Xilinx presenta Vivado ML Editions
Xilinx ha presentado Vivado ML Editions, la primera FPGA Conjunto de herramientas de EDA que se basa en algoritmos de optimización de aprendizaje automático (ML), así como en flujos de diseño avanzados basados en equipos, para ahorrar tiempo de diseño y costos significativos.
Según Xilinx, Vivado ML Editions ofrece un tiempo de compilación 5 veces más rápido y mejoras en la calidad de los resultados (QoR) en promedio un 10% en diseños complejos, en comparación con las ediciones Vivado HLx actuales.
“Los diseñadores de EDA de hoy se enfrentan al desafío de una complejidad de diseño cada vez mayor. El aprendizaje automático es el próximo gran paso adelante para acelerar el proceso de diseño y ofrecer ganancias de QoR ”, dijo Nick Ni, director de marketing, software y soluciones de inteligencia artificial de Xilinx. "Vivado ML ayudará a los desarrolladores a reducir los ciclos de diseño y ofrecer nuevos niveles de productividad desde la creación del diseño hasta el cierre".
Vivado ML Editions habilita algoritmos basados en ML que aceleran el cierre del diseño y presenta optimización lógica basada en ML, estimación de retardo y ejecuciones de diseño inteligente, que automatizan estrategias para reducir las iteraciones de cierre de tiempo.
Xilinx también está introduciendo el concepto de un Shell abstracto, que permite a los usuarios para definir múltiples módulos dentro del sistema para ser compilados de forma incremental y en paralelo. Esto permite una reducción promedio del tiempo de compilación de 5 veces y hasta 17 veces, en comparación con la compilación del sistema completo tradicional.
Abstract Shell también ayuda a proteger la IP de un cliente al ocultar los detalles de diseño fuera de los módulos, lo cual es fundamental para aplicaciones como FPGA-as-a-Service e integradores de sistemas de valor agregado.
Además, Vivado ML Editions mejora el diseño colaborativo con Vivado IP Integrator, que permite el diseño modular utilizando la nueva función de "contenedor de diseño de bloques". Esta capacidad promueve una metodología de diseño basada en equipos y permite una estrategia de "divide y vencerás" capaz de manejar diseños grandes con cooperación de múltiples sitios.
Las características de adaptabilidad únicas como Dynamic Function eXchange (DFX) permiten un uso más eficiente de los recursos de silicio al cargar aceleradores de hardware personalizados, dinámicamente en tiempo de ejecución por aire. Con la capacidad de DFX para carga módulos de diseño en unos pocos milisegundos, abre nuevos casos de uso, como un automóvil que intercambia diferentes algoritmos de visión durante el procesamiento de un marco, o un análisis genómico que intercambia diferentes algoritmos en tiempo real a medida que secuencia el ADN.