mac}) gives a demonstration of 
     the conciseness that can be achieved with \CLaSH\ when compared with 
     other (more traditional) \acrop{HDL}. The example is a combinational 
     multiply-accumulate circuit that works for \emph{any} word length (this 
@@ -629,8 +632,8 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     The use of a composite result value is demonstrated in the next example 
     (\ref{code:mac-composite}), 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}.
+    result (see \Cref{img:mac-comb-composite}, where the double arrow suggests 
+    the composite output).
     
     \hspace{-1.7em}
     \begin{minipage}{0.93\linewidth}
@@ -663,7 +666,7 @@ 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 
@@ -676,9 +679,9 @@ 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{code:counter1}) 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:
@@ -690,18 +693,18 @@ 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}
@@ -756,16 +759,17 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     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}
@@ -782,21 +786,20 @@ 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, this 
+    section therefor 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 signature. Given that the top-level entity of a circuit design is 
+    annotated with specific types, the \CLaSH\ compiler can specialize 
+    polymorphic functions to functions with specific types.
   
     % Translation of two most basic functional concepts has been
     % discussed: function application and choice. Before looking further
@@ -828,10 +831,9 @@ 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:
@@ -847,14 +849,14 @@ 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:
 
@@ -870,11 +872,12 @@ 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 \emph{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:
@@ -900,37 +903,37 @@ 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. 
     
     Algebraic datatypes can be categorized as follows:
     \begin{xlist}
       \item[\bf{Single constructor}]
-        Algebraic 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 a bit of syntactic sugar). An example of a 
-        single constructor type with multiple fields is the following pair of 
+        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 a bit of 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 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 the definition for a 
-        traffic light:
+      \item[\bf{Multiple constructors, No fields}]
+        datatypes with multiple constructors, but without any
+        fields are essentially 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}
@@ -939,19 +942,18 @@ 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. Additional research is required to allow for the overlap of
-        the fields belonging to the different constructors.
+        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 they can 
+    be used for arbitrary types.
 
     As an example of a parametric polymorphic function, consider the type of 
     the following \hs{first} function, which returns the first element of a 
@@ -962,9 +964,9 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     first :: (a,b) -> a
     \end{code}
 
-    This type is parameterized in both \hs{a} and \hs{b}, which can both 
-    represent any type at all (as long as that type is supported by the 
-    \CLaSH\ compiler). This means that \hs{first} works for any tuple, 
+    This type is parameterized in \hs{a} and \hs{b}, which can both 
+    represent any type at allas long as that type 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 
@@ -972,73 +974,95 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     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. 
+    % 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. 
+    
+    Another type of polymorphism is \emph{ad-hoc polymorphism}, which refers
+    to function 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 example, addition 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 (+) operator:
     
-    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
+    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.
     
-    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}    
+    % 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
-    circuit designer 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}
@@ -1047,12 +1071,12 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
       \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 
@@ -1068,13 +1092,12 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     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}
@@ -1090,9 +1113,11 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
 
     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}
@@ -1108,9 +1133,9 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
 
     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.    
 
     An example of a common circuit where higher-order functions and partial 
@@ -1130,9 +1155,11 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
       \label{code:crossbar}
       \end{example}
     \end{minipage}
-
-    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
+    
+    The 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
@@ -1142,7 +1169,7 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     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 value 
     during a clock cycle. As \CLaSH\ has to be able to describe more than 
-    simple combinational designs, there is a need for an abstraction mechanism 
+    plain combinational designs, there is a need for an abstraction mechanism 
     for state.
 
     An important property in Haskell, and in many other functional languages, 
@@ -1158,13 +1185,13 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     % 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. 
+    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\ deals 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 
@@ -1192,8 +1219,9 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     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. Stateful   
-    descriptions are simulated 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}
@@ -1217,10 +1245,11 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     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 
+    it is assumed that there is one input per clock cycle. Note that the order 
+    of \hs{s',o,s,i} in the where clause of the \hs{run} functions corresponds 
     with the order of the input, output and state of the \hs{macS} function 
-    described earlier.
+    described earlier. Thus, in Haskell the expression \hs{run macS 0 inputs} 
+    simulates \hs{macS} on \hs{inputs} starting with the value \hs{0}
 
     \begin{figure}
     \centerline{\includegraphics{mac-state.svg}}
@@ -1229,13 +1258,12 @@ eventual netlist representation is also highlighted.
     \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 require less effort from a 
-    circuit designer than first translating the description to \VHDL\ and then 
-    running a \VHDL\ simulation; it is also very likely that both simulation 
-    paths are much faster.
+    The complete simulation can be compiled to an executable binary by a 
+    Haskell compiler, or executed in an 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; 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 
@@ -1244,11 +1272,11 @@ 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
+compiler that also provides a high level \acro{API} to most of its internals. 
+The availability of this high-level \acro{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
 \Cref{img:compilerpipeline}.
 
 \begin{figure}
@@ -1260,8 +1288,8 @@ 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 to \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 
@@ -1277,17 +1305,19 @@ responsible for the reduction 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 
+\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; the output could for example also be in 
-Verilog.
+is only an implementation detail; e.g., the output could have been Verilog.
 
 \section{Use cases}
 \label{sec:usecases}
 \subsection{FIR Filter}
-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:
+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 } 
@@ -1296,7 +1326,8 @@ 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 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 } 
@@ -1357,7 +1388,7 @@ fir (State (xs,hs)) x =
   \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 
@@ -1377,7 +1408,7 @@ shiftInto x xs = x +> init xs
   \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}.
@@ -1390,32 +1421,51 @@ 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. 
+%format fun x = "\textit{fu}_" x
+In this section discusses a somewhat more serious 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 unites \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{Word}), and two address 
+inputs (of type \hs{Index 6}) which indicate which data inputs have to be 
+chosen as arguments for the the binary operation that the unit performs. These 
+data inputs consists 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}.
 
-The \acro{CPU} contains a number of data sources, represented by the 
-horizontal wires in \Cref{img:highordcpu}. These data sources offer the 
-previous output of every function unit, along with the single data input of 
-the \acro{CPU} and two fixed initialization values.
+The function units \hs{fun 1, fun 2, 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 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}.
+Each function unit outputs its result into a register, i.e., the state of the 
+\acro{CPU}. This can can e.g. be defined as follows:
+
+\begin{code}
+type CpuState = State [Word | 4]
+\end{code}
 
-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.
+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 performs, the seven \hs{inputs}, and the pair \hs{(a1,a2)} of two 
+addresses:
 
 \hspace{-1.7em}
 \begin{minipage}{0.93\linewidth}
 \begin{code}
-fu op inputs (addr1, addr2) = regIn
+fu op inputs (a1, a2) = regIn
   where
-    in1     = inputs!addr1
-    in2     = inputs!addr2
-    regIn   = op in1 in2
+    arg1     = inputs!a1
+    arg2     = inputs!a2
+    regIn   = op arg1 arg2
 \end{code}
 \end{minipage}
 \begin{minipage}{0.07\linewidth}
@@ -1424,19 +1474,36 @@ fu op inputs (addr1, addr2) = regIn
   \end{example}
 \end{minipage}
 
-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.
+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{code:functionunits1to3}
+  \end{example}
+\end{minipage}
+
+In order to define \hs{fun 0} we first define the type \hs{Opcode} for the 
+opcode and the function \hs{multiop} that chooses a specific operation given 
+the opcode. We assume that the functions \hs{shifts} (which shifts its first 
+operand by the number of bits indicate in the second operand), \hs{xor} (for 
+the bitwise \hs{xor}), and (==) (for equality) already exits.
 
 \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}
@@ -1445,38 +1512,44 @@ multiop Equal   a b   | a == b      = 1
   \end{example}
 \end{minipage}
 
-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.
+Note that the result of \hs{multiop} is a binary function; this is supported 
+by \CLaSH. We can now define \hs{fun 0} as a function which takes an opcode as 
+additional argument:
 
 \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}
 
-cpu :: CpuState -> Word -> [(Index 6, Index 6) | 4] 
-       -> Opcode -> (CpuState, Word)
-cpu (State s) input addrs opc = (State s', out)
+Now we come to the definition \hs{cpu} of the full \acro{CPU}. Its type is:
+
+\begin{code}
+cpu :: CpuState 
+  -> (Word, Opcode, [(Index 6, Index 6) | 4])
+  -> (CpuState, Word)
+\end{code}
+
+Note that this type fits the requirements of the function \hs{run}. The 
+definition of the \hs{cpu} now 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}
@@ -1486,8 +1559,46 @@ cpu (State s) input addrs opc = (State s', out)
   \end{example}
 \end{minipage}
 
-While this is still a simple example, it could form the basis of an actual 
-design, in which the same techniques can be reused.
+While this is still 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}
 This section describes the features of existing (functional) hardware 
@@ -1504,42 +1615,35 @@ 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. There is no direct simulation support for \acro{HML}, 
-so a description in \acro{HML} has to be translated to \VHDL\ and that th
+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 the language constructs mentioned in this paper.
-
-\begin{figure}
-\centerline{\includegraphics{highordcpu.svg}}
-\caption{CPU with higher-order Function Units}
-\label{img:highordcpu}
-\vspace{-1.5em}
-\end{figure}
+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} is a hardware modeling 
 language embedded in Haskell and has sequential environments that make it 
-easier to specify stateful computation. Hawk specifications can be simulated; 
-to the best knowledge of the authors there is however no support for automated 
-circuit synthesis. 
+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 support 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 
+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 more verbose than \CLaSH.
+instantiations of components, also makes ForSyDe far more verbose than \CLaSH.
 
-Lava~\cite{Lava,kansaslava} is a hardware description language, embedded in 
-Haskell, and focuses on the structural representation of hardware. Like 
+Lava~\cite{Lava,kansaslava} is a hardware description language 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 
@@ -1549,7 +1653,7 @@ 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.
+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 
@@ -1565,10 +1669,10 @@ 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}. 
 % 
@@ -1665,13 +1769,13 @@ This research demonstrates once more that functional languages are well suited
 for hardware descriptions: function applications provide an elegant notation 
 for component instantiation. While circuit descriptions made in \CLaSH\ are 
 very concise when compared to other (traditional) \acrop{HDL}, their intended 
-functionality remains clear. Where \CLaSH\ goes beyond the existing 
-(functional) hardware descriptions languages is the inclusion of advanced 
-choice elements, such as pattern matching and guards, 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 user-defined higher-order functions.
+functionality remains clear. \CLaSH\ goes beyond the existing (functional) 
+hardware descriptions languages 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 
+correctly 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 
@@ -1687,21 +1791,22 @@ streaming reduction circuit~\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 distributing and collecting substate can 
-become tedious and even error-prone. Removing the required boilerplate for 
-distribution and collection, or finding a more suitable abstraction mechanism 
-for state would make \CLaSH\ easier to use.
-
-The transformations in normalization phase of the prototype compiler are 
+The choice of describing state explicitly as and 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 
+transformations will always lead to a normal form or whether the normalization 
 process always terminates. Though 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 exist.
+that the earlier mentioned properties do indeed hold.
 
 % conference papers do not normally have an appendix