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赢咖4娱乐Xilinx 为 Vivado 设计工具带来突破性改进以最前沿的机器学习优化助力加速设计
作者:管理员    发布于:2021-06-24 01:52    文字:【】【】【

  【TechWeb】6 月 23 日消息,赛灵思公司今日宣布推出 Vivado ML 版,这是业内首个基于机器学习(ML)优化算法以及先进的面向团队协作的设计流程打造的 FPGA EDA 工具套件,可以显著节省设计时间与成本。与目前的 Vivado HLx 版本相比,Vivado ML 版将复杂设计的编译时间缩短了 5 倍,同时还提供了突破性的平均达 10% 的结果质量(QoR)提升。

  赛灵思软件与 AI 解决方案营销总监 Nick Ni 表示: 当今的 EDA 设计人员面临设计复杂性日益提升的挑战,而机器学习是加快设计流程与提升 QoR 的下一个大飞跃。Vivado ML 将帮助开发者缩短设计周期,并从设计创建到收敛交付全新生产力水平。

  Vivado ML 版支持基于机器学习的算法以加速设计收敛。该技术具备基于机器学习的逻辑优化、延迟估算和智能设计运行,能够自动执行策略以减少时序收敛迭代。

  国家仪器公司(National Instruments)首席硬件工程师 Robert Atkinson 表示: 全新 Vivado ML 版的智能设计运行功能是一个颠覆了传统。它通过一键式方法积极改善时序结果,所生成的 QoR 建议能带来最大效果,还能借助减少用户分析提供专家级质量结果,特别是对于难以收敛的设计而言。

  赛灵思还引入了 Abstract Shell (抽象外壳)概念,它允许用户在系统内定义多个模块,以增量和并行方式进行编译。与传统的全系统编译相比,这种方法能将平均编译时间加快 5 倍,最多甚至加快 17 倍。抽象外壳还可以将设计细节隐藏在模块之外,从而有助于保护客户的 IP,这一点对 FaaS (FPGA-as-a-Service)和增值系统集成商至关重要。

  此外,Vivado ML 还改善了与 Vivado IP Integrator 之间协作设计,使得模块化设计可以利用全新 模块设计容器(Block Design Container,BDC) 功能实现。这一功能促进了面向团队协作的设计方法,并允许以分治(divide-and-conquer)策略处理多站点共同合作的大型设计。

  赛灵思动态功能交换(DFX)等独特的自适应特性,可在运行时动态远程加载定制硬件加速器,以更加有效地利用芯片资源。DFX 具备在几毫秒内加载设计模块的能力,由此开辟了诸多全新用例,例如,车辆在处理帧数据的同时可切换不同视觉算法,或基因组分析在进行 DNA 测序过程中可实时切换不同算法。

  Vivado ML 版现已提供免费标准版和企业版,厂商建议零售价为 2,995 美元起。赢咖4注册赢咖4注册

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