賽靈思優化FGPA EDA設計 透過機器學習促效率/品質兼顧

2021 年 07 月 12 日

賽靈思(Xilinx)日前宣布推出Vivado ML版本,這是首款基於機器學習(Machine Learning, ML)優化演算法,並且先進地針對團隊協作的設計流程所打造的FPGA 電子設計自動化(Electronic Design Automation, EDA)工具套件,能大幅節省設計時間和成本。與現今的Vivado HLx版本相比,Vivado ML版本將複雜設計的編譯時間縮短5倍,且突破性地提升平均達10%的設計結果品質(Quality of Results, QoR)。

賽靈思軟體與AI解決方案行銷總監Nick Ni表示,當今的EDA設計師正面臨設計複雜性不斷提升的挑戰,而機器學習是加速設計過程和達成QoR效益的下一個大躍進。Vivado ML版本將幫助開發人員縮短設計週期,並為從設計創建到收斂(design closure)提供全新的生產力水準。

Vivado ML版本支援基於機器學習的演算法來加速設計收斂。該技術具有以機器學習為基礎的邏輯優化、延遲估測和智慧設計執行,可自動執行策略以減少時序收斂的迭代(timing closure iteration)。

國家儀器(National Instruments)首席硬體工程師Robert Atkinson表示,全新 Vivado ML版本的智慧設計執行顛覆了傳統,藉由一鍵式的方法來積極改善時序結果,它所生成的QoR建議帶來了極大效果,並且能藉由減少用戶分析來提供專業級的品質結果,特別是針對難以收斂的設計。

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