Fixed-Point Designer nedir?
Fixed-Point Designer, algoritmaları gömülü donanımın sayısal kısıtlarına uyarlamak için kullanılan bir araç kutusudur. Kelime uzunluğu, ikilik nokta konumu ve keyfi eğim-kaydırma ölçeklemesiyle sabit noktalı davranışı simüle eder; yuvarlama ve taşma modlarını ayrı ayrı denetlersiniz. Böylece duyarlık ile kaynak kullanımı arasındaki dengeyi donanıma çıkmadan ölçersiniz. Veri tipi fonksiyonlarının tamamı MathWorks dokümantasyonunda yer alır.
Araç kutusu yalnızca modelleme yapmaz, dönüşümü de üstlenir. Guided workflow adımları çift duyarlıklı tasarımı sabit noktalıya ya da tek ve yarım duyarlıklı kayan noktaya çevirir; önerilen veri tiplerini simülasyon aralıklarına bakarak belirler. Ayrıca makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerinin öğrenilebilir parametrelerini nicemleyerek kısıtlı cihazlara hazırlar. Üretilen kod ile simülasyon arasındaki bit-true eşleşme korunduğu için, donanımda gördüğünüz davranış masaüstünde doğruladığınız davranışla aynıdır.
Fixed-Point Designer Temel Yetenekleri
Sabit Noktalı Modelleme
Uygulamaya özel kelime uzunluğu, ikilik nokta ve eğim-kaydırma ölçeklemesiyle algoritmayı simüle edersiniz. Ayrıca yuvarlama ve taşma davranışını ayrıntı düzeyinde belirlersiniz.
Böylece sayısal duyarlığın performansa etkisini donanım maliyeti doğmadan ölçersiniz.
Bit-True Kod Üretimi
Azaltılmış duyarlıklı tasarımlarda simülasyon ile üretilen kod arasındaki bit-true eşleşme korunur. Dolayısıyla masaüstünde doğruladığınız davranışı donanımda da görürsünüz.
Dolayısıyla doğrulama adımlarını tekrar etmeniz gerekmez.
Hataları Erken Yakalayın
Taşma, duyarlık kaybı ve boşa harcanan aralık kaynaklarını hızla bulur ve ayıklarsınız. Çünkü simülasyon sırasında sinyal aralıkları histogram olarak toplanır.
Sayısal davranış sorunları tasarımın erken aşamasında çözülür; geliştirme maliyeti düşer.
Otomatik Veri Tipi Seçimi
Fixed-Point Tool, yönlendirilmiş dönüşüm akışlarıyla uygun veri tiplerini önerir. Böylece nicemlemenin sayısal davranışa etkisini adım adım incelersiniz.
Ayrıca kayan noktalı bir tasarımı sabit noktalıya çevirirken karşılaştırma raporları da üretirsiniz.
Gömülü Kayan Nokta
Çift duyarlıklı tasarımları tek ve yarım duyarlığa otomatik çevirir, gömülü ortamda verimliliği artırırsınız. Üstelik subnormal sayılar için sıfıra düşürme davranışını da taklit edersiniz.
Böylece kayan nokta gerektiren algoritmaları küçük bellekli hedeflere sığdırırsınız.
Arama Tablosu Sıkıştırma
Karmaşık fonksiyonları ve alt sistemleri en uygun arama tablolarıyla yaklaşık olarak temsil edersiniz. Ayrıca mevcut tabloları veri noktası ve veri tipi açısından optimize ederek bellek kullanımını düşürürsünüz.
Böylece yakıt kontrolü gibi tablo ağırlıklı modeller gömülü belleğe rahatça sığar.