Этот пример симулирует моностатическую радиолокационную систему. Это использует область потока данных в Simulink®, чтобы автоматически разделить управляемые данными фрагменты радиолокационной системы в несколько потоков и таким образом улучшания производительности симуляции путем выполнения его на нескольких ядрах рабочего стола.
Область выполнения потока данных позволяет вам использовать несколько ядер в симуляции в вычислительном отношении интенсивных систем. В этом примере показано, как поток данных как область выполнения подсистемы улучшает производительность симуляции модели. Чтобы узнать больше о потоке данных и как запустить модели Simulink с помощью нескольких потоков, смотрите, что Многожильное Выполнение использует Область Потока данных (DSP System Toolbox).
Этот пример симулирует простой сквозной моностатический радар. Меандры усилены блоком передатчика, затем распространенным к и от цели в свободном пространстве. Шум и усиление затем применяются в блоке предусилителя получателя к сигналу возврата, сопровождаемому согласованным фильтром. Потери области значений компенсируются, и импульсы некогерентно интегрированы.
Этот пример использует область потока данных в Simulink, чтобы использовать несколько ядер на вашем рабочем столе, чтобы улучшать производительность симуляции. Доменный параметр Подсистемы Потока данных в этой модели устанавливается как Поток данных. Можно просмотреть это путем выбора подсистемы и затем выбора View> Property Inspector. Области потока данных автоматически делят вашу модель и симулируют систему с помощью нескольких потоков в лучшей производительности симуляции. Если вы устанавливаете Доменный параметр на Поток данных, можно использовать Ассистент Симуляции Потока данных, чтобы анализировать модель, чтобы получить лучшую производительность. Можно открыть Ассистент Симуляции Потока данных путем нажатия на ассистент Потока данных кнопка ниже Автоматического параметра вычисления формата кадра в Property Inspector.
Ассистент Симуляции Потока данных предлагает изменить настройки модели для оптимальной производительности симуляции. Чтобы принять предложенные настройки модели, рядом с настройками модели Suggested для производительности симуляции, нажмите кнопку Принять все. В качестве альтернативы можно расширить раздел, чтобы изменить настройки индивидуально. В этом примере настройки модели уже оптимальны. В Ассистенте Симуляции Потока данных нажмите кнопку Analyze, чтобы запустить анализ области потока данных для производительности симуляции. Если анализ закончен, Ассистент Симуляции Потока данных показывает, сколько потоков подсистема потока данных будет использовать в процессе моделирования.
После анализа модели ассистент показывает один поток, потому что зависимость по данным между блоками в модели препятствует тому, чтобы блоки были выполнены одновременно. Путем конвейеризации информационно-зависимых блоков Подсистема Потока данных может увеличить параллелизм для более высокой пропускной способности. Ассистент Симуляции потока данных показывает рекомендуемое количество конвейерных задержек как Предложенная Задержка. Предложенное значение задержки вычисляется, чтобы дать лучшую производительность.
Следующая схема показывает Ассистенту Симуляции Потока данных, где Подсистема Потока данных в настоящее время задает значение задержки нуля, и предложенная задержка для системы равняется четырем.
Нажмите кнопку Accept рядом с Предложенной Задержкой в Ассистенте Симуляции Потока данных, чтобы использовать рекомендуемую задержку в Подсистеме Потока данных.
Ассистент Симуляции потока данных теперь показывает количество потоков как четыре подразумевать, что блоки в подсистеме потока данных симулируют в параллели с помощью четырех потоков. Использование четырех конвейерных задержек увеличило число блоков, которые могут быть запущены в параллели в Подсистеме Потока данных. Значение задержки может также быть введено непосредственно в Property Inspector для параметра "Задержки". Simulink показывает значение параметров задержки с помощью
тегов в выходных портах подсистемы потока данных.
Мы измеряем повышение производительности использования области потока данных путем сравнения времени выполнения, потраченного для выполнения модели с и не используя поток данных. Время выполнения измеряется с помощью sim команды, которая возвращает время выполнения симуляции модели. Эти числа и анализ были опубликованы на рабочем компьютере Windows с Intel® Xeon® CPU W-2133 3.6 процессора GHz 6 Cores 12 Threads.
Simulation execution time for multithreaded model = 18.95s Simulation execution time for single-threaded model = 27.52s Actual speedup with dataflow: 1.5x
В этом примере показано, как область выполнения потока данных может улучшать производительность в симуляции радиолокационной системы при помощи нескольких ядер на рабочем столе.
