分別進行了3個Vivado 2017.1對Vivado2016.4的性能測試。總體而言，Vivado 2017.1比Vivado2016.4給出了更好的效果。雖然在測試1中的結果有些相似，但是Vivado2017.1從測試2和3中獲得的最佳TNS總負余量和WS最差余量卻比Vivado2016.4要好得多。

方法Methods

此性能測試我們將使用名為“CPU”的設計，目標器件為“XC7K70TFBG676-2”。

比較2個工具鏈版本之間將通過以下測試進行：

用于編譯的設置將通過InTime使用Vivado2016.4生成。Vivado 2017.1將使用相同的設置進行編譯。

用于編譯的設置將通過InTime使用Vivado2017.1生成。 Vivado 2016.4將使用相同的設置進行編譯。

對于每個測試，每個工具鏈版本共做了150個編譯。InTime的特點是從過去的結果中學習，因此在測試這些工具鏈的性能時必須考慮這一點。通過運行相同的實驗兩次，然后可以分析InTime從不同的工具鏈版本中學習到的結果是好壞。

測試Experiment 1

下面表格里列出了此測試結果的一些基本統計信息，而圖表顯示了兩個工具鏈版本的每個編譯后的TNS總負余量和WS最差余量。參閱表的分析顯示，兩個工具鏈版本的最佳TNS實際上非常相似。然而Vivado 2017.1的WS最差余量表現出更好的數據。與Vivado 2016.4相比，Vivado 2017.1的TNS總負余量和WS最差余量的分布更低，更少變化，表明最新版本的Vivado工具鏈更穩定和產出更好數據，雖然略好于以前的版本。

看看圖表，我們可以看出，Vivado 2016.4（紅線）的糟糕結果在Vivado 2017.1（藍線）方面實際上有所改善。另一方面，Vivado 2016.4的好結果在新版Vivado中實際上變得更糟。總體看來，Vivado 2017.1的表現似乎比Vivado 2016.4好一些。

測試Experiment 2

此測試與前面的報告格式相似。在本測試中，Vivado 2017.1還是優于Vivado2016.4。我們可以看到Vivado 2016.4（紅線）的結果都趨低于Vivado2017.1的結果（藍線）。這表明較新的工具鏈通常會產生更好的結果。

另外，你可能會注意到，測試2的成功編譯數量遠遠高于測試1。這表明Vivado 2017.1產生的結果與設置有較高的相關性，這允許InTime學習并避免不成功的編譯。

比較eight_bit_uc八位數設計

在得出任何結論之前，我們將其結果與另一種設計進行比較。在第三個測試中，我們用“eight_bit_uc八位數”設計（目標器件“XC7K70TFBG484-2”）重復測試一。結果報告如下，并與先前的兩個測試相同--Vivado 2017.1幾乎在所有方面都優于Vivado 2016.4。

總結

Vivado 2017.1比Vivado 2016.4獲得了更好的效果。雖然在測試1中的結果有些相似，但是從Vivado 2017.1獲得的最佳TNS總負余量和WS最差余量在測試2和3中要比Vivado 2016.4好得多。

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