Многоядерные процессорные целевые системы

Моделируйте параллельное выполнение для систем, разработанных для развертывания на многоядерной системе или системе FPGA

Многоядерное программирование, или моделирующий для параллельного выполнения, помогает вам создать параллельные системы для развертывания на многоядерном процессоре и многопроцессорных системах. Примерами таких систем является обработка сигналов и системы управления объекта. Simulink® делящие и сопоставляющие методы помогает вам преодолеть общие проблемы в разработке систем для параллельного выполнения.

Рисунок показывает демонстрационную систему с несколькими функциями, спроектированными, чтобы выполниться на центральном процессоре - и основанная на FPGA многопроцессорная система. Система разделена на несколько компонентов, которые сопоставлены с планировщиком задач центрального процессора или FPGA.

Чтобы изучить основные принципы многоядерного программирования, смотрите Концепции в Многоядерном программировании. Для получения информации о том, как спроектировать системы для параллельного выполнения в Simulink, смотрите Многоядерное программирование с Simulink.

Функции

Simulink.architecture.configСоздайте или преобразуйте настройку для параллельного выполнения
Simulink.architecture.addДобавьте задачи или триггеры к выбранной архитектуре модели
Simulink.architecture.deleteУдалите триггеры и задачи от выбранной архитектуры модели
Simulink.architecture.find_systemНайдите объекты под объектом архитектуры
Simulink.architecture.get_paramПолучите параметры конфигурации объектов архитектуры
Simulink.architecture.importAndSelectИмпортируйте и выберите целевую архитектуру для среды параллельного выполнения для модели
Simulink.architecture.profileСгенерируйте отчет профиля для модели, сконфигурированной для параллельного выполнения
Simulink.architecture.registerДобавьте пользовательскую целевую архитектуру в селектор целевой архитектуры параллельного выполнения
Simulink.architecture.set_paramУстановите свойства объектов архитектуры

Классы

Simulink.GlobalDataTransferСконфигурируйте передачи данных параллельного выполнения

Примеры и руководства

Сконфигурируйте свою модель для параллельного выполнения

Узнать, как сконфигурировать вашу модель Simulink, чтобы использовать в своих интересах параллельное выполнение.

Задайте целевую архитектуру

Выберите или задайте целевую архитектуру для модели, сконфигурированной для параллельного выполнения.

Разделите свою модель Используя явное разделение

Добавьте задачи, создайте разделы и сопоставьте отдельные задачи с разделами с помощью явного разделения.

Сконфигурируйте настройки передачи данных между параллельными задачами

Задайте опции для обработки передач данных между одновременно выполняющимися разделами.

Оптимизируйте и развернитесь на многожильной цели

Сконфигурируйте модель для параллельного выполнения с помощью явного разделения и разверните его в цель.

Реализуйте параллелизм данных в Simulink

В этом примере показано, как реализовать параллелизм данных для системы в модели Simulink.

Реализуйте параллелизм задачи в Simulink

Узнать, как реализовывать параллелизм задачи для системы в модели Simulink.

Реализуйте конвейеризацию в Simulink

В этом примере показано, как реализовать конвейеризацию для системы в модели Simulink.

Присвоение задач к ядрам для многоядерного программирования

В этом примере показано, как использовать в своих интересах выполнение кода на многоядерном процессоре графическим разделением.

Реализуйте БПФ на многоядерном процессоре и FPGA

Этот пример показывает вам, как использовать в своих интересах цель многоядерного процессора с ускорением FPGA путем графического разделения модели.

Многожильное развертывание модели объекта управления

Этот пример иллюстрирует, как использовать в своих интересах выполнение многопоточного кода на многоядерном процессоре с помощью графического разделения.

Концепции

Концепции в многоядерном программировании

Теория, относящаяся к моделированию для параллельного выполнения.

Многоядерное программирование с Simulink

Моделирование для параллельного выполнения с помощью Simulink.

Неявное и явное разделение моделей

Узнайте об основных отличиях между неявным и явным разделением.

Окно параллельного выполнения: основная панель

Параметры для конфигурирования задач для параллельного выполнения

Опции передачи данных для параллельного выполнения

Эта вкладка отображает опции передачи данных для конфигурирования моделей для целей с многоядерными процессорами.

Поддерживаемые цели для многоядерного программирования

Разверните модели параллельного выполнения в поддерживаемые многожильные цели.

Ограничения с многоядерным программированием в Simulink

Ограничения и факторы при разделении модели для параллельного выполнения.

Сопутствующая информация

Рекомендуемые примеры

Assigning Tasks to Cores for Multicore Programming

Присвоение задач к ядрам для многоядерного программирования

Используйте в своих интересах выполнение кода на многоядерном процессоре графическим разделением. Этот пример требует, чтобы Simulink Coder™ сгенерировал многопоточный код.

Открыть скрипт
Implement an FFT on a Multicore Processor and an FPGA

Реализуйте БПФ на многоядерном процессоре и FPGA

Используйте в своих интересах цель многоядерного процессора с ускорением FPGA путем графического разделения модели. Этот пример требует, чтобы Simulink Coder™ сгенерировал многопоточный код и HDL Coder™, чтобы сгенерировать HDL-код. Вы не можете сгенерировать HDL-код в системах Macintosh.

Открытая модель
Multicore Programming of a Field-Oriented Control on Zynq

Многоядерное программирование ориентированного на поле управления на Zynq

Демонстрирует, как реализовать алгоритм управления, содержащий несколько уровней на Zynq. Чтобы использовать в своих интересах и ядра и оборудование FPGA, пример использует графический подход разделения, таким образом, что код от различных разделов распределяется на ядрах и оборудовании.

Открытая модель
Multicore Deployment of a Plant Model

Многожильное развертывание модели объекта управления

Иллюстрирует, как использовать в своих интересах выполнение многопоточного кода на многоядерном процессоре с помощью графического разделения. Этот пример требует, чтобы Simulink® Coder™ сгенерировал многопоточный код.

Открытая модель
Modeling Objects with Identical Dynamics Using For Each Subsystem

Моделирование объектов с идентичной динамикой Используя для каждой подсистемы

Модель несколько объектов с идентичной динамикой с помощью Для Каждой подсистемы. Количество объектов параметрируется длиной входного сигнала.

Открытая модель
Vectorizing a Scalar Algorithm with a For Each Subsystem

Векторизация скалярного алгоритма с для каждой подсистемы

Используйте Для Каждой подсистемы. В этом примере операции выполняются на векторе для простоты.

Открытая модель
Tiled Processing of 2D Signals with For Each Subsystem

Мозаичная обработка 2D сигналов с для каждой подсистемы

Используйте Для Каждой Подсистемы. В этом примере операции выполняются на матрицах.

Открытая модель
Neighborhood Processing Using For Each Subsystems

Обработка окружения Используя для каждого подсистемы

Используйте Для Каждого блока Subsystem, чтобы обработать данные о субматрице, когда соседние подматрицы перекроют друг друга. Чтобы продемонстрировать этот подход обработки данных, пример реализует обнаружение ребра изображений с линейными фильтрами с помощью Для Каждого блока Subsystem. У каждого Для Каждого блока Subsystem есть блок For Each, который должен быть сконфигурирован для разделения и конкатенации.

Открытая модель
Multithreaded Simulation using For Each Subsystem

Многопоточное использование Симуляции Для Каждой Подсистемы

Ускорьте выполнение модели на нескольких ядрах с помощью Для Каждой Подсистемы в Быстрой симуляции Акселератора.

Открытая модель

Документация Simulink

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте