Xilinx为Vivado设计工具带来突破性改进，以前沿的机器学习优化助力加速设计

2021-06-23 16:02:08来源：TechWeb 关键词：机器学习机器学习技术阅读量：22402

导读：据悉，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。

　　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)优化算法以及前沿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。”

　　基于机器学习的优化

　　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改变了传统。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。”

　　更快的编译时间与面向团队协作的生产力

　　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。

　　(原标题：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)

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