代碼生成作為一個(gè)普遍存在的成熟技術(shù)，已經(jīng)被國(guó)內(nèi)外很多知名企業(yè)采用，并將生成的代碼直接部署在產(chǎn)品中。這些客戶(hù)普遍反應(yīng)，代碼生成的確很大幅度地提高產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的效率，縮短產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期。

雖然已有很多代碼生成技術(shù)的成功案例，產(chǎn)生的代碼效率仍是新用戶(hù)普遍關(guān)心的問(wèn)題（可能是最關(guān)心的問(wèn)題）。

在 2018 MATLAB EXPO 用戶(hù)大會(huì)上，三位資深的 MathWorks 技術(shù)專(zhuān)家受邀跟大家聊聊代碼生成那些事，通過(guò)多個(gè)具體實(shí)例，詳細(xì)解釋用戶(hù)在使用 MATLAB/Simulink 代碼生成技術(shù)中遇到的問(wèn)題和困惑。

產(chǎn)生出來(lái)的代碼效率能行嗎？

首先，好的模型能產(chǎn)生出好的代碼。

根據(jù)很多用戶(hù)反饋，在大部分情況下，生成的代碼的運(yùn)行速度和手寫(xiě)代碼差不多，使用的資源要比手寫(xiě)明顯的小。然而，如果直接采用默認(rèn)的選項(xiàng)直接進(jìn)行代碼生成而不對(duì)模型進(jìn)行任何準(zhǔn)備工作，生成的代碼效率將無(wú)法滿(mǎn)足預(yù)期。

產(chǎn)生出來(lái)的代碼的效率是和搭建的 Simulink 模型與 MATLAB 代碼直接相關(guān)。這句話(huà)不難理解——好的模型能產(chǎn)生出好的代碼。可是什么是好的模型呢？

以 HDL 代碼生成為例：用戶(hù)在 Simulink 里很快的搭建好算法模型，確認(rèn)數(shù)值結(jié)果正確就開(kāi)始產(chǎn)生 HDL 代碼，卻發(fā)現(xiàn)效率并不理想。這是因?yàn)樵谒惴Ｐ屠餂](méi)有任何架構(gòu)的優(yōu)化，也沒(méi)有時(shí)序的信息（比如節(jié)拍寄存器）。其實(shí)只要在模型里正確的地方加入幾個(gè)寄存器，產(chǎn)生出來(lái)的代碼效率就會(huì)提高了。

其次，提高生成代碼的效率還需要利用產(chǎn)品提供的優(yōu)化功能，按照自己的需求設(shè)置優(yōu)化參數(shù)。

默認(rèn)參數(shù)設(shè)置是為了讓大家能夠最快、最容易的產(chǎn)生代碼，而不是適用于所有場(chǎng)景下的最優(yōu)設(shè)置，最優(yōu)的設(shè)計(jì)一定是結(jié)合具體的問(wèn)題的設(shè)置。

例如，有些硬件工程師使用默認(rèn)設(shè)置產(chǎn)生出的 HDL 代碼占用的資源很的要求很高，不能滿(mǎn)足要求。問(wèn)題關(guān)鍵在于沒(méi)有使用 HDL Coder 中提供的優(yōu)化功能，比如資源復(fù)用流處理等。這些功能可以幫用戶(hù)找到模型中可復(fù)用的資源，根據(jù)用戶(hù)的設(shè)置，自動(dòng)優(yōu)化使用的資源。

此外，生成代碼的時(shí)候不僅要對(duì)使用資源進(jìn)行優(yōu)化，建議用戶(hù)使用HDLCoder 對(duì)主頻進(jìn)行優(yōu)化并對(duì)代碼定制。要對(duì)具體的要求采用不同的優(yōu)化手段，才能產(chǎn)生出最優(yōu)的代碼。

第三，混合使用手寫(xiě)代碼和自動(dòng)產(chǎn)生的代碼。

很多用戶(hù)有一些誤解，認(rèn)為代碼生成必須全部采用自動(dòng)的方法，其實(shí)，代碼生成手段并沒(méi)有這些限制，反而會(huì)帶來(lái)不必要的負(fù)擔(dān)。

如果在算法中的某個(gè)模塊已經(jīng)有很成熟的代碼，用戶(hù)可以結(jié)合自動(dòng)產(chǎn)生的代碼和手寫(xiě)代碼的好處，通過(guò)設(shè)置參數(shù)直接使用指定的已有代碼，提高整體效率。

通過(guò)調(diào)整算法模型、正確使用優(yōu)化功能，或適當(dāng)混用手寫(xiě)和自動(dòng)產(chǎn)生的代碼來(lái)提高總體效率，用戶(hù)將體會(huì)到基于模型的設(shè)計(jì)方法的好處。

拿正確的模型去生成代碼

代碼生成工具是沒(méi)有糾錯(cuò)功能的，它只能忠實(shí)于你的模型去產(chǎn)生代碼。如果模型不經(jīng)過(guò)充分驗(yàn)證，或者說(shuō)不能確保模型是正確的，那么代碼也就沒(méi)法保證正確。在基于模型的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)流程中，做到“拿正確的模型去生成代碼”，你的流程就比別人強(qiáng)很多了。

但是，什么樣的模型算是正確的模型？能跑出預(yù)期的結(jié)果的模型就一定是“正確的模型”嗎？

正確的模型應(yīng)該是在現(xiàn)有的工具水平下，經(jīng)過(guò)充分驗(yàn)證的模型。由于在產(chǎn)品化中，所有驗(yàn)證工作最終都會(huì)被算到開(kāi)發(fā)成本里面。所以要應(yīng)該根據(jù)項(xiàng)目的要求，選擇合適的驗(yàn)證手段。

從是否要運(yùn)行模型來(lái)看，模型驗(yàn)證可以劃分為“靜態(tài)驗(yàn)證”和“動(dòng)態(tài)驗(yàn)證”。

靜態(tài)驗(yàn)證

在模型建立之后，首先需要做的是自動(dòng)化的“靜態(tài)檢查”。建模規(guī)范檢查（比如目前行業(yè)普遍采用的MAAB），是很多公司都在做的事情。除了規(guī)范檢查之外，建議使用 Simulink Design Verifier 檢查是否有數(shù)據(jù)溢出和死邏輯，這兩種錯(cuò)誤比違反一些建模規(guī)則更嚴(yán)重，可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)失效。

除了自動(dòng)化的靜態(tài)檢查之外，“評(píng)審”是經(jīng)常被大家忽略的靜態(tài)驗(yàn)證方式。自動(dòng)化靜態(tài)驗(yàn)證和人工靜態(tài)驗(yàn)證之間的順序很重要，直接關(guān)系到開(kāi)發(fā)效率問(wèn)題。在評(píng)審之前完成自動(dòng)化靜態(tài)檢查，可以幫助開(kāi)發(fā)者發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，提高開(kāi)發(fā)效率。

動(dòng)態(tài)驗(yàn)證

動(dòng)態(tài)，也就是讓模型的功能跑起來(lái)。從效率上考慮，建議先做單元測(cè)試，再做集成測(cè)試。

單元測(cè)試應(yīng)該是整個(gè)驗(yàn)證環(huán)節(jié)里工作量最大的環(huán)節(jié)，要重點(diǎn)關(guān)注結(jié)構(gòu)覆蓋率問(wèn)題。具體多少的覆蓋率算是合格，還有不少的爭(zhēng)論。想要達(dá)到比較好的覆蓋率，需要對(duì)模型的復(fù)雜度進(jìn)行控制，復(fù)雜度一定不能太高，否則沒(méi)法提升覆蓋率。

集成測(cè)試可以一定程度的驗(yàn)證接口問(wèn)題、調(diào)度問(wèn)題、模塊間的需求問(wèn)題等，是非常有必要的。對(duì)于龐大系統(tǒng)，集成測(cè)試需要分階段進(jìn)行：先做組件級(jí)的集成，再做系統(tǒng)級(jí)的集成，讓驗(yàn)證工作可實(shí)現(xiàn)。

完成以上提到的各種驗(yàn)證，基本上可以認(rèn)為這是正確的模型了。使用驗(yàn)證過(guò)的正確模型配置數(shù)據(jù)，才可以生成的成熟的代碼。當(dāng)然，生成的代碼還需要做一個(gè)對(duì)比測(cè)試，驗(yàn)證代碼和模型之間功能上是否一致，也就是我們常說(shuō)的 SIL 和 PIL 測(cè)試。

使用 MATLAB 算法自動(dòng)生成代碼

基于模型的設(shè)計(jì)流程和自動(dòng)代碼生成在汽車(chē)等行業(yè)基本上已經(jīng)是標(biāo)準(zhǔn)手段，然而在大多使用 MATLAB 語(yǔ)言的通信和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，代碼生成的接受度還不是那么地高。用戶(hù)大多選擇留在 MATLAB 中，享受 MATLAB 語(yǔ)言的彈性。

如何在保持 MATLAB 的條件下，提升代碼生成的效率呢？

用戶(hù)普遍關(guān)注以下兩點(diǎn)：

如何充分使用MATLAB算法開(kāi)發(fā)的"設(shè)計(jì)模式"

如何重用已有的 C 或者 C++ 代碼。

MATLAB 算法開(kāi)發(fā)的“設(shè)計(jì)模式”借鑒于軟件的設(shè)計(jì)模式這個(gè)概念，具體可以理解為一些 MATLAB 的編碼規(guī)則。一個(gè)簡(jiǎn)單的“設(shè)計(jì)模式”用例：要想讓 MATLAB 運(yùn)行效率夠高，應(yīng)該盡量采用矩陣運(yùn)算替代 for 循環(huán)。

在代碼生成中也存在很多類(lèi)似的模式。這些設(shè)計(jì)模式能夠針對(duì)具體的硬件結(jié)構(gòu)，產(chǎn)生出更加有效的代碼，并且提升算法的抽象度。不僅可以提升代碼運(yùn)行效率，對(duì)于長(zhǎng)期維護(hù)算法代碼也很幫助。

以深度學(xué)習(xí)為例：

在 MATLAB R2017b 中發(fā)布的 GPU Coder 可以把通用的 MATLAB 代碼轉(zhuǎn)化為 CUDA C 代碼。

在 GPU Coder 中，我們也總結(jié)了一些能夠提升對(duì) GPU 這種架構(gòu)運(yùn)行效率的模式。很多人不了解 GPU 架構(gòu)，可以把它理解成多核處理器構(gòu)成的集群。例如stencilKernel 這個(gè)高階函數(shù)就總結(jié)了一種類(lèi)似于二維濾波的計(jì)算模式。

* 高階函數(shù)就是那些輸入?yún)?shù)為函數(shù)的函數(shù)。MATLAB 代碼生成中匯集了很多類(lèi)似的高階函數(shù)，理論上用通用的 MATLAB 代碼都能實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能。

充分使用這些算法模式（或設(shè)計(jì)模式），能夠提高算法的抽象程度，同時(shí)有利于產(chǎn)生更加高效的代碼。

那么如何混用現(xiàn)有的 C 或者 C++ 代碼？

首先，非常不推薦用戶(hù)為了提升效率而手寫(xiě) C 代碼生成 MEX 嵌入到 MATLAB 中。這不僅無(wú)法實(shí)現(xiàn)提速，反而可能比 MATLAB 更慢。另外手寫(xiě) MEX 非常繁瑣，并且容易出錯(cuò)。同時(shí)通過(guò) MEX 接口引入的函數(shù)很難應(yīng)用到生成的代碼之中。

對(duì)于項(xiàng)目中遺留的 C 代碼，高效的做法是在 MATLAB 中直接調(diào)用 C 代碼，通過(guò)代碼生成的方法自動(dòng)產(chǎn)生可以被 MATLAB 調(diào)用的 MEX 函數(shù)。

double foo(double in1, double in2);

function y =callfoo %#codegen
y = coder.ceval('foo', 10, 20);

上面這段代碼在生成 MEX 函數(shù)的時(shí)候，自動(dòng)會(huì)做好調(diào)用包裝的工作，而在 C 代碼生成的時(shí)候，自動(dòng)會(huì)直接調(diào)用已有代碼，而不會(huì)有任何的額外調(diào)用封裝，一舉兩得。

同理，在 Simulink 中，最簡(jiǎn)單便捷的方式是在 Stateflow 中直接調(diào)用手工 C 代碼，讓 Simulink 自行完成編譯鏈接的工作，同時(shí)方便算法調(diào)整和更改。在 MATLAB 和 Simulink 中混合已有代碼的方法很多，建議用戶(hù)選擇靈活性夠高，同時(shí)還能兼顧開(kāi)發(fā)效率和執(zhí)行的方法實(shí)現(xiàn)。