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EDA 工具迎来机器学习时代
易百纳技术社区 david 2022-01-12 15:23:33

Ramine Roane

赛灵思软件与 AI 产品管理副总裁

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。


EDA 面临重重挑战





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。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。


赛灵思利用堆叠硅片互联等技术,在异构集成方面取得了领先地位,同时还增加了 ARM 处理器子系统、AI 引擎或众多连接块,如 NOC 连接块和其它硬件块,并以此取得了骄人成绩。然而,鱼与熊掌不能兼得。性能上带来了巨大优势,而设计简化性、编译时间和结果质量( QoR )往往需要做出妥协。

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。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。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。


机器学习带来新曙光



AI 正推动编译速度与质量进入新阶段


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。


赛灵思和 EDA 公司都拥有着数十年的数据,目前也都在借助 AI 充分利用这些数据。然而在 EDA 公司中,采用机器学习的一项重要挑战是缺乏在特定领域更专业的技术积累。过去几年中,赛灵思大量投资于机器学习领域,不断获取 AI 技术与人才。

现在,赛灵思及整个学术界在 EDA 领域完成了大量 AI 学术研究,涵盖了 AI 技术在综合、平面规划、布置路由、静态时序分析等领域的应用。研究显示,与传统 EDA 算法相比,QoR 比最初提高了 10%。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。


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。

系统层面强化了 IP Integrator,使团队能够构建层级子系统。

实现方面,新加入的特性支持真正与环境无关的编译和时序收敛。

系统其余部分运行时,部署以毫秒为单位一次性释放流程,以交换加速功能。

与环境无关的编译可显著加速时序收敛,因为每个团队只需完成其子系统的收敛,就能确保全面的设计聚合。

11 月 30 日 13:30,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。点击下方图片即可预约报名。


Vivado ML



以最前沿机器学习优化加速设计

年 6 月,赛灵思发布了 Vivado® ML 版。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。




在 Vivado ML 中,赛灵思引入了 Abstract Shell (抽象外壳)概念,允许用户在系统内定义多个模块,以增量和并行方式进行编译。这种方法较之传统的全系统编译,能将平均编译时间加快 5 倍,最多高达 17 倍。


此外,Vivado ML 还改善了与 Vivado IP Integrator 之间协作设计,使模块化设计可以利用全新“模块设计容器( Block Design Container )”功能实现。而动态功能交换( DFX )等赛灵思独特的自适应特性,则可在运行时动态远程加载定制硬件加速器,让芯片资源得到更有效的利用。

11月30日-12月7日,Xilinx Adapt - 中国站将迎来“开发者系列”专场活动,11月30日 Vivado 专场日程安排如下:

点击下方图片锁定座位吧!




转载:赛灵思

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