Документация

Создать код

Чтобы создать код для модели, настроенной для параллельного выполнения, на вкладке Приложения редактора Simulink ® выберите Coder Simulink. На вкладке C Code выберите Build. Результирующий код включает:

Созданный код C содержит одну функцию для каждой задачи или триггера, определенного в системе. Задача и триггер определяют имя функции:

void <TriggerName>_TaskName(void);

Содержимое для каждой такой функции состоит из целевого независимого кода C, за исключением:

BufferIndex = 0;
Initialize Buffer[1] with IC

Begin mutual exclusion
 Tmp = 1 - BufferIndex;
End mutual exclusiton
 Read Buffer[ Tmp ];

Write Buffer[ BufferIndex ];
Begin mutual exclusion
BufferIndex = 1 - BufferIndex;
End mutual exclusion

WriterIndex = 0;
ReaderIndex = 1;
Initialize Buffer[1] with IC

Read Buffer[ ReaderIndex ];
ReaderIndex = 1 - ReaderIndex;

Write Buffer[ WriterIndex ]  
 WriterIndex = 1 - WriterIndex;

Wait dataReady;
Read data;
Post readDone;

Wait readDone;
Write data;
Post dataReady;

Сгенерированный код HDL содержит один проект HDL для каждого узла оборудования.

Создать на рабочем столе

Цели Simulink Coder и Embedded Coder ® представляют собой пример цели для создания кода для операционных систем ^Windows ®, ^Linux ® и Mac OS. Он известен как собственный пример потоков, который используется для развертывания модели на рабочем столе. Возможно, рабочий стол не является конечной целью, но может помочь профилировать и оптимизировать модель перед развертыванием на другой цели.

Если указан целевой объект встроенного кодера, внесите следующие изменения в диалоговом окне «Параметры конфигурации».

После настройки модели нажмите Ctrl-B, чтобы создать и развернуть ее на рабочем столе. Пример собственных потоков иллюстрирует, как Simulink Coder и Embedded Coder используют целевые API-интерфейсы многопоточности и примитивы управления данными, как показано в разделе Пример многопоточных API-интерфейсов, используемых собственными потоками. Передача данных между одновременно выполняемыми задачами выполняется так, как описано в разделе Параметры передачи данных. Продукты кодера используют API на поддерживаемых целевых устройствах для этого поведения, как описано в разделе Пример API защиты и синхронизации данных, используемых собственными потоками.

Профилирование и оценка явно секционированных моделей на рабочем столе

Выполните профилирование выполнения кода на многоядерном целевом компьютере с помощью панели Отчет о профиле (Profile Report) диалогового окна Параллельное выполнение (Concurrent Execution). Для профилирования можно использовать цели Simulink Coder (GRT) и Embedded Coder (ERT). Профилирование помогает определить области модели, которые являются узкими местами выполнения. Можно проанализировать время выполнения каждой задачи и найти задачу, которая занимает большую часть времени выполнения. Например, можно сравнить среднее время выполнения задач. Если задача требует больших вычислений или не удовлетворяет требованиям и перерасходам в реальном времени, ее можно разбить на задачи, которые менее интенсивны и могут выполняться одновременно.

При создании отчета по профилю программное обеспечение:

После анализа отчета о профиле рассмотрите возможность изменения сопоставления блоков модели для эффективного использования параллелизма, доступного в многоядерной системе (см. Сопоставление блоков с задачами, триггерами и узлами).

Simulink.architecture.profile('slexMulticoreSolverExample');

Simulink.architecture.profile('slexMulticoreSolverExample',120);

Настройка сгенерированного кода C

Созданный код подходит для различных приложений и сред разработки. Для удовлетворения потребностей можно настроить созданный код C, как описано в разделе Целевая разработка (Embedded Coder). В дополнение к этим возможностям настройки, для многоядерных и разнородных целей можно дополнительно настроить созданный код следующим образом: