XC7K480T-2FFG1156I _AD1989BJCPZ导读
赛灵思近来在 EDA 领域取得的重大发展，将对 FPGA 设计生产力产生切实影响。
在Xilinx Adapt - 中国站线上技术大会特别设立的开发者专场中，赛灵思资深软件工具专家高亚军（ Lauren Gao ），将现场详解本文所提到的所有新功能及设计方法。
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因此，通常在 EDA 中面临的取舍是，在编译时间和 QoR 之间进行抉择。更糟糕的是，优化算法本身为多项式，会随设计大小呈指数级浮动。
众所周知，围棋、自主驾驶、RNA 翻译转化、蛋白质折叠等难题，现在都能通过机器学习求解。所谓机器学习，就是在大数据中寻找模式。在处理 PB 级数据时，机器学习显然比人类做得更好。
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