Fixed-Point Designer には、固定小数点アルゴリズムおよび浮動小数点アルゴリズムを最適化して組み込みハードウェアに実装するためのデータ型とツールが用意されています。これには、固定小数点データ型、浮動小数点データ型、およびターゲット固有の数値設定が含まれます。Fixed-Point Designer を使用すると、固定小数点に対してビットトゥルーな、ターゲットを意識したシミュレーションを実行することができます。そして、その設計をハードウェアに実装する前に、オーバーフローや桁落ちなどの量子化の影響をテストしてデバッグできます。
Fixed-Point Designer には、倍精度アルゴリズムを解析して、精度を下げて浮動小数点または固定小数点に変換するためのアプリとツールが用意されています。また、最適化ツールを使用して、数値精度の要件やターゲット ハードウェアの制約を満たすデータ型を選択できます。効率的な実装にするために、計算量が多い設計構造を、圧縮ルックアップ テーブルなどのハードウェアに最適なパターンに置き換えることもできます。さらに、Fixed-Point Designer は、機械学習およびディープラーニング モデルの学習可能なパラメータを固定小数点データ型に変換し、最適なパフォーマンスを実現します。
C および HDL の量産コードは、固定小数点および浮動小数点に最適化されたモデルから直接生成できます。
固定小数点モデリング
アプリケーション固有の語長、2 進小数点、または任意の傾きとバイアスのスケーリングを用いて固定小数点アルゴリズムをシミュレーションすることで、数値精度に対する性能のトレードオフを評価します。丸めモードやオーバーフローモードなどの詳細を制御します。
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固定小数点 AI モデル
リソースに制約のあるデバイスへの展開に備えるため、機械学習モデルとディープ ニューラル ネットワークの学習可能なパラメーターを固定小数点データ型に量子化します。
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エラーを早期発見
オーバーフロー、桁落ち、範囲または精度の損失の原因をすばやく特定してデバッグします。モデルベースデザイン (MBD、モデルベース開発) のワークフローのより早い段階で数値的動作の問題を解決し、開発コストを削減します。
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自動データ型指定
固定小数点と浮動小数点の自動データ型指定を用いて、設計の数値効率を向上させます。ガイド付きの変換ワークフローを用いて、数値的動作に対する量子化の効果を探索します。
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組み込みの浮動小数点
設計を倍精度から単精度および半精度に自動的に変換することで、組み込み環境での効率性を向上させます。非正規数向けに flush-to-zero 動作をエミュレートします。
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製品横断的なサポート
モデル化から最終展開まで、設計全体に固定小数点を統合できます。信号、オーディオ処理、通信のワークフローで、組み込みの固定小数点サポートを活用できます。
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HDL 最適化行列ブロック
ハードウェア効率の高い FPGA 上での実装のために、QR 分解などの線形方程式およびコア行列演算の設計パターンをモデル化する Simulink ブロックの固定小数点 HDL ライブラリにアクセスします。HDL Coder を使用して HDL コードを生成します。
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ルックアップテーブルの圧縮
数学的に複雑な関数や複雑なサブシステムを、最適なルックアップテーブルで近似します。データ ポイント数とデータ型を最適化することで、既存のルックアップ テーブルを圧縮してメモリ使用量を削減します。
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製品リソース:
「MATLAB、MATLAB Coder、Fixed-Point Designer を組み合わせることで、小規模なチームでも、複雑なリアルタイム信号処理アルゴリズムを開発することができました。また、アルゴリズムを最適化して消費電力やメモリ要件を削減しただけでなく、組み込みコードの実装を加速し、医療機器の妥当性確認に必要な厳密なテストを実行することができました。」
Marina Brockway, VivaQuant
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