從Dataflow領(lǐng)域（domain）可以看出Simulink模型中的建模型式，這些型式可以被分配到多個(gè)執(zhí)行緒來(lái)平行地執(zhí)行。這種方法利用主機(jī)CPU所提供的處理能力帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)，借以優(yōu)化吞吐量、縮短模擬時(shí)間。由于在運(yùn)算工作被分散到整個(gè)模型時(shí)可以加入平行處理，Dataflow領(lǐng)域（domain）的效果最好。不過(guò)，這種方式僅適用于離散訊號(hào)。

訊號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)因?yàn)樯婕傲搜菟惴ɑ蛸Y料密集的應(yīng)用，通常具備高度的運(yùn)算復(fù)雜度，這些復(fù)雜系統(tǒng)的建立及模擬可能相當(dāng)耗時(shí)。 Simulink中的Dataflow領(lǐng)域（domain）功能提供了一種方式，可以縮短模型模擬時(shí)間。這項(xiàng)功能透過(guò)將Simulink模型自動(dòng)地分割，并且使用電腦主機(jī)上的CPU核心平行地執(zhí)行來(lái)加快模擬速度。

本文將說(shuō)明如何以三個(gè)簡(jiǎn)單的步驟來(lái)設(shè)置Dataflow。接著，以一個(gè)無(wú)線電模型為例來(lái)展示Dataflow的運(yùn)作，并比較使用與未使用Dataflow進(jìn)行模擬所花費(fèi)時(shí)間的差異。

Dataflow使用的平行運(yùn)算類型

為了要將模型分割并且平行地執(zhí)行，Dataflow使用下列其中一種資料和任務(wù)平行（task parallelism）組合（圖1）：

*外顯平行（explicit parallelism）：透過(guò)不同演算法處理不同資料集。

*展開(kāi)式平行（unfolding parallelism）：以相同的演算法處理連續(xù)的資料流框架。

*管線式平行（pipelining parallelism）：以不同的演算法處理相同資料的不同部位。

圖1 : Dataflow使用的平行運(yùn)算類型。

設(shè)置Dataflow

為了在Simulink模型中啟用Dataflow領(lǐng)域（domain），首先需要執(zhí)行一個(gè)子系統(tǒng)，執(zhí)行的方式取決于設(shè)計(jì)的進(jìn)度。

如果設(shè)計(jì)流程才剛開(kāi)始，可使用DSP System Toolbox（DSP系統(tǒng)工具箱）內(nèi)的Dataflow Subsystem Block（圖2），這個(gè)模塊已預(yù)先被裝配完成，可以直接拿來(lái)使用，只需要將它拖曳到Simulink模型，并且以演算法元件來(lái)填充它。

圖2 : DSP系統(tǒng)工具箱模塊庫(kù)內(nèi)的Dataflow子系統(tǒng)。

如果已經(jīng)建立起設(shè)計(jì)模型，就可以把希望進(jìn)行平行處理的演算法模塊放進(jìn)子系統(tǒng)，并且依照以下步驟來(lái)設(shè)置Dataflow：

1.選擇剛剛建立的子系統(tǒng)。

2.在Property Inspector分類下Execution頁(yè)簽的Set execution domain選項(xiàng)打勾。

3.設(shè)定Dataflow為Domain。

在這個(gè)子系統(tǒng)里面，左下角的符號(hào)代表子系統(tǒng)領(lǐng)域（domain）已經(jīng)被設(shè)定為Dataflow。

此Dataflow領(lǐng)域（domain）會(huì)先以單一執(zhí)行緒（thread）執(zhí)行模型來(lái)取得模型概況，接著自動(dòng)分割子系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行多執(zhí)行緒的執(zhí)行。

Dataflow的運(yùn)作

我們的范例模型模擬了一個(gè)無(wú)線電發(fā)射器和接收器，它包含了數(shù)位的上行與下行轉(zhuǎn)換器來(lái)調(diào)整訊號(hào)頻率，借此實(shí)現(xiàn)一個(gè)調(diào)變器和解調(diào)器（圖3）。范例中的輸入為一段取樣頻率為8k Hz的演講錄音，輸出為兩個(gè)頻譜分析器及一個(gè)音頻接收器。

圖3 : 具有單通道音訊輸入的無(wú)線電模型。

第一步，先來(lái)測(cè)量未啟動(dòng)Dataflow狀態(tài)下模擬這個(gè)模型所花的時(shí)間[1]。將輸出模塊標(biāo)注為關(guān)閉，可以專注于演算法模擬，不會(huì)受到執(zhí)行示波器和音訊輸出所需的固定時(shí)間的影響。使用tic-toc指令來(lái)測(cè)量模擬時(shí)間。

現(xiàn)在加入Dataflow，會(huì)將代表演算法的模塊放入子系統(tǒng)，并且將領(lǐng)域（domain）調(diào)整為Dataflow（圖4）。

圖4 : 啟動(dòng)了Dataflow的單一通道音訊輸入無(wú)線電模型。

Dataflow assistant功能列出了建議的模型設(shè)定變更（圖5）。

圖5 : Dataflow assistant列出的模型設(shè)定變更建議。

Dataflow assistant建議的其中一項(xiàng)變更為加入延遲。延遲通常在Dataflow辨識(shí)到平行處理的機(jī)會(huì)時(shí)被加到模型中來(lái)增加吞吐量。這些沿著訊號(hào)線加入的延遲以z-n 標(biāo)簽來(lái)表示。

我們接受這些變更，并且將啟動(dòng)了Dataflow的模型儲(chǔ)存為 familyRadioServiceExample_Dataflow。

接著，同前述一樣使用tic-toc指令來(lái)測(cè)量新子系統(tǒng)的執(zhí)行時(shí)間。

啟動(dòng)了Dataflow之后的執(zhí)行時(shí)間為2.5秒，比正常單一執(zhí)行緒的執(zhí)行速度快了1.7倍，而速度加快是因?yàn)榫幾g器的優(yōu)化、模型設(shè)置的變更、以及在模型中加入了延遲。

然而，模型僅以一個(gè)執(zhí)行緒執(zhí)行，加速的效果并不顯著，這是因?yàn)榇蟛糠值倪\(yùn)算工作都集中在上行和下行轉(zhuǎn)換器模塊，當(dāng)運(yùn)算量延展到整個(gè)模型時(shí)，提供了更多機(jī)會(huì)來(lái)建立平行執(zhí)行緒時(shí)，Dataflow在這時(shí)的表現(xiàn)最好。在下一個(gè)段落將延伸模型，示范如何更進(jìn)一步地使用Dataflow來(lái)改善模擬表現(xiàn)。

較大模型的處理

我們加入一個(gè)多通道的音訊輸入訊號(hào)來(lái)增加模型的運(yùn)算復(fù)雜度，這會(huì)將需要處理的資料量增加為兩倍，也給予Dataflow更多優(yōu)化模擬表現(xiàn)的途徑。圖6繪制的模型已為變更為帶有立體音訊，執(zhí)行該模型需要18.6秒。藉由啟用訊號(hào)維度資訊套疊，將訊號(hào)輸入設(shè)定為真的具有兩組音訊通道。

圖6 : 帶有一個(gè)立體聲輸入多通道聲音訊號(hào)的無(wú)線電模型。

完成Dataflow上的調(diào)整并且回到模型之后，發(fā)現(xiàn)執(zhí)行一次跑在五個(gè)并行的執(zhí)行緒的模擬花費(fèi)時(shí)間為4.5秒—加快了幾乎四倍（圖7）。

圖7 : Dataflow assistant顯示模擬執(zhí)行的延遲與執(zhí)行緒數(shù)量。

Dataflow的限制

Dataflow可以協(xié)助加快大部分的模擬，不過(guò)可能還是無(wú)法適用于所有模型—比如較小、復(fù)雜度較低的模型、或者計(jì)算量集中于少數(shù)模塊的模型。

在這類情況，透過(guò)Dataflow達(dá)成的加速并不能夠補(bǔ)償以平行執(zhí)行緒同步和執(zhí)行模型所需要的開(kāi)支。如同在無(wú)線電模型這個(gè)案例所見(jiàn)，Dataflow在運(yùn)算量在模型中平均分散時(shí)的表現(xiàn)最好，因?yàn)槠骄稚⒌墓ぷ髁繛槟Ｐ偷母鞑糠痔峁└嗟钠叫袌?zhí)行機(jī)會(huì)。

（本文由鈦思科技提供；作者Akash Gopisetty任職于MathWorks公司）

參考資料

[1]所有模擬皆執(zhí)行于裝載Intel Xeon CPU W-2133@ 3.6 GHz 6核心12執(zhí)行緒處理器的Windows桌上型電腦。