四个最佳实践MATLAB和Simulink仿真算法在fpga原型金宝app

斯蒂芬·发现,MathWorks苏希尔•沙玛MathWorks, Sudeepa Prakash MathWorks

芯片设计和验证工程师经常写多达十行试验台RTL代码的每一行代码中实现硅。他们可以花50%或更多的设计周期验证任务。尽管这一水平的努力,近60%的芯片包含功能缺陷和需要re-spin。因为高密度脂蛋白模拟不足以捕获系统级错误,现在芯片设计者利用fpga来加速算法创建和原型。

使用fpga处理大型测试数据集使工程师能够迅速评估算法和体系结构权衡。他们也可以测试下设计真实的场景不会导致沉重的惩罚与高密度脂蛋白模拟器。系统级设计与MATLAB和验证^®和仿真软金宝app件^®帮助工程师快速原型算法在fpga实现这些好处。

这篇文章发表在验证的视野描述创建FPGA原型与MATLAB仿真软件的最佳实践。金宝app主题包括定点量化分析,自动HDL代码生成,高密度脂蛋白cosimulation和FPGA半实物。