В этом примере показано, как аудио beamforming модель системной симуляции в Simulink® может иметь улучшенную производительность с помощью области потока данных. Это использует область потока данных в Simulink®, чтобы автоматически разделить управляемые данными фрагменты системы связи 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.
Этот пример показывает акустическому beamforming использование универсальной линейной матрицы (ULA) микрофонов. Модель симулирует прием трех звуковых сигналов от различных направлений на однородно расположенном с интервалами линейном массиве микрофона с 10 элементами. После сложения теплового шума в приемнике beamforming применяется для углов другого источника, и результат проигрывается на звуковом устройстве. Источник аудиосигналов, который должен проигрываться в аудиоплеере, может быть выбран с помощью диалогового окна из Избранного Исходного блока.
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 для лучшей эффективности симуляции. Если вы устанавливаете Доменный параметр на Поток данных, можно использовать Ассистент Симуляции Потока данных, чтобы анализировать модель, чтобы получить лучшую эффективность. 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 эффективности симуляции. Чтобы принять предложенные настройки модели, рядом с настройками модели Suggested для эффективности 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 эффективности симуляции. Если анализ закончен, Ассистент Симуляции Потока данных показывает, сколько потоков подсистема потока данных будет использовать в процессе моделирования.
После анализа модели ассистент показывает три потока. Это вызвано тем, что три блока формирователя луча в вычислительном отношении интенсивны и могут запуститься параллельно. Три блока формирователя луча однако, зависьте от Массива Микрофона и блоков Приемника. Конвейерные задержки могут использоваться, чтобы повредить эту зависимость и параллелизм увеличения. Ассистент Симуляции Потока данных показывает рекомендуемое количество конвейерных задержек как Предложенная Задержка. Предложенное значение задержки вычисляется, чтобы дать лучшую эффективность.
Следующая схема показывает Ассистенту Симуляции Потока данных, где Подсистема Потока данных в настоящее время задает значение задержки нуля, и предложенная задержка для системы является той. Нажмите кнопку Accept рядом с Предложенной Задержкой в Ассистенте Симуляции Потока данных, чтобы использовать рекомендуемую задержку для Подсистемы 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 под управлением 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 = 2.92s Simulation execution time for single-threaded model = 6.44s Actual speedup with dataflow: 2.2x
В этом примере показано, как многопоточность с помощью области потока данных может улучшать производительность в моностатической имитационной модели радиолокационной системы с помощью нескольких ядер на рабочем столе.
