Fixed-Point Designer
Modele y optimice algoritmos en punto fijo y punto flotante
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Fixed-Point Designer proporciona tipos de datos y herramientas para optimizar e implementar algoritmos de punto fijo y punto flotante en hardware integrado. Incluye tipos de datos de punto fijo y punto flotante, así como ajustes numéricos específicos de la plataforma.Con Fixed-Point Designer, puede realizar simulaciones bit-true que tienen en cuenta las características del hardware objetivo para números de punto fijo. Luego puede probar y depurar los efectos de la cuantización, como desbordamientos y pérdida de precisión, antes de implementar el diseño en hardware.
Fixed-Point Designer ofrece apps y herramientas para analizar algoritmos de precisión doble y convertirlos en punto flotante o punto fijo de precisión reducida. Las herramientas de optimización permiten seleccionar los tipos de datos que se adaptan a requisitos de precisión numérica y restricciones de hardware objetivo. Para una implementación eficiente, puede reemplazar construcciones de diseño con alta carga computacional por patrones óptimos de hardware, como tablas de búsqueda comprimidas. Además, Fixed-Point Designer permite convertir parámetros entrenables en modelos de Machine Learning y Deep Learning a tipos de datos de punto fijo para un obtener un rendimiento optimizado.
El código C y HDL de producción se puede generar directamente desde los modelos optimizados en punto fijo y flotante.
Modelado de punto fijo
Evalúe tradeoffs de rendimiento en precisión numérica simulando algoritmos de punto fijo con longitudes de palabra, punto binario, o escalado arbitrario de pendiente y sesgo, específicos para la aplicación. Controle los modos de redondeo y el desbordamiento.
Generación de código bit-true
Mantenga concordancia bit-true entre los resultados de simulación y código generado para diseños de precisión reducida, lo que garantiza un despliegue de algoritmos de alta fidelidad.
Modelos de IA de punto fijo
Realice cuantización de parámetros entrenables de modelos de Machine Learning y redes neuronales profundas a tipos de datos de punto fijo como preparación para el despliegue en dispositivos con recursos limitados.
Detección de errores en etapas iniciales
Identifique y depure rápidamente las causas de desbordamientos, pérdida de precisión, y uso ineficiente de rango o precisión. Resuelva problemas de comportamiento numérico en etapas iniciales del flujo de trabajo de diseño basado en modelos, para reducir costes de desarrollo.
Tipificación automática de datos
Mejore la eficiencia numérica de diseños con tipificación automática de datos de punto fijo y punto flotante. Explore los efectos de cuantización en el comportamiento numérico con flujos de trabajo de conversión guiados.
Punto flotante integrado
Convierta automáticamente diseños de precisión doble a precisión simple y precisión media para mejorar la eficiencia en entornos integrados. Emule comportamiento ras a cero para números desnormalizados.
Soporte entre productos
Integre números de punto fijo en todos los diseños, desde el modelado hasta el despliegue final. Aproveche el soporte de punto fijo integrado para flujos de trabajo de señales, procesamiento de audio y comunicaciones.
Bloques de matriz optimizadas para HDL
Acceda a una librería de HDL de punto fijo de bloques de Simulink que modelan patrones de diseño para sistemas de ecuaciones lineales y operaciones con matrices básicas, como descomposición QR, para una implementación en FPGA eficiente en hardware. Genere código HDL con HDL Coder.
Compresión de tablas de búsqueda
Aproxime funciones o subsistemas complejos en términos matemáticos con una tabla de búsqueda óptima. Comprima las tablas de búsqueda existentes para reducir el uso de memoria optimizando los puntos de datos y los tipos de datos.
Recursos del producto:
“Con MATLAB, MATLAB Coder y Fixed-Point Designer, nuestro pequeño equipo de trabajo pudo desarrollar un algoritmo complejo de procesamiento de señales en tiempo real, optimizarlo para reducir los requisitos de potencia y memoria, acelerar la implementación del código embebido y realizar las rigurosas pruebas de validación de dispositivos médicos”.
Preguntas frecuentes sobre Fixed-Point Designer
Fixed-Point Designer proporciona tipos de datos y herramientas para optimizar e implementar algoritmos de punto fijo y punto flotante en hardware embebido, incluidos ajustes numéricos específicos del objetivo y capacidades de simulación bit-true.
Proporciona aplicaciones y herramientas para analizar algoritmos de doble precisión y convertirlos a punto flotante de precisión reducida o a punto fijo, con herramientas de optimización que permiten seleccionar tipos de datos que cumplen los requisitos de exactitud numérica y las restricciones del hardware de destino.
Sí. Se puede generar directamente código C y HDL de producción a partir de modelos optimizados en punto fijo y punto flotante utilizando productos compatibles de generación de código.
Puede realizar simulaciones orientadas al objetivo y bit-true para probar y depurar efectos de cuantización, como desbordamientos y pérdidas de precisión, antes de implementar el diseño en hardware.
Sí. Fixed-Point Designer permite convertir los parámetros entrenables de modelos de Machine Learning y Deep Learning a tipos de datos de punto fijo para obtener un rendimiento optimizado en dispositivos con recursos limitados.
Fixed-Point Designer admite la conversión automática de diseños de doble precisión a precisión simple y media precisión, mejorando la eficiencia en entornos embebidos. También puede emular el comportamiento flush-to-zero para números denormales.
Puede aproximar funciones matemáticamente complejas o subsistemas mediante tablas de búsqueda optimizadas y comprimir tablas de búsqueda existentes para reducir el uso de memoria, optimizando puntos de datos y tipos de datos.
Sí. Incluye la Fixed-Point HDL Library, una biblioteca de bloques de Simulink que modela patrones de diseño eficientes para hardware aplicados a sistemas de ecuaciones lineales y operaciones matriciales fundamentales, como la descomposición QR, para su implementación en FPGA.
Los flujos de conversión pueden identificar funciones no compatibles y sustituirlas mediante implementaciones compatibles o mediante aproximaciones con tablas de búsqueda.
Lookup Table Optimizer es una aplicación que aproxima funciones o bloques mediante tablas de búsqueda optimizadas, con soporte para tipos de datos de punto fijo y punto flotante.
Data Type Agent recomienda tipos de datos de punto fijo para bibliotecas específicas de bloques de Fixed-Point Designer utilizando modelos analíticos y visualización interactiva.
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