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. »
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