Xilinx为Vivado设计工具带来了突破，为加速设计提供了最先进的机器学习优化

加利福尼亚州圣何塞--(美国商业资讯)--Xilinx，Inc .(纳斯达克:XLNX)今天推出Vivado ML Editions，这是业界首款基于机器学习(ML)优化算法的FPGA EDA工具套件，以及基于团队的高级设计流程，可显著节省设计时间和成本。与当前的Vivado HLx版本相比，Vivado ML版本的编译时间加快了5倍，结果质量(QoR)平均提高了10%。

“当今的EDA设计人员面临着不断增加的设计复杂性的挑战。Xilinx营销、软件和人工智能解决方案总监Nick Ni表示:“机器学习是加速设计过程和实现QoR收益的下一个重大飞跃。“Vivado ML将帮助开发人员缩短设计周期，并提供从设计创作到结束的新的生产力水平。”

基于最大似然的优化

Vivado ML Editions支持基于ML的算法，可加速设计完成。该技术具有基于ML的逻辑优化、延迟估计和智能设计运行，可自动执行策略以减少时序收敛迭代。

“新的Vivado ML版本的智能设计运行是一个游戏改变者，说:”罗伯特阿特金森，首席硬件工程师，国家仪器。通过提供一种积极改善计时结果的按钮式方法，它可以生成QoR建议，带来最大的影响并交付专家质量的结果，同时减少用户分析，尤其是对于难以完成的设计。"

更快的编译时间和基于团队的生产力

Xilinx还引入了抽象外壳的概念，它允许用户在系统中定义多个模块，以进行增量和并行编译。与传统的全系统编译相比，这使得平均编译时间减少了5倍，最多减少了17倍。抽象外壳还通过将设计细节隐藏在模块之外来帮助保护客户的知识产权，这对于FPGA即服务和增值系统集成商等应用来说至关重要。

此外，Vivado ML Editions改进了与Vivado IP Integrator的协作设计，后者支持使用新的“块设计容器”功能进行模块化设计。这种能力促进了基于团队的设计方法，并允许分而治之的策略来处理多站点合作的大型设计。

独特的适应性功能，如动态功能交换(DFX ),通过在运行时空中动态加载定制的硬件加速器，更有效地利用芯片资源。凭借DFX在几毫秒内加载设计模块的能力，它开辟了新的用例，如汽车在处理帧期间交换不同的视觉算法，或基因组分析在DNA测序时实时交换不同的算法。