基于机器学习的优化

Vivado ML 版本支持基于机器学习的算法来加速设计收敛。该技术具有基于机器学习的逻辑优化、延迟估计和智能设计执行，可自动执行减少时序收敛迭代的策略。

National Instruments 首席硬件工程师Robert Atkinson 表示：“新的Vivado ML 版本的智能设计运行功能改变了游戏规则。它通过一键式方法主动改进时序结果，生成可产生最大影响的QoR 建议。效果，并且还可以通过减少用户分析提供专家质量的结果，特别是对于难以收敛的设计。”

更快的编译时间和团队协作的生产力

Xilinx还引入了Abstract Shell的概念，它允许用户在系统内定义多个模块并增量并行地编译它们。与传统的全系统编译相比，这种方法将编译时间平均缩短了5 倍，最高可达17 倍。抽象外壳还通过隐藏模块的设计细节来帮助保护客户的IP，这对于FaaS（FPGA即服务）和增值系统集成商至关重要。

此外，Vivado ML还改进了与Vivado IP Integrator的协作设计，允许使用新的“块设计容器（BDC）”功能来实现模块化设计。此功能促进了面向团队的设计方法，并允许采用分而治之的策略来处理多个站点协同工作的大型设计。

Xilinx 动态功能交换(DFX) 等独特的自适应功能可以在运行时动态远程加载自定义硬件加速器，以更有效地利用芯片资源。 DFX 在几毫秒内加载设计模块的能力开辟了新的用例，例如车辆在处理帧数据时在不同视觉算法之间切换，或者在DNA 测序期间在算法之间实时切换基因组分析。

Vivado ML 版本现已提供免费的标准版和企业版，建议零售价为2,995 美元起。

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