如何利用基于模型的设计方法，借助 AMD 的 Vitis Model Composer 工具来创建一个包含 1024 个点的快速傅里叶变换(FFT)

时间：2026-01-20 16:13:59

关键字：傅里叶变换人工智能编译器 MATLAB

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[导读]在之前的文章中，我们已经了解到如何在 AMD Versal AIE-ML 架构上创建一个 FFT 应用程序，而无需进行任何 AIE-ML 内核编码，只需使用 AMD DSP 库即可实现。然后，我们还看到了如何利用 Vitis 功能仿真在 MATLAB 环境中模拟我们的 AIE-ML 图形。

在之前的文章中，我们已经了解到如何在 AMD Versal AIE-ML 架构上创建一个 FFT 应用程序，而无需进行任何 AIE-ML 内核编码，只需使用 AMD DSP 库即可实现。然后，我们还看到了如何利用 Vitis 功能仿真在 MATLAB 环境中模拟我们的 AIE-ML 图形。

AMD 还提供了一款名为“Vitis™ 模型编排器”(VMC)的工具，它将人工智能引擎的编码需求降低到了零(无需进行图形编码)。

AMD 的 Vitis 模型编译器是一款基于模型的设计工具，它能够在 Simulink® 环境中实现快速的设计探索，并通过自动代码生成加快在 AMD 设备上的产品开发进程。

所有用于人工智能引擎的数字信号处理库模块都包含在 Simulink 软件中的 AMD 工具箱中。

Vitis Model Composer 不仅能避免图形(以及在使用提供的模块时的内核)中的任何编码错误，而且还提供了一种快速配置 DSP 库的有效方法，使其能够以正确的配置进行设置。

VMC 可以通过 Vitis 统一安装程序进行安装。

Vitis Model Composer 需要从 AMD 购买附加许可证，同时还需要获得 MATLAB™ 和 Simulink® 的许可证。在进行数字信号处理设计时，我强烈建议您同时拥有 MATLAB™ 数字信号处理系统工具箱。

如果您只是想对这款工具进行评估，您可以从 AMD 产品授权网站上获取免费的评估许可证。

创建 Vitis 模型编译器设计

在安装了 Vitis 模型编译器(VMC)作为 Vitis 工具的一部分，并且已设置好 VMC、MATLAB™ 和 Simulink® 的许可证之后，要启动 VMC，我们只需设置好 Vitis 工具、MATLAB™，然后调用 model_composer 即可。

这将启动带有 Vitis Model Composer 插件的 MATLAB™ 系统。

由于 VMC 可以作为 Simulink 环境的一部分使用，所以第一步是启动 Simulink 系统。

我们可以从一个空白模型开始。

如果您打开“库浏览器”，您应该能看到“AMD 工具箱”这一选项，其中包含了针对 AI 引擎或可编程逻辑(硬件描述语言或硬件描述语言高级版)的模块。

我总是首先添加的第一个模块是“Vitis Model Composer Hub”模块。每个 Model Composer 模型都需要一个 Model Composer Hub 来配置编译、模拟以及生成输出。在这个模块中，例如，您可以定义您要针对的设备或板卡，因此在使用 AI 引擎时，它会确定您所使用的变体或架构(AIE、AIE-ML 或 AIE-MLv2)。您可以在 AMD 工具箱的“实用工具 > 代码生成”选项下找到“Vitis Model Composer Hub”模块。

我们可以将该模块拖拽至模型中，然后双击它来进行配置。我只选择了目标设备。我正在使用 xcve2302-sfva784-1LP-e-S 这个设备，它位于 Trenz TE0950 上，与我之前的教程中的设备相同。

然后我们可以开始进行设计了。我们想要实现的是一个简单的 1024 点快速傅里叶变换。正如在上一篇文章中所述，我们可以使用 AMD DSP 库来完成这项任务，因为它是集成在 VMC 中的，作为 AMD 工具箱的一部分。在“AI Engine”菜单下，我们可以找到“DSP”子菜单中的“缓冲输入/输出”部分，那里有用于 AI 引擎的 FFT 块。

我们可以将 FFT 块拖放到模型中，并双击它来进行配置。为了与之前的教程中的使用场景类似，我只配置了 FFT 的大小(并且将输入、输出和旋转因子的数据类型保持为 cint16)，其余所有参数则保持默认值。

然后为了模拟我们的快速傅里叶变换模块，我们需要一个输入信号。为此，我使用了来自 MATLAB DSP 系统工具箱的正弦波，这样它就能生成离散的输入信号。我将两个这样的信号相加，以便得到与上一个项目中相同的双音信号。

对于第一个设置，我将振幅设为 6，输出频率设为 150MHz，输出设为复数形式，采样频率设为 600MHz，每帧的采样次数设为 1024。我还将计算方法设置为表格查找，因为当输出数据为定点数时(我将进行这样的设置)这是必需的。

在“数据类型”选项卡中，我将输出设置为 16 位定点数。

然后我将这个块复制并粘贴，以创建我们输入信号的另一个音调部分。我只是将振幅调整为 4，将频率调整为 50MHz。

然后，我只需添加一个“添加”模块，以添加音频并将其传送给 AI 引擎的 FFT 模块。

然后，为了验证快速傅里叶变换(FFT)的输出结果，我们需要绘制其输出图。为此，我使用了 MATLAB DSP 系统工具箱中的数组绘图块。我只想绘制绝对值，以便仅查看信号的频率成分，所以我还添加了一个“abs”块。由于 abs 块在处理复数数据时只接受双精度数据类型，所以我还添加了一个将 FFT 块的输出转换为双精度数据类型的块。

这就是我完整的设计方案的样子。