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Mentor提出可提升演算法驗證速度之新方法

上網時間: 2006年07月05日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:ANSI C++  Algorithmic C  SystemC  Mentor 

Mentor Graphics近日推出基於ANSI C++的新型高速數據類型,據稱能夠把演算法驗證的速度提高10倍。

演算法C (Algorithmic C)數據類型被描述為任意位元寬數據類型,據稱能夠讓演算法、系統和硬體設計工程師精確地在C++規格內對位元真(bit-true)行為建模,並把模擬速度提高10到200倍。Mentor表示,透過公司的網站,設計工程師和EDA工具供應商可以立即獲得C++數據類型。

據Mentor介紹,演算法和系統設計工程師需要指定位元寬(bit-width),以便製作用於系統和演算法驗證的、精確完整的模型。以前的位元寬規格需要折衷,設計工程師必須要麼採用本地處理器精密度(64位元整數),要求他們截取結果,因此須以手動方式建置被遺漏的邊緣實例;要麼須利用任意位元寬來製作模型,導致模擬速度較慢。

Mentor Graphics指出,基於通用的標準ANSI C++,整數和定點演算法C數據類型實現了「兩者都最佳」,演算法和系統設計工程師在指定任意位元寬的同時,把模擬性能改善為其它數據類型如SystemC的10到200倍。任意位元寬對於高級合成也很重要,因為它們能讓硬體設計工程師在硬體規模和數值精密度之間作出折衷。

「透過提供有效的定點C++數據類型,Mentor在C到RTL的設計鏈中增加了有價值的環節,」Catalytic總裁兼執行長Dave Burow表示:「Mentor的開放標準使Catalytic的硬體合成用戶能夠管理更快的演算法驗證,因為他們把浮點Matlab描述轉換為定點ANSI C++模型,並在整個實現流程中確保位元寬精密度。」




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