Fixed-Point Designer
Modéliser et optimiser vos algorithmes virgule fixe et virgule flottante
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Fixed-Point Designer propose des types de données et des outils pour optimiser et implémenter des algorithmes virgule fixe et virgule flottante sur du hardware embarqué. Il comprend des types de données virgule fixe et virgule flottante, ainsi que des paramètres numériques spécifiques à la cible. Avec Fixed-Point Designer, vous pouvez réaliser une simulation en virgule fixe exacte au bit près tout en tenant compte de la cible. Vous pouvez alors tester et débugger les effets de la quantification comme les débordements et les pertes de précision avant d'implémenter le design sur du hardware.
Fixed-Point Designer propose des outils et applications permettant d'analyser les algorithmes double précision et de les convertir en algorithmes virgule flottante de précision réduite ou virgule fixe. Des outils d'optimisation vous permettent de sélectionner des types de données pour répondre aux exigences en précision numérique et aux contraintes du hardware cible. Pour une implémentation efficace, vous pouvez remplacer les constructions de design exigeant des calculs complexes par des patterns optimaux pour du hardware, comme des lookup tables compressées. De plus, Fixed-Point Designer permet la conversion de paramètres pouvant être appris dans les modèles de Machine Learning et de Deep Learning, en types de données à virgule fixe, pour des performances optimisées.
Vous pouvez générer du code C et HDL de production directement à partir de vos modèles en virgule flottante ou virgule fixe.
Modélisation en virgule fixe
Évaluez les compromis de performance en terme de précision numérique en simulant des algorithmes virgule fixe, avec une longueur de mot, une virgule binaire ou une pente et un biais arbitraires, spécifiques à l'application. Contrôlez les détails tels que les modes d'arrondi et de débordement.
Génération de code exact au bit près
Assurez la conformité au bit près entre les résultats de simulation et le code généré, pour des designs de précision réduite, garantissant ainsi un déploiement d'algorithmes haute-fidélité.
Modèles d'IA en virgule fixe
Quantifiez les paramètres entraînables des modèles de Machine Learning et des réseaux de neurones profonds en des types de données virgule fixe, en préparation au déploiement sur des équipements aux ressources limitées.
Détection des erreurs à un stade précoce
Identifiez et corrigez rapidement les sources de débordement, les pertes de précision et les plages ou précisions sous exploitées. Résolvez les problèmes de comportement numérique plus tôt dans le workflow Model-Based Design, réduisant ainsi les coûts de développement.
Typage automatique des données
Améliorez l'efficacité numérique de vos designs grâce au typage automatique des données en virgule fixe et virgule flottante. Explorez les effets de quantification sur le comportement numérique avec des workflows de conversion guidés.
Virgule flottante dans un environnement embarqué
Convertissez automatiquement les designs double précision en designs simple et demi-précision pour une efficacité accrue dans les environnements embarqués. Émulez le comportement flush-to-zero pour les nombres dénormalisés.
Support multiproduit
Intégrez des nombres virgule fixe dans vos designs, de la modélisation au déploiement final. Exploitez la prise en charge intégrée de la virgule fixe pour les workflows de traitement du signal, vidéo et communications.
Blocs matriciels optimisés pour le HDL
Accédez à une bibliothèque HDL virgule fixe contenant des blocs Simulink qui modélisent des design patterns pour les systèmes d'équations linéaires et les opérations matricielles principales, comme la décomposition QR, pour une implémentation hardware efficace sur FPGA. Générez du code HDL avec HDL Coder.
Compression de la lookup table
Approximez des fonctions mathématiques complexes ou des sous-systèmes complexes avec une lookup table optimale. Compressez les lookup tables existantes pour réduire l'utilisation de la mémoire en optimisant les points de données et les types de données.
Ressources produits :
« L'utilisation de MATLAB, MATLAB Coder et Fixed-Point Designer a permis à notre petite équipe de développer un algorithme complexe de traitement du signal temps réel, de l'optimiser pour réduire les besoins en puissance et en mémoire, d'accélérer l'implémentation du code embarqué et de mener à bien les tests rigoureux nécessaires à la validation des équipements médicaux. »
FAQ sur Fixed-Point Designer
Fixed-Point Designer fournit des types de données et des outils permettant d'optimiser et d'implémenter des algorithmes en virgule fixe et en virgule flottante sur du matériel embarqué, y compris des paramètres numériques spécifiques à la cible et des capacités de simulation fidèle aux bits (bit-true).
Il fournit des applications et des outils permettant d'analyser des algorithmes en double précision et de les convertir en virgule flottante à précision réduite ou en virgule fixe, avec des outils d'optimisation permettant de sélectionner des types de données répondant aux exigences de précision numérique et aux contraintes du matériel cible.
Oui. Du code C et HDL de production peut être généré directement à partir de modèles optimisés en virgule fixe ou en virgule flottante à l'aide de produits de génération de code compatibles.
Vous pouvez effectuer une simulation spécifique à la cible et fidèle aux bits afin de tester et de déboguer les effets de quantification tels que les débordements et les pertes de précision avant l'implémentation sur le matériel.
Oui. Fixed-Point Designer permet de convertir les paramètres entraînables des modèles de Machine Learning et de Deep Learning en types de données à virgule fixe afin d'optimiser les performances sur des dispositifs à ressources limitées.
Fixed-Point Designer prend en charge la conversion automatique des conceptions de la double précision vers la simple précision et la demi-précision afin d'améliorer l'efficacité dans les environnements embarqués. Il peut également émuler le comportement flush-to-zero pour les nombres dénormalisés.
Vous pouvez approximer des fonctions ou des sous-systèmes mathématiquement complexes à l'aide de tables de consultation optimisées et compresser des tables existantes afin de réduire l'empreinte mémoire en optimisant les points de données et les types de données.
Oui. Il inclut la Fixed-Point HDL Library, une bibliothèque de blocs Simulink qui modélisent des architectures efficaces pour le matériel appliquées à des systèmes d'équations linéaires et à des opérations matricielles fondamentales telles que la décomposition QR pour une implémentation sur FPGA.
Les workflows de conversion peuvent identifier les fonctions non prises en charge et les remplacer par des implémentations compatibles ou par des approximations à l'aide de tables de consultation.
Lookup Table Optimizer est une application qui approxime des fonctions ou des blocs à l'aide de tables de consultation optimisées, avec prise en charge des types de données en virgule fixe et en virgule flottante.
Data Type Agent recommande des types de données en virgule fixe pour certaines bibliothèques de blocs de Fixed-Point Designer, en s'appuyant sur des modèles analytiques et une visualisation interactive.
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