XC7K420T-L2FFG901E

时间:2021-11-18 10:10:00

XC7K420T-L2FFG901E

XC7K420T-L2FFG901E_AD1938XSTZ导读

机器学习不仅有助于提高 QoR,还能缩短编译时间,并根据设计模式预测和加快设计收敛策略。研究显示,与传统 EDA 算法相比,QoR 比最初提高了 10%。

为了缩短编译时间,赛灵思在团队设计方面加倍投入。今年,新引入的特性可实现从系统设计到实现再到部署的层级设计。

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XC7K480T-3FFG1156I

XC7K355T-2FF901C XC7K355T-2FF901I XC7K355T-2FFG676C XC7K355T-2FFG676I XC7K355T-2FFG900C 。

XC7K160T-1FBG676I XC7K160T-1FF676I XC7K160T-1FFG676ACX XC7K160T-1FFV676C XC7K160T-2FB484I 。

XC7K325T-FFG900 XC7K325T-FFG900A XC7K325T-FFG900ABX XC7K325TFFG900ACX XC7K325T-FFG900ACX 。

XC7K325T-2FB676C XC7K325T-2FB900I XC7K325T-2FBG676C XC7K325T-2FBG676I 。

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XC7K160T-3FBG676E XC7K160T-3FBG676I XC7K160T-3FF676C XC7K160T-3FF676I XC7K160T-3FFG676C 。

XC7K325-2FFG676 XC7K325-2FFG900I XC7K325-2FG900I5CG XC7K325-2FGG900 XC7K325F-1FFG900I 。

XC7K325T-L2FB676E XC7K325T-L2FB900E XC7K325T-L2FB900I XC7K325T-L2FBG900E XC7K325T-L2FF676E 。

XC7K160T-3FB676E XC7K160T-3FBG484C XC7K160T-3FBG484E XC7K160T-3FBG484I XC7K160T-3FBG676C 。

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藉由此方法,我们将这些优势大规模地应用在所有的资料中心,是Alveo和自行调适运算在资料中心领域能更广泛应用的重大进展。

这也就导致了设计方法的多种多样,其丰富程度甚至超越了宇宙中原子的数量。换句话说,玩 EDA 比下围棋难得多。

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