Xilinx เปิดตัว Vivado ML Editions

Xilinx ได้เปิดตัว Vivado ML Editions เป็นครั้งแรก FPGA ชุดเครื่องมือ EDA ที่ใช้อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมของแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ตลอดจนขั้นตอนการออกแบบขั้นสูงที่ใช้ทีมเป็นหลัก เพื่อเวลาในการออกแบบที่สำคัญและประหยัดต้นทุน

จากข้อมูลของ Xilinx Vivado ML Editions ให้เวลาในการคอมไพล์เร็วขึ้น 5 เท่าและการปรับปรุงคุณภาพผลลัพธ์ (QoR) ที่ล้ำหน้าโดยเฉลี่ย 10% ในการออกแบบที่ซับซ้อน เมื่อเทียบกับ Vivado HLx Editions ปัจจุบัน

“นักออกแบบ EDA ในปัจจุบันถูกท้าทายด้วยความซับซ้อนในการออกแบบที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ แมชชีนเลิร์นนิงเป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ครั้งต่อไปในการเร่งกระบวนการออกแบบและส่งมอบผลกำไร QoR” Nick Ni ผู้อำนวยการฝ่ายการตลาด ซอฟต์แวร์ และโซลูชัน AI ของ Xilinx กล่าว “Vivado ML จะช่วยให้นักพัฒนาลดรอบการออกแบบและส่งมอบประสิทธิภาพในระดับใหม่ตั้งแต่การสร้างการออกแบบไปจนถึงการปิด”

Vivado ML Editions เปิดใช้งานอัลกอริธึมแบบ ML ที่เร่งการปิดการออกแบบและนำเสนอคุณสมบัติการปรับลอจิกตาม ML ให้เหมาะสม การประมาณการล่าช้า และการออกแบบที่ชาญฉลาด ซึ่งกำหนดกลยุทธ์โดยอัตโนมัติเพื่อลดการวนซ้ำของการปิดเวลา

Xilinx ยังแนะนำแนวคิดของ Abstract Shell ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ เพื่อกำหนดโมดูลหลายโมดูลภายในระบบที่จะคอมไพล์แบบทีละส่วนและแบบคู่ขนาน ซึ่งช่วยลดเวลาในการคอมไพล์โดยเฉลี่ยได้ 5x และมากถึง 17x เมื่อเทียบกับการคอมไพล์ทั้งระบบแบบเดิม

Abstract Shell ยังช่วยปกป้อง IP ของลูกค้าด้วยการซ่อนรายละเอียดการออกแบบภายนอกโมดูล ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น FPGA-as-a-Service และผู้รวมระบบที่เพิ่มมูลค่า

นอกจากนี้ Vivado ML Editions ยังปรับปรุงการออกแบบร่วมกันด้วย Vivado IP Integrator ซึ่งช่วยให้สามารถออกแบบโมดูลโดยใช้คุณลักษณะ "คอนเทนเนอร์การออกแบบบล็อก" ใหม่ได้ ความสามารถนี้ส่งเสริมวิธีการออกแบบแบบทีมและช่วยให้สามารถใช้กลยุทธ์ 'แบ่งแยกและพิชิต' ที่สามารถจัดการการออกแบบขนาดใหญ่ด้วยความร่วมมือจากหลายไซต์

คุณสมบัติการปรับตัวที่เป็นเอกลักษณ์ เช่น Dynamic Function eXchange (DFX) ช่วยให้สามารถใช้ทรัพยากรซิลิกอนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการโหลดตัวเร่งฮาร์ดแวร์แบบกำหนดเองแบบไดนามิกที่รันไทม์แบบ over-the-air ด้วยความสามารถของ DFX to โหลดโมดูลการออกแบบในไม่กี่วินาที โดยจะเปิดกรณีการใช้งานใหม่ๆ เช่น รถยนต์ที่สลับอัลกอริธึมการมองเห็นที่แตกต่างกันระหว่างการประมวลผลเฟรม หรือการวิเคราะห์จีโนมที่สลับอัลกอริทึมต่างๆ แบบเรียลไทม์ในขณะที่จัดลำดับ DNA