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賽靈思推出首個基于機器學習優化算法 FPGA EDA 工具套件

YCqV_FPGA_EETre ? 來源:TechWeb ? 作者:新喀鴉 ? 2021-06-24 11:42 ? 次閱讀

賽靈思公司昨日宣布推出 Vivado ML 版,這是業內首個基于機器學習( ML )優化算法以及先進的面向團隊協作的設計流程打造的 FPGA EDA 工具套件,可以顯著節省設計時間與成本。與目前的 Vivado HLx 版本相比,Vivado ML 版將復雜設計的編譯時間縮短了 5 倍,同時還提供了突破性的平均達 10% 的結果質量( QoR )提升。

賽靈思軟件與 AI 解決方案營銷總監 Nick Ni 表示:“當今的 EDA 設計人員面臨設計復雜性日益提升的挑戰,而機器學習是加快設計流程與提升 QoR 的下一個大飛躍。Vivado ML 將幫助開發者縮短設計周期,并從設計創建到收斂交付全新生產力水平。”

基于機器學習的優化

Vivado ML 版支持基于機器學習的算法以加速設計收斂。該技術具備基于機器學習的邏輯優化、延遲估算和智能設計運行,能夠自動執行策略以減少時序收斂迭代。

國家儀器公司( National Instruments )首席硬件工程師 Robert Atkinson 表示:“全新 Vivado ML 版的智能設計運行功能是一個顛覆了傳統。它通過一鍵式方法積極改善時序結果,所生成的 QoR 建議能帶來最大效果,還能借助減少用戶分析提供專家級質量結果,特別是對于難以收斂的設計而言?!?/p>

更快的編譯時間與面向團隊協作的生產力

賽靈思還引入了 Abstract Shell (抽象外殼)概念,它允許用戶在系統內定義多個模塊,以增量和并行方式進行編譯。與傳統的全系統編譯相比,這種方法能將平均編譯時間加快 5 倍,最多甚至加快 17 倍。抽象外殼還可以將設計細節隱藏在模塊之外,從而有助于保護客戶的 IP,這一點對FaaS ( FPGA-as-a-Service )和增值系統集成商至關重要。

此外,Vivado ML 還改善了與 Vivado IP Integrator 之間協作設計,使得模塊化設計可以利用全新“模塊設計容器( Block Design Container,BDC )”功能實現。這一功能促進了面向團隊協作的設計方法,并允許以分治( divide-and-conquer )策略處理多站點共同合作的大型設計。

賽靈思動態功能交換( DFX )等獨特的自適應特性,可在運行時動態遠程加載定制硬件加速器,以更加有效地利用芯片資源。DFX 具備在幾毫秒內加載設計模塊的能力,由此開辟了諸多全新用例,例如,車輛在處理幀數據的同時可切換不同視覺算法,或基因組分析在進行 DNA 測序過程中可實時切換不同算法。

Vivado ML 版現已提供免費標準版和企業版

廠商建議零售價為 2,995 美元起

編輯:jq

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原文標題:Vivado ML 助力設計流程再提速

文章出處:【微信號:FPGA-EETrend,微信公眾號:FPGA開發圈】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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