ザイリンクスは、機械学習の最適化をVivadoに追加して、設計サイクルを加速します

ザイリンクスは、デザインのコンパイル時間をXNUMX分のXNUMXに短縮できると主張し、Vivado MLEditionsツールスイートをリリースしました。 同社のVivadoツールスイートへの最新の追加は、最初のものであると考えられています FPGA 機械学習（ML）最適化アルゴリズムに基づくEDAツールスイート。

コンパイル時間が短縮されることに加えて、Vivado HLx Editionsツールと比較して、複雑なデザインの結果の品質（QoR）が10％向上すると言われています。

ザイリンクスのマーケティング、ソフトウェア、AIソリューションのディレクターであるNick Niは、次のように述べています。「機械学習は、設計プロセスを加速し、QoRを向上させるための次の大きな飛躍です。 」EDA設計ツールは、設計の終了を加速するMLベースのアルゴリズムを可能にし、その立ち上げは、AIEngine-MLを備えた拡張VersalAI Edge適応型コンピューティングアクセラレーションプラットフォーム（ACAP）の導入に続き、機械学習に対するザイフィックスの推進力を継続します。以前のAIエンジンアーキテクチャと比較してXNUMXつ。

ザイリンクスによると、抽象シェルを使用すると、ユーザーはシステム内で複数のモジュールを定義し、増分的かつ並行してコンパイルできるため、コンパイル時間が従来の完全なシステム コンパイルと比較して 17 ～ XNUMX 分の XNUMX に短縮されるとのことです。この機能は、顧客の IP を保護するために、モジュールの外側に設計の詳細を隠します。この機能は、FPGA-as-a-service および付加価値システム インテグレーターにとって重要です。

このツールのその他の機能には、カスタム ハードウェア アクセラレータを実行時に無線で動的にロードすることにより、シリコン リソースをより効率的に使用できるようにする Dynamic Function eXchange (DFX) が含まれます。設計モジュールをミリ秒でロードする DFX の適応性により、フレームの処理中に異なるビジョン アルゴリズムを交換したり、DNA 配列を決定する際にゲノム解析で異なるアルゴリズムをリアルタイムで交換したりするなど、新しいユースケースが開かれます。