分析復雜器件內部的實(shí)時(shí)可視性的設計方法

　　2. 高水印計數器

　　通常，開(kāi)發(fā)者需要理解器件會(huì )運行的極限惡劣狀況，例如，服務(wù)中斷的最大時(shí)間或輸入數據中的最小和最大抖動(dòng)。高水印計數器提供硬件，這些硬件能被配置用于監測特定總線(xiàn)事件，并鎖存最大的（高水?。┗蛘咦钚〉模ǖ退。┑臅r(shí)間參數。在不需要太大的開(kāi)銷(xiāo)情況下，他們能提供非常寶貴的統計數據，否則需要用目標軟件來(lái)實(shí)現，或采集數據并發(fā)送到片外以作后續處理。

　　3. 跟蹤

　　一種成本很高但非常有用的硬件輔助監測方法是跟蹤。在這種方法中，總線(xiàn)事務(wù)被記錄在專(zhuān)用的片上存儲器中，這樣一來(lái)，可以捕獲導致產(chǎn)生一個(gè)事件的最后的N個(gè)總線(xiàn)事務(wù)。

　　上載捕獲的數據

　　一般來(lái)說(shuō)，你會(huì )上載數據到一個(gè)開(kāi)發(fā)系統中（如電腦），或者上載到一個(gè)監控模塊作進(jìn)一步分析。一旦確定需要采集什么樣的調試信息，以及如何采集以盡量減少干擾，那么必須決定如何從芯片向外發(fā)送數據-理想的情況是在應用程序還在運行時(shí)能夠發(fā)送。

　　應該做的是緩沖器深度和上載頻率之間的折衷。你調試數據緩沖器越小，上載數據的頻率越高。頻繁上載將對系統性能產(chǎn)生持續的影響。如果有一個(gè)大的存儲器池用于緩存調試數據，那么采集數據對系統性能的影響就會(huì )較小。然而，更大緩沖器則需要更多的目標存儲器，在器件運行期間上載數據對系統性能的影響將更顯著(zhù)。

　　當采集比芯片上能實(shí)時(shí)提供的還多的數據時(shí)，將不可避免地在獲取的數據中引入空隙。在這些情況中，有必要周期性地插入足夠的關(guān)聯(lián)信息，以確保數據在最終從片上捕獲后能被成功解碼。對數據打包或者引入周期性的“同步點(diǎn)”是在數據流中提供這種額外信息的兩種方法?？梢宰鳛閿祿陷d過(guò)程的一部分來(lái)完成這個(gè)工作，這樣冗余的信息就不必存儲在片上。

　　如果在一個(gè)SoC中多個(gè)CPU內核共同工作，常常需要并行地對每個(gè)內核上載獲取的信息，以便體現一個(gè)系統的完整情況。如果多個(gè)上載路徑不可用，要么在上載之前將來(lái)自多個(gè)內核的數據結合起來(lái)放到一個(gè)緩沖器中，要么將它們按照某種方式復用起來(lái)以共享上載路徑。同樣的，在決定處理這些問(wèn)題的最佳方法時(shí)，需要考慮系統的動(dòng)態(tài)特性和數據的相對重要性。如果有很多相對不重要的數據來(lái)自其中的一個(gè)內核，而另外一個(gè)內核偶爾會(huì )發(fā)送一些重要信息，你需要采用一種方法確保重要的信息能優(yōu)先于非重要的信息。

　　可視化及分析

　　可視化技術(shù)最早運用于計算科學(xué)中，并形成了可視化技術(shù)的一個(gè)重要分支——科學(xué)計算可視化（Visualization in Scientific Computing）?？茖W(xué)計算可視化能夠把科學(xué)數據，包括測量獲得的數值、圖像或是計算中涉及、產(chǎn)生的數字信息變?yōu)橹庇^(guān)的、以圖形圖像信息表示的、隨時(shí)間和空間變化的物理現象或物理量呈現在研究者面前，使他們能夠觀(guān)察、模擬和計算

　　將從SoC器件中產(chǎn)生的原始信息轉換成一種易于理解的格式對SoC本身提出了許多挑戰。能采集到的數據種類(lèi)、用于采集這些數據需要的特定硬件機制以及各類(lèi)不同的應用，用戶(hù)需要解決所有這些特殊的問(wèn)題，這通常是克服這些挑戰所需的靈活性的最佳方法。使用一種模塊化的框架使其很容易將來(lái)自不同的數據流的數據進(jìn)行關(guān)聯(lián)，針對特定類(lèi)型的信息分析關(guān)聯(lián)的數據，并以一種易于理解的形式顯示這些從數據中得到的信息。這里描述了這種框架應該提供的一些功能類(lèi)型實(shí)例：

　　1. 關(guān)聯(lián)數據點(diǎn)

　　在解決一個(gè)多處理器SoC中的瓶頸、競爭或負載均衡這類(lèi)系統級問(wèn)題時(shí)，可能需要從多個(gè)處理器和加速器采集數據。在這種情況下，重構系統行為需要將多個(gè)記錄關(guān)聯(lián)到一個(gè)時(shí)間線(xiàn)。在某些系統上，從其它內核來(lái)訪(fǎng)問(wèn)的方式利用時(shí)鐘。如果公共時(shí)鐘不可行，可以使用其他機制來(lái)周期性地同步多個(gè)內核的時(shí)間。其中的一個(gè)方法是使用中斷來(lái)將一個(gè)同步時(shí)間戳通過(guò)共享存儲器傳遞。

　　2. 分析基礎架構

　　一種模塊框架能夠將常見(jiàn)的分析活動(dòng)制作成模塊，這些模塊能用來(lái)實(shí)現很多不同的分析和可視化工具，例如，一種普通的可定制數據轉換器和表格，可以很容易用于創(chuàng )建一種消息記錄瀏覽器；來(lái)構造送往其它分析模塊的數據；一種用來(lái)分析過(guò)去一段時(shí)間的高水位標志的模塊能為特定應用的Dashboard、帶寬利用率監測器等提供一些基本依據。

　　3. 可擴展性

　　這是指音箱是否支持多聲道同時(shí)輸入，是否有接無(wú)源環(huán)繞音箱的輸出接口，是否有USB輸入功能等。低音炮能外接環(huán)繞音箱的個(gè)數也是衡量擴展性能的標準之一。普通多媒體音箱的接口主要有模擬接口和USB接口兩種，其它如光纖接口還有創(chuàng )新專(zhuān)用的數字接口等不是非常多見(jiàn)，因此不多作介紹。

　　盡管可以用一些普通組件來(lái)評估所采集的大量數據，但最好是能夠構造定制組件來(lái)擴展工具的環(huán)境。

　　4. 可配置性

　　可視化工具對于從大的緩沖器上載中提取有意義的信息非常關(guān)鍵，開(kāi)發(fā)者需要能配置工具來(lái)強調特殊的差異性和數據峰值以發(fā)現一般的行為和異常的行為。為了從目標對象上卸載數據處理，所用工具應該提供允許將智能特性構建到工具中的可編程基本功能，并減少需要采集的數據量。還應該提供足夠的控制以確定在任何給定的時(shí)間，來(lái)規定應該采集什么樣的數據。

　　看看現實(shí)

　　獲得對實(shí)時(shí)SoC系統內部的可視性的挑戰當然并不是微不足道的小事。采集到足夠的信息來(lái)產(chǎn)生不需要校正的有意義的結果，需要一種系統級的方法。通過(guò)使用軟件工具庫，利用硬件輔助監測以及對數據如何從芯片上發(fā)送出來(lái)的管理，增加準確性、寬度、深度和采集數據的粒度，使得開(kāi)發(fā)者能采集更多的可靠信息。新的靈活工具套件和軟件開(kāi)發(fā)策略將幫助開(kāi)發(fā)者來(lái)應對測試和調試用于具有高精度和高置信度的實(shí)時(shí)應用的復雜SoC架構的挑戰。