你会学到什么
- Xilinx的FPGA设计工具有哪些新功能？
- 设计工具如何使用机器学习。
- 在工具中使用AI和创建使用AI的解决方案有什么区别？
Xilinx.非常认真地采用人工智能和机器学习（AI / ML）。它一直提供优化的硬件平台，以创建利用AI / ML模型的解决方案，但现在该公司正在使用这些技术来改进FPGA开发工具本身。新的Vivado ML版本在软件的不同部分中包含了许多模型，以提高整体系统性能和效率（图。1）．
新版本中的另一个功能是具有可重新配置模块的分层系统设计。虽然系统在线时，模块可以以毫秒为单位，允许在该字段中进行动态重新配置。ML在此帮助以及改进的编译时，平均速度增加到某些项目的17倍。并行处理层次结构的能力也提高了设计周期。基于团队的图形IP设计流程使用基于块设计容器的方法。
一些增强功能纳入了Xilinx调用智能设计运行（IDR）的内容。许多不同的ML型号用于改善定时闭合。软件会自动提出建议（图2）．
IDR可以减少需要运行的迭代次数以找到有用的时序闭合（图3）．这减少了寻找解决方案的总体时间。Xilinx评估的项目的平均结果质量(QoR)收益为10%，有些提高到50%以上。
分层设计方法的另一个方面是能够模块化设计;因此，第三方可以在加快用户的定制时以受保护的方式提供其IP（图4）．基本上，一个或多个区域对于客户开放，以将其IP添加到第三方的设计，该设计已修复并已调试。Vivado ML知道提供了哪些接口，使任何设计能够包含在基本设计所施加的限制范围内。这也具有加快客户的设计过程的效果，因为固定区域每次都不需要重新编译。只处理更改。
Vivado ML与Xilinx的合作vitis.软件框架支持。Vivado ML版本包括企业版和免费标准版。后者具有有限的设备支持，但功能与企业版相同。
