6月23日消息，賽靈思公司今日宣布推出 Vivado® ML 版，這是業(yè)內首個基于機器學習（ML）優(yōu)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(jié)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。

圖：賽靈思全新 Vivado® ML 版

賽靈思軟件與 AI 解決方案營銷總監(jiān) 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(zhàn)，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(fā)者縮短設計周期，并從設計創(chuàng)建到收斂交付全新生產力水平。”

基于機器學習的優(yōu)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(yōu)化、延遲估算和智能設計運行，能夠自動執(zhí)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。”

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(jié)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(tài)功能交換（DFX）等獨特的自適應特性，可在運行時動態(tài)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(yè)版，廠商建議零售價為 2,995 美元起。

生成海報

免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。