定点设计师

定点设计师

建模和优化定点和浮点算法

开始:

数据类型探索

探索浮点和定点数据类型,以分析数值精度的权衡。

定点规范

使用特定于应用程序的字长度,二进制点缩放,任意斜率和偏置缩放,以及控制细节,如舍入和溢出模式等设计的固定点属性。

指定定点数据类型及其所有属性,例如舍入模式。

浮点模拟

模拟模拟和代码生成中,模拟诸如Flush-to-only的目标硬件行为,例如刷新为零。使用FP16半精密数据类型模拟有限精度浮点®和仿真软金宝app件®

仪表和可视化

通过模型范围内的自动仪器收集模拟数据和统计数据。收集范围数据,以探索和分析您的设计。使用可视化来优化设计,以有效地利用硬件资源。

可视化信号范围和直方图数据。

派生的范围分析

基于您的设计数学分析并确定最坏情况范围或边缘案例的推导信号范围,而无需创建完全详尽的仿真测试台。使用派生范围,您可以确保您的设计可防止或处理所有可能的溢出。

使用设计量程推导量程。

自动数据输入

使用定点和浮点数据类型量化和优化您的设计。

定点量化

通过引导工作流程探索不同的定点数据类型及其对系统数值行为的量化效果。观察设计中变量的动态范围,并确保算法在转换后的浮点和定点表示中的行为始终如一。

使用固定点工具转换浮点模型。

浮点量化

自动将设计从双重精度转换为单精度,并分析单精度的有限精度浮点表示和量化的影响。

自动转换使用单精度转换器。

数据类型优化

通过各种固定点配置自动迭代,以选择最佳的异构数据类型,同时满足系统的数值行为的公差约束。优化旨在最大限度地减少使用有效设计的定点数据类型的总比特宽度。

嵌入式实现

利用高效嵌入算法探索实施权衡并优化您的设计。

函数近似和查找表压缩

近似数学上复杂的函数(如sqrt和exp)或具有最佳查找表的复杂子系统。通过优化数据点和数据类型,压缩现有查找表以减少内存使用。

生成Bit-True代码

确保基于模型的设计从仿真到代码生成,包括加速以及在环中的处理器和在环中的软件仿真的位真一致。分析和验证基于位真表示的定点算法。从低精度设计(包括半精度数据类型)生成高效代码。

验证模拟器中生成代码的位真正行为。

HDL优化矩阵块

访问一个定点HDL图书馆用于模金宝app拟线性方程和核心矩阵操作的模型设计模式的Simulink块,例如QR分解,用于硬件效率在fpga实现。生成使用HDL Coder™结合这些块的设计的HDL代码。

库块为QR分解提供HDL优化的设计模式。

测试和调试

分析、测试和调试算法的数值行为。

溢出和精度损失检测

快速识别,跟踪和调试溢出,精度损耗和浪费范围或精度的源,并将您的设计与理想的浮点行为进行比较。您的模型和代码的比特真实协议最大限度地提高了基于模型的设计的许多好处,使您能够在工作流程早期发现此类问题。

跟踪溢出的根本原因。

测试数值边缘案例

生成数值丰富的定点和浮点值,例如接近边界和正规数的值,以测试算法的边界情况的数值一致性。生成具有不同维度和复杂性的信号组合,并使用整数、浮点或定点数据类型。

使用数据生成器api生成测试数据。