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第195章 EDA平台的内部深化应用(1 / 2)

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“北辰”oS的界面日益惊艳,“天枢”Soc的设计即将定型。支撑着这两大核心项目以前所未有的速度和质量向前推进的,除了顶尖的人才和林轩的战略指引外,还有一个常常被外界忽略、但在启明芯内部却被视为“定海神针”般存在的关键因素——那就是由李志远团队持续开发和迭代的、完全自主可控的EdA平台:“盘古”和“女娲”。

如果说“北辰”和“天枢”是启明芯即将亮出的倚天剑和屠龙刀,那么这套EdA平台,就是为这两柄神兵利器提供源源不断能量、并能对其进行精确打磨和优化的“秘密熔炉”。

在一次由林轩亲自主持的、旨在评估核心项目风险和加速研发进度的技术战略研讨会上,李志远代表EdA平台部门,向与会的“北辰”oS和“天枢”Soc核心负责人,展示了过去一年多来,EdA平台在内部深化应用所取得的最新成果,以及它将如何继续为这两个“天字号”工程保驾护航。

“各位,”李志远站在讲台上,虽然依旧是那副不善言辞的技术专家模样,但谈及自己的“作品”时,眼中充满了难以掩饰的自豪,“过去一年多,我们EdA平台部门的核心任务,就是紧密围绕‘北辰’和‘天枢’项目的实际需求,不断开发和完善我们的工具链,目标是实现林总提出的‘软硬件深度协同、极致效率优化’的研发新模式。”

“现在,我可以向大家汇报,我们在这方面取得了一些令人兴奋的进展。”

他开始逐一展示EdA平台最新迭代版本中增加的、专门服务于“北辰”和“天枢”协同开发的关键功能:

功能一:增强版软硬件协同仿真与功耗分析

“我们对‘盘古’平台的系统级仿真引擎进行了大幅升级。”李志远调出一张复杂的仿真架构图,“现在,小张的oS团队不仅可以在高精度的RtL模型或FpGA原型上运行‘北辰’内核和驱动,更重要的是,我们集成了一个全新的**‘软硬件功耗协同分析’**模块!”

“这意味着什么?”他解释道,“当oS团队在原型平台上运行某个具体的应用场景时(比如后台播放音乐、前台浏览网页),我们的EdA工具不仅能实时监测cpU、GpU、内存等硬件模块的活动状态,更能结合软件层面的信息(比如当前运行的线程、调用的ApI、执行的代码段),精确地将系统总功耗,分解到每一个具体的软件任务和硬件单元上!”

屏幕上出现了一个演示案例:oS团队发现某个后台同步任务导致手机待机功耗异常偏高。通过“盘古-系统级”功耗分析工具,他们可以清晰地看到,这个任务频繁地唤醒了某个看似无关的硬件外设接口(比如GpS模块,即使此时并未定位),并且其执行的代码路径中存在大量低效的轮询操作。

“有了这样的工具,”李志远说道,“oS团队就能像拿着‘手术刀’一样,精准地定位到导致功耗异常的软件代码或硬件调用,进行针对性的优化!比如,在这个案例中,他们可以优化同步算法,避免不必要的硬件唤醒,并将轮询改为中断驱动。这种基于精确硬件反馈的软件功耗优化,效率远超传统的纯软件分析或基于经验的猜测!”

功能二:智能化系统级性能瓶颈分析

“除了功耗,性能瓶颈的快速定位也是软硬件协同的关键。”李志远切换到下一个功能演示。

“我们增强了‘盘古’平台的性能剖析(能力。现在,它可以自动分析来自硬件仿真器或FpGA原型的、包含软硬件事件(如函数调用、中断、缓存命中\/缺失、总线事务等)的海量执行追踪数据。”

“更重要的是,”他强调,“我们初步引入了机器学习算法!平台可以根据历史数据和预设的性能模型,自动识别出潜在的系统性能瓶颈!比如,”屏幕上弹出一个分析报告,“‘系统检测到在运行图形渲染任务时,GpU纹理缓存的缺失率异常偏高,同时AxI总线出现高频率的读拥塞。建议:检查GpU驱动的纹理管理策略,或考虑在硬件层面增大纹理缓存容量\/优化总线仲裁优先级。’”

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