Документация

Сгенерируйте код

Чтобы сгенерировать код для модели, которая сконфигурирована для параллельного выполнения, на вкладке Apps Simulink^® редактор, выберите Simulink Coder. На вкладке C Code выберите Build. Получившийся код включает в себя:

Сгенерированный 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 независимого от целевого кода С, 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 HDL-код содержит по одному HDL-проекту для каждого аппаратного узла.

Создайте на рабочем столе

Simulink Coder и Embedded Coder^® целевые системы предоставляют пример целевого объекта для генерации кода для Windows^®, Linux^® и операционные системы Mac OS. Он известен как native threads example, который используется для развертывания вашей модели на рабочем столе. Рабочий стол может не быть вашим конечным объектом, но может помочь профилировать и оптимизировать вашу модель, прежде чем развертывать ее на другой цели.

Если вы задали цель Embedded Coder, внесите следующие изменения в диалоговом окне Параметров конфигурации.

После настройки модели нажмите Ctrl-B, чтобы создать и развернуть ее на рабочем столе. Пример нативных потоков иллюстрирует, как Simulink Coder и Embedded Coder используют специфичные для целевого устройства API и примитивы управления данными, как показано на примере многопоточных API, используемых нативными потоками. Передача данных между одновременно выполняемыми задачами выполняется так, как описано в опциях передачи данных». Продукты кодера используют API на поддерживаемых целях для этого поведения, как описано в примере защиты данных и синхронизации API, используемых собственными потоками.

Профилирование и оценка явно секционированных моделей на рабочем столе

Профилируйте выполнение кода на многоядерном целевом устройстве с помощью панели Profile Report диалогового окна Параллельное выполнение. Профилировать можно с помощью Simulink Coder (GRT) и Embedded Coder (ERT) целевых устройств. Профилирование помогает вам идентифицировать области в модели, которые являются узкими местами выполнения. Можно проанализировать время выполнения каждой задачи и найти задачу, которая занимает большую часть времени выполнения. Для примера можно сравнить средние времена выполнения задач. Если задача является интенсивной в расчетах или не удовлетворяет требованиям реального времени и переполнениям, можно разбить ее на задачи, которые менее интенсивны в расчетах и которые могут запускаться одновременно.

Когда вы генерируете отчет профиля, программное обеспечение:

После анализа отчета профиля рассмотрите изменение отображения блоков Model для эффективного использования параллелизма, доступного в многоядерной системе (см. «Сопоставление блоков с задачами», «Триггеры» и «Узлы»).

Simulink.architecture.profile('slexMulticoreSolverExample');

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

Настройка сгенерированного кода C

Сгенерированный код подходит для многих различных приложений и сред разработки. Для удовлетворения ваших потребностей можно настроить сгенерированный код C, как описано в Target Development (Embedded Coder). В дополнение к этим возможностям индивидуальной настройки, для многоядерных и неоднородных целей можно дополнительно настроить сгенерированный код следующим образом: