２０２１　年　６　月　２３　日，中国北京　——　赛灵思公司（　ＮＡＳＤＡＱ：　ＸＬＮＸ　）今日宣布推出　Ｖｉｖａｄｏ®　ＭＬ　ﻪ版，这是业内首个基于机器学习（　ＭＬ　）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，可以显著节省设计时间与成本。与目前的　ﻪＶｉｖａｄｏ　ＨＬｘ　版本相比，Ｖｉｖａｄｏ　ＭＬ　版将复杂设计的编译时间缩短了　５　倍，同时还提供了突破性的平均达　１０％　的结果质量（　ＱｏＲ　ﻪ）提升。

图：赛灵思全新　Ｖｉｖａｄｏ®　ＭＬ　版

赛灵思软件与　ＡＩ　解决方案营销总监　Ｎｉｃｋ　Ｎｉ　表示：“当今的　ＥＤＡ　设计人员面临设计复杂性日益提升的挑战，而机器学习是加快设计流程与提升　ＱｏＲ　ﻪ的下一个大飞跃。Ｖｉｖａｄｏ　ＭＬ　将帮助开发者缩短设计周期，并从设计创建到收敛交付全新生产力水平。”

基于机器学习的优化

Ｖｉｖａｄｏ　ＭＬ　ﻪ版支持基于机器学习的算法以加速设计收敛。该技术具备基于机器学习的逻辑优化、延迟估算和智能设计运行，能够自动执行策略以减少时序收敛迭代。

国家仪器公司（　Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ　）首席硬件工程师　Ｒｏｂｅｒｔ　Ａｔｋｉｎｓｏｎ　表示：“全新　Ｖｉｖａｄｏ　ＭＬ　ﻪ版的智能设计运行功能是一个颠覆了传统。它通过一键式方法积极改善时序结果，所生成的　ＱｏＲ　ﻪ建议能带来最大效果，还能借助减少用户分析提供专家级质量结果，特别是对于难以收敛的设计而言。”

更快的编译时间与面向团队协作的生产力

赛灵思还引入了　Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｓｈｅｌｌ　ﻪ（抽象外壳）概念，它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。与传统的全系统编译相比，这种方法能将平均编译时间加快　５　倍，最多甚至加快　１７　ﻪ倍。抽象外壳还可以将设计细节隐藏在模块之外，从而有助于保护客户的　ＩＰ，这一点对ＦａａＳ　（　ＦＰＧＡ－ａｓ－ａ－Ｓｅｒｖｉｃｅ　ﻪ）和增值系统集成商至关重要。

此外，Ｖｉｖａｄｏ　ＭＬ　还改善了与　Ｖｉｖａｄｏ　ＩＰ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｏｒ　之间协作设计，使得模块化设计可以利用全新“模块设计容器（　Ｂｌｏｃｋ　ﻪＤｅｓｉｇｎ　Ｃｏｎｔａｉｎｅｒ，ＢＤＣ　）”功能实现。这一功能促进了面向团队协作的设计方法，并允许以分治（　ｄｉｖｉｄｅ－ａｎｄ－ｃｏｎｑｕｅｒ　ﻪ）策略处理多站点共同合作的大型设计。

赛灵思动态功能交换（　ＤＦＸ　）等独特的自适应特性，可在运行时动态远程加载定制硬件加速器，以更加有效地利用芯片资源。ＤＦＸ　ﻪ具备在几毫秒内加载设计模块的能力，由此开辟了诸多全新用例，例如，车辆在处理帧数据的同时可切换不同视觉算法，或基因组分析在进行　ＤＮＡ　ﻪ测序过程中可实时切换不同算法。

Ｖｉｖａｄｏ　ＭＬ　版现已提供免费标准版和企业版，厂商建议零售价为　２，９９５　美元起。