XC7K480T-2FF901C_AD1974WBSTZ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%。
运行大规模运算作业负载的客户可受惠于这款结合赛灵思基于RoCE v2的全新丛集解决方案，并在其现有的资料中心基础设施和网络，运行采用FPGA的强大HPC丛集。
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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。
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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