分析復雜器件內部的實時可視性的設計方法

　　2. 高水印計數器

　　通常，開發者需要理解器件會運行的極限惡劣狀況，例如，服務中斷的最大時間或輸入數據中的最小和最大抖動。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事件，并鎖存最大的（高水印）或者最小的（低水?。┑臅r間參數。在不需要太大的開銷情況下，他們能提供非常寶貴的統計數據，否則需要用目標軟件來實現，或采集數據并發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，總線事務被記錄在專用的片上存儲器中，這樣一來，可以捕獲導致產生一個事件的最后的N個總線事務。

　　上載捕獲的數據

　　一般來說，你會上載數據到一個開發系統中（如電腦），或者上載到一個監控模塊作進一步分析。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送數據-理想的情況是在應用程序還在運行時能夠發送。

　　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生持續的影響。如果有一個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。

　　當采集比芯片上能實時提供的還多的數據時，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聯信息，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”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過程的一部分來完成這個工作，這樣冗余的信息就不必存儲在片上。

　　如果在一個SoC中多個CPU內核共同工作，常常需要并行地對每個內核上載獲取的信息，以便體現一個系統的完整情況。如果多個上載路徑不可用，要么在上載之前將來自多個內核的數據結合起來放到一個緩沖器中，要么將它們按照某種方式復用起來以共享上載路徑。同樣的，在決定處理這些問題的最佳方法時，需要考慮系統的動態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自其中的一個內核，而另外一個內核偶爾會發送一些重要信息，你需要采用一種方法確保重要的信息能優先于非重要的信息。

　　可視化及分析

　　可視化技術最早運用于計算科學中，并形成了可視化技術的一個重要分支——科學計算可視化（Visualization in Scientific Computing）?？茖W計算可視化能夠把科學數據，包括測量獲得的數值、圖像或是計算中涉及、產生的數字信息變為直觀的、以圖形圖像信息表示的、隨時間和空間變化的物理現象或物理量呈現在研究者面前，使他們能夠觀察、模擬和計算

　　將從SoC器件中產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、用于采集這些數據需要的特定硬件機制以及各類不同的應用，用戶需要解決所有這些特殊的問題，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自不同的數據流的數據進行關聯，針對特定類型的信息分析關聯的數據，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型實例：

　　1. 關聯數據點

　　在解決一個多處理器SoC中的瓶頸、競爭或負載均衡這類系統級問題時，可能需要從多個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記錄關聯到一個時間線。在某些系統上，從其它內核來訪問的方式利用時鐘。如果公共時鐘不可行，可以使用其他機制來周期性地同步多個內核的時間。其中的一個方法是使用中斷來將一個同步時間戳通過共享存儲器傳遞。

　　2. 分析基礎架構

　　一種模塊框架能夠將常見的分析活動制作成模塊，這些模塊能用來實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，可以很容易用于創建一種消息記錄瀏覽器；來構造送往其它分析模塊的數據；一種用來分析過去一段時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輸入，是否有接無源環繞音箱的輸出接口，是否有USB輸入功能等。低音炮能外接環繞音箱的個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新專用的數字接口等不是非常多見，因此不多作介紹。

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

　　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鍵，開發者需要能配置工具來強調特殊的差異性和數據峰值以發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間，來規定應該采集什么樣的數據。

　　看看現實

　　獲得對實時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產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送出來的管理，增加準確性、寬度、深度和采集數據的粒度，使得開發者能采集更多的可靠信息。新的靈活工具套件和軟件開發策略將幫助開發者來應對測試和調試用于具有高精度和高置信度的實時應用的復雜SoC架構的挑戰。