ターゲットをリビルドしなければならない場合のパフォーマンス

図の実線は,ターゲットコードをリビルドしなければならない場合のパフォーマンスを示しています(“所有目标日期”“すべてのターゲットが無効”)。この仮想モデルの場合,タイムスケールは分の順番ですが,複雑なモデルではさらに長くなります。

図で要約したように,ノーマルモードでモデルをコンパイルするのに必要な時間は,アクセラレータターゲットまたはラピッドアクセラレータの実行可能ファイルをビルドする時間より短くなります。この図から明らかなことは,シミュレーションの停止時間が小さい場合,ノーマルモードの方がアクセラレータモードまたはラピッドアクセラレータモードよりも全般的なシミュレーション時間が早くなります。

アクセラレータモードまたはラピッドアクセラレータモードで実行時間が早くなる交差ポイントは,モデルの複雑度と内容に依存します。たとえば,インタープリター型コードを使用する多数のブロックが含まれたアクセラレータモードで実行しているモデル(アクセラレータモード用のブロックの選択を参照)はシミュレーションの停止時間が非常に大きい場合を除いて,ノーマルモードの実行速度と大差ありません。同様に,Stateflow图表ブロックまたはMATLAB函数ブロックが多数含まれているモデルでは,シミュレーションの停止時間が長い場合を除いて,ノーマルモードと比べてさほど大きな速度の向上は見られません。コード生成を通じて,Stateflow图表ブロックまたはMATLAB函数ブロックでモデルを高速化できます。

図解の目的で,グラフィックスは多数のStateflow图表ブロックまたはMATLAB函数ブロックがあるモデルを表しています。”“ノーマルというラベルの曲線は,モデルにこれらのブロックが含まれていなければ,初期経過時間がこれよりずっと小さくなります。

ターゲットが最新の場合のパフォーマンス

図の破線が示すように(“所有目标日期”“すべてのターゲットが最新”),アクセラレータターゲットまたはラピッドアクセラレータ実行可能ファイルが最新かどうかを仿真软件金宝app^®ソフトウェアが判別する時間は,コードの生成(“所有目标日期”“すべてのターゲットが無効”)にかかる時間より大幅に少なくなります。さまざまな設計のトレードオフをテストするときには,この特性を利用できます。

たとえば,アクセラレータモードのターゲットコードを一度作成し,それを使用して一連のゲイン設定でモデルをシミュレーションできます。この種の変更はターゲットコードの再生成を引き起こさないため,これは,アクセラレータまたはラピッドアクセラレータモードを使用する場合に特に効率的な方法です。つまり,ターゲットコードはモデルの初回実行時に生成され,以降模型金宝appコードはターゲットが最新かどうかの確認に必要な時間だけを費やします。このプロセスはコードの実行より速いので,以降の実行は初回の実行より大幅に高速化されることがあります。

ターゲットのチェックはコードの生成より速いため,コードを生成しなければならない場合よりもターゲットが最新の場合に,交差ポイントが小さくなります。つまり,モデルの以降の実行は,停止時間が短い場合でも,ノーマルモードに比べてアクセラレータまたはラピッドアクセラレータモードでシミュレーションが高速に実行される可能性があります。