[发明专利]一种MATLAB代码自动化部署到嵌入式系统的方法

说明书

本发明涉及一种MATLAB代码自动化部署到嵌入式系统的方法，所述嵌入式系统为内嵌ARM处理核的FPGA。在所述的方法中，用户需要按照标准模板以及规则编写一份定义算法链结构的MATLAB代码，通过MATLAB编程来指定数据处理是在ARM处理核上完成，还是由FPGA硬件加速内核完成。本发明通过脚本工具自动化地转换和编译用户提供的MATLAB代码，以实现算法链在该类FPGA嵌入式系统上的部署。本发明解决了MATLAB离线数据分析模式下在面对高吞吐的流数据应用场景时实时性能不足，以及FPGA开发周期长等问题，提出了一种将MATLAB代码自动化地转换、编译和部署到内嵌ARM处理核的FPGA嵌入式系统的方法，使得用户不用再着眼于底层源码的设计和软硬件之间的驱动交互，在工程开发效率上有着明显帮助和提高。

技术领域

本发明属于电子信息技术领域，具体涉及一种MATLAB代码自动化部署到嵌入式系统的方法，尤其是一种将MATLAB代码自动化地转换、编译和部署到内嵌ARM处理核的FPGA嵌入式系统的方法。

背景技术

MATLAB作为目前常用的数据计算和分析软件，优势在于其拥有矩阵计算，快速傅里叶变换等丰富且优秀的函数库，因此在数据的分析处理和算法的验证领域有着广泛的应用。但受限于MATLAB软件平台，数据处理和分析算法无法直接跨平台地部署到开发板上。因此，在实际处理开发板数据的过程中，要么软件开发人员对MATLAB代码进行相应的转换，将数据处理算法通过C/C++实现，并部署到ARM处理核上，完成处理后再将数据进行落盘存储；或者将数据处理过程离线化，首先从开发板上完成数据落盘，然后再把得到的数据导入到MATLAB平台中进行分析处理。无论是哪种数据处理方式，都存在着开发效率或者处理效率低的问题，不能满足数据处理实时性的需求。

另一方面，FPGA(Field Programmable Gate Array)器件拥有丰富的计算资源，并利用硬件并行的优势，能够高效地完成数据的吞吐和处理工作。但其开发门槛较高，要求开发者对底层硬件有一定程度的了解，而且开发周期较长。因此在实际开发中，算法的开发和实际部署往往是分离的，算法开发人员通过MATLAB完成算法的设计和验证后，与硬件开发人员完成沟通，硬件开发人员再通过硬件描述语言完成算法在FPGA上的部署，这种繁琐的流程影响了开发和测试的效率。

发明内容

针对MATLAB离线数据分析模式在面对高吞吐的流数据应用场景时实时性能不足，以及FPGA开发周期长等问题，本发明提出了一种将MATLAB代码自动化地转换、编译和部署到内嵌ARM处理核的FPGA嵌入式系统的方法。

本发明基于嵌入式系统中含有一块Xilinx公司提供的内嵌ARM处理核的FPGA(如Xilinx Zynq UltraScale+MPSoC系列芯片)，MATALB代码编译工作是通用计算机上完成的，MATLAB软件版本要求2018a或以上。

所采取的具体技术方案是：

PS端软件总体架构由上到下设计为MATLAB转换层、接口层、调度核心层、硬件交互层等，每一层都完成了相应功能的实现并向上一层提供对应的接口。下面将由下到上地阐述每一层具体实现的功能，并对采用的技术方案以及面向用户的使用进行说明：

硬件交互层是利用Xilinx提供的统一软件平台(Vitis)实现的，用户可以使用Vitis提供的标准化接口(XRT API和AXI协议)进行软硬件的交互。并且，用户编写的源码只需要着眼于算法链结构的搭建以及特定算法的实现即可，无需关心软硬件之间的驱动交互细节以及底层源码的设计等等，因为用户编写的绝大部分源码都不需要关注于不同硬件平台的专有细节；

调度核心层主要作用是资源的管理和调度，判断下发的算法链在PL(Progarmmable Logic，可编程逻辑)端是否有足够资源为其分配，并且在PS端开辟了多线程进行算法链的下发，以应对多条算法链并行的情况，来提高整体的执行效率；