Fixed-Point Designer

 

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 en punto fijo y en punto flotante en hardware embebido. Incluye tipos de datos en punto fijo y en punto flotante, así como ajustes numéricos específicos de la plataforma. Con Fixed-Point Designer puede realizar una simulación que detecta la plataforma de tipo bit-true para punto fijo. A continuación, puede probar y depurar los efectos de la cuantización, como desbordamientos y pérdida de precisión, antes de implementar el diseño en el hardware.

Fixed-Point Designer proporciona apps y herramientas para analizar algoritmos de doble precisión y convertirlos en punto flotante o en punto fijo de precisión reducida. Las herramientas de optimización permiten seleccionar los tipos de datos que se adaptan a sus requisitos de precisión numérica y a las restricciones de hardware de la plataforma. Para una implementación eficiente, puede reemplazar las construcciones de diseño que requieren muchos cálculos por patrones óptimos de hardware, como tablas de búsqueda comprimidas.

El código C y HDL de producción se puede generar directamente desde los modelos optimizados en punto fijo y flotante.

Más información:
¿Qué es Fixed-Point Designer?

Exploración de tipos de datos

Explore tipos de datos en punto flotante y punto fijo para analizar el tradeoff en la precisión numérica.

Especificación en punto fijo

Especifique las propiedades de punto fijo de su diseño con longitudes de palabra, escalado de punto binario y escalado de pendiente arbitraria y desviación específicos para la aplicación, así como detalles de control tales como los modos de redondeo y desbordamiento.

Conceptos básicos del punto fijo
Creación de datos en punto fijo en MATLAB
Especificación del escalado en punto fijo
Escalado: pendiente y desviación
Un tipo de datos en punto fijo y sus propiedades.

Especificación de un tipo de datos en punto fijo y de todas sus propiedades, tales como el modo de redondeo.

Simulación en punto flotante

Emule el comportamiento de la plataforma de hardware para números en punto flotante desnormalizados, tales como el ras a cero, tanto en la simulación como en la generación de código. Simule punto flotante de precisión limitada con un tipo de datos de media precisión fp16 en MATLAB® y Simulink®.

Generación de código C de media precisión nativo a partir de modelos de Simulink (2:24)
Comportamiento de simulación para números desnormalizados
Tipo de datos de media precisión en MATLAB
Tipo de datos de media precisión en Simulink
Invalidación de tipos de datos
¿Qué es la media precisión?

Instrumentación y visualización

Recopile datos y estadísticas de simulación del modelo completo a través de instrumentación automática. Recopile datos de rango para explorar y analizar sus diseños. Las visualizaciones le permiten optimizar su diseño y utilizar  los recursos de hardware eficientemente.

Exploración de rangos de señales
Exploración de tipos de datos y visualización de rangos de señales (2:29)
Visualización de rangos de señales.

Visualización de rangos de señales y datos de histogramas.

Análisis del rango derivado

Derive los rangos de las señales basándose en el análisis matemático de su diseño y determine los rangos en los casos más desfavorables o los casos límite, sin necesidad de crear bancos de pruebas de simulación completamente exhaustivos. Los rangos derivados le permiten asegurarse de que su diseño pueda evitar o gestionar posibles desbordamientos.

Análisis del rango derivado
Derivación de rangos mediante rangos de diseño
Derivación de rangos mediante rangos de diseño.

Derivación de rangos mediante rangos de diseño

Introducción automática de datos

Cuantice y optimice sus diseños con tipos de datos en punto fijo y punto flotante.

Cuantización en punto fijo

Explore distintos tipos de datos en punto fijo y sus efectos de cuantización en el comportamiento numérico de su sistema con un flujo de trabajo guiado. Observe el rango dinámico de las variables de su diseño y asegúrese de que el algoritmo se comporte de manera coherente en la representación en punto flotante y en punto fijo tras la conversión.

Autoescalado mediante la herramienta Fixed-Point Tool
Conversión de un modelo en punto flotante a punto fijo con Fixed-Point Tool
¿Qué es la cuantización?
La herramienta Fixed-Point Tool.

Conversión de un modelo en punto flotante mediante la herramienta Fixed-Point Tool.

Cuantización en punto flotante

Convierta automáticamente un diseño de precisión doble a precisión simple y analice los efectos de la representación en punto flotante con precisión limitada y cuantización en precisión simple.

Single Precision Converter (1:51)
Conversión de modelos de Simulink en punto flotante de precisión simple
Conversión automática mediante el convertidor Single Precision Converter.

Conversión automática mediante el convertidor Single Precision Converter.

Optimización de tipos de datos

Realice iteraciones automáticamente con varias configuraciones en punto fijo para escoger los tipos de datos heterogéneos óptimos, al tiempo que respeta las limitaciones de tolerancia del comportamiento numérico de su sistema. La optimización intenta minimizar el ancho de bit total utilizando tipos de datos en punto fijo para conseguir un diseño eficiente.

¿Qué es la optimización de tipos de datos? (2:28)
Optimize Fixed-Point Data Types for a System
Optimización de tipos de datos en punto fijo para un sistema
Implementación en punto fijo eficiente de un filtro en una FPGA

Implementación embebida

Explore los tradeoffs de implementación y optimice sus diseños con algoritmos eficientes embebidos .

Aproximación de funciones y compresión de tablas de búsqueda

Aproxime funciones matemáticamente complejas (como sqrt o exp) o subsistemas complejos 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.

Aproximación de una función con una tabla de búsqueda óptima (1:44)
Reducción de la necesidad de memoria de su sistema de transmisión (3:27)
Aproximación de funciones con una tabla de búsqueda directa
Cómo generar una tabla de búsqueda de AUTOSAR utilizando la optimización de tablas de búsqueda (3:19)
Uso de tablas de búsqueda para acelerar la inferencia de deep learning (2:10)
Optimización de tablas de búsqueda

Generación de código de tipo bit-true

Asegúrese de que exista concordancia de tipo bit-true en todo el diseño basado en modelos, desde la simulación hasta la generación de código, incluyendo la aceleración y las simulaciones de tipo processor-in-the-loop y software-in-the-loop. Analice y verifique algoritmos en punto fijo basados en representaciones de tipo bit-true. Genere código eficiente a partir de diseños de precisión reducida, incluidos aquellos con tipos de datos de media precisión.

Diseño de tipo bit-true de filtros
Generación de código en punto fijo
Optimización del código generado
Simulación de tipo bit-true.

Verificación del comportamiento de tipo bit-true del código generado en un simulador.

Bloques de matriz optimizados para HDL

Acceda a una librería HDL en punto fijo de bloques de Simulink que modelan patrones de diseño para sistemas de ecuaciones lineales y operaciones matriciales básicas, como la descomposición QR, para una implementación en FPGA eficiente para hardware. Genere código HDL para diseños que incorporan estos bloques utilizando HDL Coder™.

Fixed-Point HDL Library
Descomposición QR en ráfaga
Descomposición QR en ráfaga compleja
Resolución de matrices de ráfaga real
Bloque de descomposición QR en ráfaga compleja.

Bloque de librería que proporciona un patrón de diseño optimizado para HDL para la descomposición QR.

Pruebas y depuración

Analice, pruebe y depure el comportamiento numérico de sus algoritmos.

Detección de desbordamiento y pérdida de precisión

Identifique, rastree y depure rápidamente las causas del desbordamiento, los rangos o la precisión desperdiciados y compare su diseño con un comportamiento en punto flotante ideal. La concordancia de tipo bit-true entre el modelo y el código maximiza muchas de las ventajas del diseño basado en modelos, lo que le permite descubrir problemas desde el comienzo del flujo de trabajo.

Detección de desbordamientos
Detección de pérdida de precisión
Diagnósticos de pérdida de precisión y cuantización para tipos embebidos (8:50)
Detección de desbordamientos y depuración.

Rastreo de la causa raíz de un desbordamiento.

Pruebe casos límite numéricos

Genere valores en punto fijo y en punto flotante con gran riqueza numérica, como valores cercanos a los límites y números desnormalizados, para probar casos límite de sus algoritmos en relación con la coherencia numérica. Genere combinaciones de señales con dimensiones y complejidad variables, así como tipos de datos enteros, en punto flotante o en punto fijo.

Generador de datos
Prueba de diferencias numéricas con el bloque Sum
API de generador de datos.

Generación de datos de prueba con API de generador de datos.

Recursos del producto:

Documentación Funciones Artículos técnicos Casos prácticos Requisitos del sistema Notas de la versión

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