XC7K480T-1FF901I_AD1941XSTZ导读
尽管摩尔定律逐步放缓，但在过去 20 多年间，FPGA 晶体管数量呈现的指数级增长丝毫未减。长期以来，EDA 面临着各种挑战：器件数量越来越多、设计越来越复杂。
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%。
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Vitis平台支持PyTorch和TensorFlow等主流AI框架，以及C、C++和Python等高阶程序语言，使开发者能利用特定API和函式库打造领域解决方案，或利用赛灵思软件开发套件在资料中心内轻松加速关键HPC操作负载。
它是业界首个基于机器学习优化算法，以及先进的、面向团队协作的设计流程打造的 FPGA EDA 工具套件，借助基于机器学习的算法将 QoR 平均提升了 10%，并以模块化设计将编译时间平均缩短了 5 倍。今年 6 月，赛灵思发布了 Vivado ML 版。
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