無論模型的復(fù)雜程度如何，每個(gè) Simulink 用戶都希望提高仿真性能。本文介紹了許多實(shí)用技巧和技術(shù)，來幫助您在仿真工作流中獲得最佳的性能。

提高仿真性能的第一步

您首先需要查看您的仿真工作流，搞清楚針對(duì)模型所需要運(yùn)行的編輯、初始化和仿真的次數(shù)。例如，以下四種常見工作流具有非常不同的特征。仿真模式和性能選項(xiàng)的最佳選擇將取決于您正在使用的這四個(gè)工作流中的哪一個(gè)。 第一個(gè)工作流是“編輯-更新-重復(fù)”(圖1)。當(dāng)您按 Ctrl+D 以確保模型更新時(shí)，這個(gè)工作流是典型的，但您還沒有準(zhǔn)備好進(jìn)行仿真驗(yàn)證；當(dāng)您對(duì)模型進(jìn)行大量修改時(shí)，此工作流是典型的。

圖1：“編輯-更新-重復(fù)”工作流 第二個(gè)工作流是“編輯-仿真-重復(fù)”工作流，它需要每次編輯結(jié)構(gòu)并初始化模型（圖2）。

圖2：“編輯-仿真-重復(fù)”工作流 第三個(gè)工作流是“調(diào)參-仿真-重復(fù)”（圖3）。它關(guān)注于一些參數(shù)的迭代調(diào)優(yōu)，不需要編輯模型結(jié)構(gòu)。

圖3：“調(diào)參-仿真-重復(fù)”工作流 第四個(gè)工作流是 multisim 工作流（圖4）。通常是跑那些驗(yàn)證過的模型的仿真，其中分擔(dān)執(zhí)行將有所幫助【譯者注：如利用多核并行】

圖4：multisim 工作流

影響我們選擇性能解決方案的另一個(gè)因素是仿真的哪個(gè)階段在總耗時(shí)中占主導(dǎo)地位。您可以在 Simulink 中返回的 SimulationMetadata 對(duì)象中使用計(jì)時(shí)信息。SimulationOutput 對(duì)象，以查看初始化或執(zhí)行所占用的總時(shí)間的比例。例如，在下面的例子中，我們可以說這個(gè)模型的性能是由執(zhí)行時(shí)間決定的，所以我們應(yīng)該關(guān)注性能解決方案來加速模型的執(zhí)行，而不是初始化。 您可以查看在最常見的工作流中使用的模型的仿真元數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步了解仿真屬性。

SimulationMetadata 對(duì)象包含關(guān)于仿真運(yùn)行的信息，包括模型信息、定時(shí)信息和執(zhí)行信息等。你可以通過訪問 out.SimulationMetadata.TimingInfo 屬性來獲取計(jì)時(shí)信息。仿真元數(shù)據(jù)的計(jì)時(shí)信息示例如下：

          WallClockTimestampStart: '2021-12-16 1015'
           WallClockTimestampStop: '2021-12-16 1044'
    InitializationElapsedWallTime: 0.6918
         ExecutionElapsedWallTime: 87.8463
       TerminationElapsedWallTime: 0.4087
             TotalElapsedWallTime: 88.9468
                     ProfilerData: 'Profiler is not enabled'

根據(jù)您特定的仿真工作流程和模型特征（初始化時(shí)間與執(zhí)行時(shí)間等），您可以快速參考下面的表1來選擇并嘗試正確的技術(shù)。

表1：提高仿真性能的典型技術(shù)。

選擇正確的仿真模式

Simulink 提供了三種仿真模式：普通、加速和快速加速（圖5）。顧名思義，加速通常比普通快，快速加速更快。速度的每一次提高通常都意味著犧牲靈活性、交互性和/或診斷性。在許多情況下，如果您可以在沒有這些功能的情況下工作（至少暫時(shí)如此），那么仿真速度將得到改善。

圖5：Simulink仿真模式

在正常模式下，Simulink 在每次仿真運(yùn)行期間解釋您的模型。如果您經(jīng)常更改模型，這通常是首選的模式，因?yàn)樗恍枰窦铀倌Ｊ胶涂焖偌铀倌Ｊ侥菢訂为?dú)的編譯步驟。

在加速模式下（Accelerator），Simulink 將模型編譯成內(nèi)存中的執(zhí)行引擎，從而消除了正常模式下塊到塊的解釋仿真的開銷。加速模式支持調(diào)試器和分析器，但只支持一組有限的運(yùn)行時(shí)診斷。當(dāng)仿真時(shí)間比編譯時(shí)間長(zhǎng)得多時(shí)，通常使用加速模式。

在快速加速模式（Rapid Accelerator）下，Simulink 將模型編譯為一個(gè)獨(dú)立的可執(zhí)行文件，它可以在單獨(dú)的進(jìn)程中運(yùn)行。只有當(dāng)整個(gè)模型能夠生成代碼時(shí)，才能使用快速加速模式。這種模式限制了仿真過程中與模型的交互。例如，快速加速模式不支持調(diào)試。

與加速模式一樣，當(dāng)您的仿真時(shí)間比一次性編譯時(shí)間長(zhǎng)得多時(shí)，最好使用快速加速模式。 您可能想知道應(yīng)該為您的工作流選擇哪種模式。圖 6 顯示了假設(shè)模型仿真在普通、加速和快速加速模式下的性能。

圖6：一個(gè)假設(shè)模型在不同仿真模式下的性能

通常，當(dāng)您處于“開發(fā)”工作流中，您經(jīng)常修改模型并在修改之間執(zhí)行更新圖或簡(jiǎn)短的仿真時(shí)，建議使用正常模式。相反，當(dāng)您希望運(yùn)行多個(gè)仿真而不對(duì)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)更改（例如添加或刪除塊）時(shí)，請(qǐng)使用快速加速模式。 如果您知道模型不會(huì)在運(yùn)行之間被更改，您可以通過將 RapidAcceleratorUpToDateCheck 設(shè)置為“off”來指示 Simulink 跳過快速加速初始化。請(qǐng)記住，對(duì)不可調(diào)參數(shù)的更改將被忽略。如果您的模型遇到了阻止使用快速加速模式的限制，請(qǐng)使用加速模式代替。

當(dāng)加速模式對(duì)某些模型的好處大于其他模型時(shí)

有時(shí)，您可能會(huì)注意到某些模型比其他模型更受益于加速或快速加速模式。如果您的模型沒有看到很大的性能改進(jìn)，則可能出現(xiàn)以下情況：

模型的算法主要包含在幾個(gè)復(fù)雜的塊中，例如快速傅立葉變換塊或查找表。小型模型在加速模式下可能運(yùn)行較慢，因?yàn)楸緳C(jī)塊是高度優(yōu)化的。相比之下，具有許多基本塊的模型更有可能從加速中受益。

您的模型包含大部分編譯代碼，例如來自 s 函數(shù)，Stateflow 塊和 MATLAB functions 的代碼。使用編譯步驟不會(huì)進(jìn)一步提高模型速度。

您的仿真運(yùn)行包括初始化或終止階段。因?yàn)榧铀倌Ｊ街辉诿看芜\(yùn)行的仿真階段工作，如果它們需要耗時(shí)的初始化或終止階段，它們可能不會(huì)提供太大的改進(jìn)。有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參見本文的加速初始化階段一節(jié)。

您的模型包含無法編譯的塊，例如解釋執(zhí)行的 MATLAB Function 塊，或解釋模式下的 MATLAB 系統(tǒng)對(duì)象。

為仿真迭代啟用快速重啟

在典型的 Simulink 仿真工作流程中，當(dāng)您按下 Run 按鈕時(shí)，Simulink 將首先更新和編譯模型，然后仿真它。這個(gè)過程在以后的運(yùn)行中重復(fù)。但是，如果您的仿真迭代只需要更改模型輸入或可調(diào)參數(shù)，則通常不需要編輯模型結(jié)構(gòu)。對(duì)于這些工作流，初始化階段在第一次運(yùn)行后通常是不必要的，并且在運(yùn)行數(shù)百甚至數(shù)千次仿真時(shí)將迅速增加。 Simulink 提供了一個(gè)很好的功能，叫做快速重啟（Fast Restart）。顧名思義，它允許您通過只編譯一次模型來運(yùn)行仿真迭代（圖7）。



圖7：在 Simulink 中啟用快速重啟

啟用“Fast Restart快速重啟”后，模型不會(huì)在每次運(yùn)行后自動(dòng)終止。相反，使用保存的初始化信息為下一組仿真再次自動(dòng)初始化模型，而無需重新編譯。 當(dāng)使用 Fast Restart 時(shí)，模型將被鎖定，并且您將無法編輯模型結(jié)構(gòu)。在仿真完成之前，這可以防止模型發(fā)生任何結(jié)構(gòu)變化。但是，您仍然可以更改可調(diào)參數(shù)或更改輸入信號(hào)，并查看它們對(duì)仿真的影響。 您可以從上面所示的工具欄和使用 sim 和 parsim 函數(shù)的編程仿真中打開快速重啟。

使用仿真工作點(diǎn)

工程師通常會(huì)針對(duì)不同的輸入、邊界條件和操作條件對(duì) Simulink 模型進(jìn)行仿真迭代。在許多情況下，這些仿真共享一個(gè)共同的啟動(dòng)階段，在這個(gè)階段中，模型從初始狀態(tài)轉(zhuǎn)換到其他狀態(tài)。例如，在測(cè)試各種控制順序之前，可能會(huì)使電動(dòng)機(jī)加速。

使用仿真工作點(diǎn)，您可以在啟動(dòng)階段結(jié)束時(shí)保存仿真快照，然后將其恢復(fù)為將來仿真的初始狀態(tài)。這種技術(shù)本身并不能提高仿真速度，但是它可以減少連續(xù)運(yùn)行的總仿真時(shí)間，因?yàn)閱?dòng)階段只需要仿真一次（參見下面的圖8）。



圖8：使用快速重啟和工作點(diǎn)恢復(fù)

并行運(yùn)行多個(gè)仿真

通過使用 Simulink 和 Parallel Computing Toolbox 在多個(gè)處理核心之間分配仿真任務(wù)，您可以減少運(yùn)行多個(gè)獨(dú)立仿真所需的總時(shí)間。通過使用 MATLAB Parallel Server，您可以將仿真擴(kuò)展到集群和云，從而進(jìn)一步減少總體仿真時(shí)間。 并行運(yùn)行仿真的常見用例包括蒙特卡羅分析、設(shè)計(jì)優(yōu)化和測(cè)試用例掃描。例如，您可以設(shè)置一個(gè)蒙特卡羅仿真，在該仿真中，您可以在預(yù)定范圍內(nèi)改變參數(shù)的值。

然后，您可以在多個(gè)核心上獨(dú)立并并行地對(duì)每個(gè)參數(shù)值執(zhí)行仿真。 您可以并行處理設(shè)計(jì)優(yōu)化中涉及的許多任務(wù)，包括從測(cè)試數(shù)據(jù)中估計(jì)模型參數(shù)、調(diào)整控制器增益以獲得期望的響應(yīng)、優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)、執(zhí)行靈敏度分析和執(zhí)行魯棒性分析。總仿真時(shí)間隨著使用的處理器數(shù)量的增加而減少。

通常，關(guān)于如何設(shè)置并行多仿真運(yùn)行，您有兩種選擇：Multiple Simulations 面板或調(diào)用 parsim 函數(shù)的腳本。您可以直接使用 Simulink 編輯器中的 Multiple simulation 面板設(shè)置和運(yùn)行仿真（參見圖 9）。在 Multiple simulation 面板中，您可以為仿真指定塊參數(shù)和工作空間變量的值。通過選擇“使用并行”選項(xiàng)，您可以自動(dòng)啟用仿真的并行執(zhí)行。



圖9：使用 multisim 面板啟動(dòng)并行仿真 您還可以使用 parsim 構(gòu)造來使用 MATLAB 腳本啟動(dòng)并行仿真。

使用模型引用和 Simulink 緩存

模型引用允許您使用模塊將一個(gè)模型包含在另一個(gè)模型中。這樣的每個(gè)實(shí)例都稱為模型引用。與子系統(tǒng)一樣，模型引用允許您組織大型模型層次結(jié)構(gòu)（圖10）。



圖10：模型引用 rebuild 選項(xiàng)

使用模型引用有很多性能上的好處：

增量加載。被引用的模型只在需要時(shí)加載。

加速仿真。模型引用允許您將仿真的部分存儲(chǔ)在不同的模型文件中。如果仿真的大部分沒有改變，可以將其放在加速器模式下的模型引用中。該部分第一次只編譯一次，并在后續(xù)運(yùn)行中更快地初始化和仿真。

增量 rebuild。如果選擇的模型引用 Rebuild 選項(xiàng)是“如果檢測(cè)到已知依賴項(xiàng)中的任何更改”，則實(shí)現(xiàn)這些引用模型的仿真目標(biāo)不會(huì)在每次運(yùn)行仿真時(shí)生成，而只會(huì)在引用模型和/或其任何依賴項(xiàng)或接口更改時(shí)重新生成。此選項(xiàng)比選擇“如果檢測(cè)到任何更改”選項(xiàng)要快，因?yàn)樗^了計(jì)算模型校驗(yàn)和的步驟。如果您確定在仿真過程中模型結(jié)構(gòu)沒有改變，則可以將 Rebuild 選項(xiàng)設(shè)置為“Never”以進(jìn)一步加速該過程。

并行編譯。對(duì)于包含大型模型引用層次結(jié)構(gòu)的模型，您可以通過并行編譯引用模型來減少代碼生成和編譯時(shí)間。使用并行計(jì)算工具箱或 MATLAB 并行服務(wù)器，您可以在您的配置中跨多個(gè) MATLAB worker 分發(fā)代碼生成和編譯任務(wù)。

模型引用通常在團(tuán)隊(duì)環(huán)境中使用，在這種環(huán)境中，您可以基于其他人構(gòu)建的組件運(yùn)行仿真。對(duì)于層次結(jié)構(gòu)中的每個(gè)模型，Simulink 可以將這些構(gòu)建的工件打包到具有. slxc 擴(kuò)展名的單個(gè) Simulink 緩存文件中（圖11）。



圖11：Simulink緩存文件

對(duì)于 Simulink 緩存文件，只要將 Rebuild 配置參數(shù)設(shè)置為“如果檢測(cè)到任何更改(默認(rèn))”或“如果檢測(cè)到已知依賴項(xiàng)的任何更改”，Simulink 只編譯過期的文件。您和您的團(tuán)隊(duì)成員可以彼此共享這些 SLXC 文件和相應(yīng)的 Simulink 模型文件。 當(dāng)您在機(jī)器上運(yùn)行仿真時(shí)，Simulink 將從每個(gè)模型的 SLXC 文件中提取必要的派生文件。

因此，Simulink 不需要執(zhí)行不必要的重新編譯，并更快地完成仿真。 另外，Simulink 緩存文件適用于多種類型的編譯工件，這些工件可能不是模型引用仿真目標(biāo)（例如，快速加速器目標(biāo)）。共享這些 Simulink 緩存文件可以顯著降低基于團(tuán)隊(duì)的工作流中的重新編譯成本。

分析模型的仿真瓶頸

在 Simulink 中有內(nèi)置的功能，可以幫助您系統(tǒng)地理解模型，識(shí)別仿真性能瓶頸，并提高仿真速度。

Performance Advisor

Performance Advisor可以與Simulink Profiler和Solver Profiler一起從debug選項(xiàng)卡啟動(dòng)（圖12）。



圖12：?jiǎn)?dòng) Performance Advisor

Performance Advisor 分析模型，并對(duì)可能導(dǎo)致仿真性能低下的條件和配置設(shè)置進(jìn)行不同的檢查。Performance Advisor 提供了關(guān)于更好的模型配置設(shè)置的建議，以及自動(dòng)或手動(dòng)修復(fù)問題的機(jī)制。 一旦將建議的更改應(yīng)用到您的模型中，Performance Advisor 就可以驗(yàn)證在提高性能方面發(fā)揮了多大作用（圖13）。



圖13：Simulink Performance Advisor

Simulink Profiler

在Simulink中，有兩種類型的分析器可以用來對(duì)仿真速度慢的模型進(jìn)行分析。如果您不確定使用哪一個(gè)，請(qǐng)參考圖14快速入門。Simulink Profiler用于確定哪些塊占用最多的仿真時(shí)間；Solver Profiler分析了變步求解器執(zhí)行某些步驟的原因。



圖14：使用 Simulink Profiler 和 Solver Profiler

Simulink Profiler 允許您量化仿真的每個(gè)階段需要多少時(shí)間以及每個(gè)塊需要多少時(shí)間來仿真。在設(shè)計(jì)階段，Simulink Profiler 通常與正常模式一起使用，以便您可以檢查每個(gè)塊的時(shí)間成本。

使用 Simulink Profiler 可以生成大量的數(shù)據(jù)。為了盡量減少需要檢查的數(shù)據(jù)量，請(qǐng)關(guān)注那些花費(fèi)最多時(shí)間和最頻繁調(diào)用的方法。

Simulink Profiler 識(shí)別仿真速度慢的緣由，以便您可以手動(dòng)評(píng)估仿真執(zhí)行時(shí)間的性能。您還可以用輕量級(jí)塊替換計(jì)算量最大的塊，以加速仿真（圖15）。



圖15：Simulink Profiler

Solver Profiler

當(dāng)使用可變步長(zhǎng)求解器模型仿真的速度變慢、需要太多小步長(zhǎng)或停止響應(yīng)時(shí)，Solver Profiler 可以幫助您理解求解器的行為并識(shí)別影響仿真速度的因素。 多種因素會(huì)影響求解器的行為并限制仿真速度。Solver Profiler 記錄并報(bào)告模型仿真時(shí)發(fā)生的所有主要事件：

討論二階導(dǎo)數(shù)過零事件

求解器異常事件

解算器重置事件

雅可比矩陣計(jì)算事件

如果您的模型包含 Simscape 塊，您還可以使用 Simscape Results Explore 查看這些塊的各種物理量。

Solver Profiler 顯示有關(guān)仿真、求解器設(shè)置、事件和錯(cuò)誤的圖形和統(tǒng)計(jì)信息。您可以使用這些數(shù)據(jù)來識(shí)別模型中導(dǎo)致仿真瓶頸的位置，并采取措施，例如更新系統(tǒng)的剛度以獲得更好的仿真性能。

Solver Profiler 通常與可變步長(zhǎng)求解器一起使用，以幫助解釋為什么你的仿真需要太多步或?yàn)槭裁匆粋€(gè)步長(zhǎng)如此之小。另一方面，如果您關(guān)注的是為什么每個(gè)仿真步需要很長(zhǎng)時(shí)間才能完成，或者如果您使用的是固定步長(zhǎng)求解器，那么在前一節(jié)中討論的Simulink Profiler就是適合的工具（圖16）。

圖16：Solver Profiler

修改和簡(jiǎn)化你的模型

到目前為止描述的大多數(shù)技術(shù)只需要對(duì)模型本身進(jìn)行很少的更改（如果有的話）。您可以通過應(yīng)用涉及對(duì)模型進(jìn)行修改的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)額外的性能提升。

加速初始化階段

當(dāng)您更新或打開模型時(shí)，Simulink 將運(yùn)行掩碼初始化代碼。如果您有復(fù)雜的掩碼初始化命令，其中包含許多對(duì) set_param 的調(diào)用，請(qǐng)考慮將對(duì) set_param() 的連續(xù)調(diào)用合并為具有多個(gè)參數(shù)對(duì)的單個(gè)調(diào)用。這可以減少與這些調(diào)用相關(guān)的開銷。

如果您使用 MATLAB 腳本來加載和初始化數(shù)據(jù)，您通常可以通過加載 mat 文件來提高性能。缺點(diǎn)是 mat 文件中的數(shù)據(jù)不是人類可讀的形式，因此可能比腳本更難處理。但是，加載通常比等效腳本更快地初始化數(shù)據(jù)。 進(jìn)一步了解：

數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/data-import-and-export.html

降低模型復(fù)雜度

在不犧牲保真度的情況下簡(jiǎn)化模型是提高仿真性能的有效方法。以下是降低模型復(fù)雜性的三種方法。

用較低保真度的替代方案替換子系統(tǒng)。

在許多情況下，您可以通過使用以下方法之一替換復(fù)雜的子系統(tǒng)模型來簡(jiǎn)化您的模型：

使用系統(tǒng)識(shí)別工具箱從測(cè)量的輸入輸出數(shù)據(jù)創(chuàng)建的線性或非線性動(dòng)態(tài)模型

使用基于模型的標(biāo)定工具箱創(chuàng)建的高保真非線性統(tǒng)計(jì)模型

使用 Simulink Control Design 創(chuàng)建的線性模型

查找表

您可以在庫(kù)中維護(hù)子系統(tǒng)的兩種表示，并使用不同的子系統(tǒng)來管理它們。

減少塊的數(shù)量。

當(dāng)您減少模型中的塊數(shù)量時(shí)，在仿真期間需要更新的塊就會(huì)更少，從而得到更快的仿真運(yùn)行。向量化是減少塊計(jì)數(shù)的一種方法。例如，如果您有幾個(gè)并行信號(hào)，它們經(jīng)歷了類似的一組計(jì)算，請(qǐng)嘗試將它們組合成一個(gè)向量并執(zhí)行單個(gè)計(jì)算。另一種方法是在配置參數(shù)的 optimization > General 部分中啟用 Block Reduction 優(yōu)化。

使用基于幀的處理。

在基于幀的處理中，樣品是分批處理的，而不是一次處理一個(gè)。例如，如果您的模型包含模數(shù)轉(zhuǎn)換器，則可以在緩沖區(qū)中收集輸出樣本，并通過單一操作（例如快速傅立葉變換）處理緩沖區(qū)。以這種方式處理數(shù)據(jù)塊可以減少必須調(diào)用模型中的塊的次數(shù)。通常，調(diào)度開銷隨著幀大小的增加而減少。然而，更大的幀會(huì)消耗更多的內(nèi)存，并且內(nèi)存限制會(huì)對(duì)復(fù)雜模型的性能產(chǎn)生不利影響。嘗試不同的幀大小，以找到一個(gè)最大限度地提高基于幀的處理的性能優(yōu)勢(shì)，而不會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存問題。

減少交互

一般來說，模型的互動(dòng)性越強(qiáng)，仿真所需的時(shí)間就越長(zhǎng)。本節(jié)中的技巧說明了通過放棄一些交互性來提高性能的方法。

關(guān)閉調(diào)試診斷開關(guān)。

有些啟用了診斷功能的模型仿真速度明顯較慢。您可以在“配置參數(shù)”對(duì)話框的“診斷”窗格中禁用它們。 注意：array bounds exceeded 與 solver data inconsistency 診斷項(xiàng)可能會(huì)導(dǎo)致模型運(yùn)行時(shí)性能明顯降低。

禁用仿真動(dòng)畫。

默認(rèn)情況下，Stateflow chart 突出顯示當(dāng)前的活動(dòng)狀態(tài)，并將模型運(yùn)行時(shí)發(fā)生的狀態(tài)轉(zhuǎn)換動(dòng)畫化。這個(gè)特性對(duì)調(diào)試很有用，但它會(huì)減慢仿真速度。要加速仿真，請(qǐng)關(guān)閉所有 Stateflow chart 或禁用動(dòng)畫。同樣，如果您正在使用 Simulink 3D Animation、SimMechanics 可視化、FlightGear 或其他 3D 動(dòng)畫包，請(qǐng)考慮禁用動(dòng)畫或降低場(chǎng)景保真度以提高性能【譯者注：尤其是 3D 動(dòng)畫，一定要開著的話，最好得有一塊性能還過得去的獨(dú)立顯卡】。

調(diào)整特定于查看器的參數(shù)，并通過啟用的子系統(tǒng)管理查看器。

如果您的模型包含一個(gè)顯示大量數(shù)據(jù)點(diǎn)的示波器查看器，并且您無法消除示波器，請(qǐng)嘗試調(diào)整查看器參數(shù)從而在速度與保真度之間折衷。但是，請(qǐng)注意，通過使用抽取來減少繪制的數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量，您可能會(huì)錯(cuò)過短暫的瞬變和其他現(xiàn)象，這些現(xiàn)象在使用更多數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)可能會(huì)很明顯。您可以將查看器放置在已啟用的子系統(tǒng)中，以更精確地控制啟用哪些可視化以及何時(shí)啟用。

使用 MATLAB functions 代替解釋執(zhí)行的 MATLAB Function 塊

要在 Simulink 模型中調(diào)用 MATLAB 函數(shù)，請(qǐng)使用 MATLAB functions 而不是解釋的 MATLAB Function 塊或 MATLAB S-function。MATLAB function 是更快的選擇。它支持生成可嵌入的 C 代碼。雖然 MATLAB function 不支持所有 MATLAB 函數(shù)，但它所支持的 MATLAB 語言子集是廣泛的。 要快速找到模型中的所有解釋執(zhí)行的 MATLAB Function 塊，請(qǐng)使用 Performance Advisor。

你記錄大量的數(shù)據(jù)集。當(dāng)記錄大量數(shù)據(jù)時(shí)（例如，在包括 To Workspace、To File 或 Scope 塊的模型中），使用抽取或?qū)⒂涗浀妮敵鱿拗茷榉抡娴淖詈笠徊糠帧１苊庥涗浫哂鄶?shù)據(jù)（例如，只記錄一次時(shí)間）和無關(guān)數(shù)據(jù)（例如，在可行的情況下記錄整數(shù)值而不是雙精度）。日志覆蓋（Logging override）還可以用于控制記錄哪些信號(hào)，而無需為加速模式重新編譯仿真目標(biāo)。

其他有用的技術(shù)

以下技術(shù)適用于一些特定的模型；如果您的模型屬于下面描述的模式，您可能可以使用這些模式來提高仿真速度。

優(yōu)化硬件加速

單指令多數(shù)據(jù)（SIMD）是一種數(shù)據(jù)級(jí)并行處理技術(shù)，可以同時(shí)對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)執(zhí)行相同的操作。許多現(xiàn)代 CPU 都有 SIMD 指令，例如，一次執(zhí)行多個(gè)加法或乘法。對(duì)于支持塊上的計(jì)算密集型操作，SIMD 指令可以提高仿真性能。 Simulink 在所有使用代碼生成技術(shù)的仿真模式（例如，加速器或快速加速器模式）中支持 SIMD 硬件加速。

Simulink 提供了一個(gè) configset 參數(shù)來控制仿真目標(biāo)面板中的 SIMD 類型。對(duì)于硬件加速選項(xiàng)，默認(rèn)選擇（“利用通用硬件”）在所有 X86 cpu 上都可用，不需要重新構(gòu)建。另一種選擇（“利用本地硬件”）依賴于 CPU。如果您的 CPU 支持較新的 SIMD 指令集，如 SSE2/AVX2/AVX512，那么這種選擇可以提供更快的仿真速度（圖17）。



圖17：配置硬件加速選項(xiàng) 當(dāng)您使用仿真目標(biāo)時(shí)，有許多因素可以確定 SIMD 是否可用，或者 SIMD 是否可以提高仿真速度。您可以使用前面描述的性能顧問在仿真目標(biāo)下運(yùn)行一個(gè)帶有“檢查硬件加速設(shè)置”的檢查，以了解 SIMD 是否對(duì)您的特定模型有幫助。

利用多核仿真

在 Simulink 中，有幾種不同的技術(shù)可以通過調(diào)度模型的某些部分用于多核執(zhí)行來加速單個(gè)仿真。這些技術(shù)并不適用于所有的模型，但可能對(duì)您的特定用例有用。

數(shù)據(jù)流域的多核仿真。

如果您在 Simulink 中建模和仿真計(jì)算密集型信號(hào)處理或多速率信號(hào)處理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)流域（dataflow domain）將提高性能。數(shù)據(jù)流域是使用計(jì)算同步數(shù)據(jù)流模型進(jìn)行仿真的一種新的執(zhí)行域。數(shù)據(jù)流執(zhí)行域是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，可以使用多個(gè) CPU 核進(jìn)行仿真。 通過使用 Property Inspector 將 domain 參數(shù)設(shè)置為 dataflow，可以指定 dataflow 作為子系統(tǒng)的執(zhí)行域。數(shù)據(jù)流域自動(dòng)劃分您的模型，并使用多線程仿真系統(tǒng)，以獲得更好的仿真性能（圖18）。



圖18：數(shù)據(jù)流執(zhí)行域 您可以使用多核選項(xiàng)卡上的運(yùn)行分析按鈕來對(duì)數(shù)據(jù)流域進(jìn)行仿真性能分析。它可以分析模型，計(jì)算每個(gè)塊的執(zhí)行時(shí)間，找到模型中存在的并行性，并將其劃分為多個(gè)線程。它可以建議一個(gè)延遲值，通過流水線執(zhí)行塊來進(jìn)一步提高仿真吞吐量。下面圖 19 中的分析建議將延遲設(shè)置為從 0 到 2 以獲得最佳性能。



圖19：分析數(shù)據(jù)流域的仿真性能

具有協(xié)同仿真組件的多核仿真。

您的仿真模型可能包括協(xié)同仿真的組件。協(xié)同仿真組件可以是一個(gè) s-function 塊，它被實(shí)現(xiàn)為 Simulink 和第三方工具或自定義代碼之間的協(xié)同仿真網(wǎng)關(guān)。它也可以是導(dǎo)入到 Simulink 的聯(lián)合仿真模式下的 FMU 或加速器模式下的模型塊。如果這些協(xié)同仿真組件是線程安全的，那么這些組件就可以在多個(gè)線程上運(yùn)行。線程安全意味著塊可以與訪問共享數(shù)據(jù)、資源和對(duì)象的多個(gè)線程一起工作，而不會(huì)產(chǎn)生任何沖突。 并不是所有的模型都有可以在多線程上運(yùn)行的協(xié)同仿真組件。另外，多線程協(xié)同仿真只支持普通仿真模式。默認(rèn)情況下，Simulink 將所有符合條件的模型和塊配置為準(zhǔn)備多線程執(zhí)行。如果性能可以提高，Simulink 將自動(dòng)在多線程上運(yùn)行所有模型。

For Each 子系統(tǒng)多核仿真。

For Each 子系統(tǒng)是 Simulink 中的一個(gè)子系統(tǒng)，它在仿真步中對(duì)輸入信號(hào)或掩碼參數(shù)數(shù)組中的子數(shù)組的每個(gè)元素重復(fù)算法執(zhí)行。如果您的模型包含計(jì)算密集的 For Each 子系統(tǒng)，您可以通過在多線程上執(zhí)行 For Each 子系統(tǒng)迭代來潛在地加速仿真。

For Each 子系統(tǒng)的多核仿真只支持快速加速仿真模式。默認(rèn)情況下，for Each 子系統(tǒng)的多線程仿真支持是被啟用狀態(tài)。Simulink 將自動(dòng)對(duì)仿真進(jìn)行動(dòng)態(tài)配置。只有在檢測(cè)到性能優(yōu)勢(shì)時(shí)才并行執(zhí)行才會(huì)被啟用。您可以使用模型參數(shù)“multithreaddsim”手動(dòng)選擇加入或退出多線程仿真。

具體實(shí)踐及效果對(duì)比

為了說明這些技術(shù)在實(shí)際項(xiàng)目中的相對(duì)有效性，我們通過將上面建議的一些更改應(yīng)用于自動(dòng)變速器系統(tǒng)模型（圖20）來測(cè)量仿真時(shí)間性能改進(jìn)。



圖20：某自動(dòng)變速器系統(tǒng)的 Simulink 模型 為了提高性能，我們首先使用 Performance Advisor 運(yùn)行檢查，并提出以下建議更改：

禁用了檢查求解器數(shù)據(jù)不一致、按奇異矩陣除法、Inf NaN 塊輸出、仿真范圍檢查和超出數(shù)組邊界等代價(jià)較高的診斷項(xiàng)

將解釋執(zhí)行的 MATLAB Function 塊替換為 MATLAB functions（此更改具有最大的單一效果）。

啟用 Block reduction 優(yōu)化

關(guān)閉并注釋掉 Scope

這些變化將仿真時(shí)間從平均 57 秒減少到 3.3 秒。使用優(yōu)化的模型，我們現(xiàn)在可以應(yīng)用快速加速和并行仿真來比較這些技術(shù)的性能（表2）。

表 2：Time for 100 iterations of each model for 2000 seconds of simulation time. System used: Lenovo T490s with Intel Core i7-8665U CPU (1.9 GHz, 2112 MHz, 4 Cores), 32 GB DDR4 2400 MHz PC4-19200 SODIMM, Drive: 1 TB SSD, Windows 10 Enterprise, MATLAB R2022a.

審核編輯：劉清