MATLAB®於FPGA原型化 使用MATLAB與Simulink進行原型開發、部署與除錯
無需具備大量FPGA設計經驗，你也可以在以FPGA為基礎的硬體上將演算法原型化。
透過MATLAB和Simulink，你可以：
- 使用經過認證的IP模塊與子系統建立可部署於硬體的設計
- 模擬系統層級硬體行為，在部署至FPGA前消除錯誤
- 產生適用於FPGA或SoC裝置的HDL與C程式碼
- 自動部署至AMD®和Intel® FPGA與SoC板子和套件
- 探測並捕捉執行於硬體的訊號
無需具備大量FPGA設計經驗，你也可以在以FPGA為基礎的硬體上將演算法原型化。
透過MATLAB和Simulink，你可以：
你可以漸進地將即時硬體元件加入你的設計，從透過即時空中輸入/輸出來模擬演算法到完整地部署至FPGA或SoC SDR平台或客製板子。
Wireless HDL Toolbox之中經過硬體認證的無線設計IP模塊盒子系統讓你可以快速地開始。IP包含了範例，向你展示如何從使用MATLAB開發演算法，到使用Simulink建立無線系統實現的模型。所有的IP都被量化為定點，你可以接著使用Fixed-Point Designer來管理客製邏輯的量化，再使用HDL Coder進行部署。
你可以探索控制演算法執行於FPGA硬體的效能或透過以FPGA為基礎的硬體迴圈(hardware-in-the-loop)來加速受控體模型。透過廣泛支援數學和三角函數的定點或原生浮點HDL程式碼生成，HDL Coder提供直接的方法，協助從Simulink模型通往硬體。
如果你正在探索如何為SoC的部署進行演算法區分，你可以搜尋並模擬區分策略，在部署到原型平台之前先就性能表現進行評估。接著，可以將預先配置的套件、Speedgoat硬體，或你自己的客製化板子作為部署的目標。
你可以藉由自動產生HDL與C程式碼將視覺演算法原型化於連接到MATLAB與Simulink的以FPGA為基礎的平台。你也可以使用經過硬體認證的視覺處理模塊建立實現模型來模擬硬體行為，如像素流(pixel streaming)、基於鄰域的演算法(neighborhood-based algorithms)、外部記憶體存取、以及控制訊號。
你可以將模型部署至帶有攝影機的現成FPGA評估套件。或者，你的硬體團隊可以為平台提供支援，讓你可以直接從MATLAB與Simulink部署原型。
僅需要透過少量的MATLAB指令，你可以在FPGA和SoC板進行網路的原型化來加速深度學習推論。接下來，你可以分析FPGA推論的性能表現、調整網路、量化為定點、重新部署，從而在MATLAB內進行網路的迭代。最後，你可以產生不依賴於特定部標得HDL IP核心，交由硬體團隊來進行實現。
帶有真實世界輸入的FPGA原型可幫助你發覺早期模擬並未發現並修正的錯誤。你可以將邏輯插入到FPGA或SoC原型，方便使用MATLAB指令來互動式地對AXI可存取的暫存器讀取和編寫，或者從FPGA結構內部的測試點捕捉資料。如果你偏好使用MATLAB或Simulink測試平台來執行你的FPGA原型，FPGA迴圈(FPGA-in-the-loop)可將設置自動化，管理模擬介面來傳送資料至FPGA並將資料讀取回到你的測試平台。
這些技巧支援各種板子，包含AMD、Intel、和Microsemi裝置，或者你可以 自行定義來使用客製化板子進行FPGA迴圈驗證。
