MathWorks 针对ARM Cortex 全系列优化了自动生成代码
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- 燕山大学
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MathWorks 针对ARM Cortex 全系列优化了自动生成代码
通过优化自动生成代码,帮助嵌入式系统开发人员将基于模型设计的方法扩展到ARM Cortex-A/R/M系列处理器上。
中国北京 – 2014 年 11 月 5 日 – MathWorks 今日宣布, MATLAB 和 Simulink 模型自动生成代码工具现已针对 ARM CortexTM 处理器全系列进行了优化。在汽车、航空、信号处理和医疗设备等行业使用 ARM Cortex 处理器的嵌入式系统开发人员现在可以自动生成代码,加速执行时间并减小内存使用。这种生成优化代码的能力有助于小型设计团队将基于模型设计的方法扩展到各种应用和设备,包括电机控制、电力电子、音频及通信领域。
基于支持 Cortex-R 和 Cortex-M 内核的 CMSIS 库,Embedded Coder 现提供了对Ne10 DSP 库的支持,这有助于为全系列的基于 ARM Cortex-A 处理器的设备生成优化的数字信号处理滤波器代码。Simulink 还内置了对基于 ARM 的硬件设备的支持,包括 BeagleBone Black、Xilinx Zynq、STMicroelectronics Discovery Board 和 Freescale Freedom Board。其他常用的基于 ARM 的设备(包括 Texas Instruments Hercules 和 Analog Devices CMx40 硬件)也有第三方工具支持集成。
在软件和硬件设计过程中,基于模型设计为工程师提供三大主要优势。
利用 Simulink进行桌面系统仿真,工程师可以在早期发现错误并优化设计。
Embedded Coder 自动代码生成功能可以防止手工编码错误并优化代码。
利用 Embedded Coder 的处理器在环的功能自动化测试模型代码,可节省时间(通过重用测试集)并提高代码质量。
ARM 嵌入式部门副总裁 Richard York 说:“我们与 MathWorks 的合作关系将持续帮助开发人员高效的生成精准的代码,他们对全系列的基于 Cortex 处理器的设备的支持,是重要的一步。借助Ne10 优化代码,使用ARM Cortex-A 处理器的嵌入式系统开发人员现在可以通过基于模型设计的方法实现成本节省并缩短上市时间,同时在 ARM 内核上实现快速的 NEON™ 代码性能。”
MathWorks 设计自动化市场总监 Paul Barnard 说:“随着图像处理、雷达和通信愈来愈受关注,基于 ARM Cortex 的器件也越来越多地被应用到各色各样的消费电子和商用设备上。随之而来的,嵌入式软件工程师和系统级设计师都经常需要在相同的环境中仿真其软件和系统。生成优化代码的能力将为开发基于 ARM 的器件的工程师团队提供一条接入基于模型设计的通道,使得他们可以在开始建模的同时,明确他们可以从模型自动生成嵌入式系统的代码。” |
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