자일링스(Xilinx)는 머신러닝(ML: Machine-Learning) 최적화 알고리즘과 첨단 팀 기반 디자인 플로우를 기반으로 설계 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있는 업계 최초의 FPGA EDA 툴인 비바도 ML(Vivado ML) 에디션을 출시했다. 비바도 ML 에디션은 기존의 비바도 HLx 에디션에 비해 복잡한 설계에서 5배 더 빠른 컴파일 시간과 결과품질을 평균 10%까지 획기적으로 향상시킬 수 있다.
비바도 ML 에디션은 설계 마감을 가속화하는 머신러닝 기반 알고리즘을 지원한다. 이 기술은 머신러닝 기반 로직 최적화를 비롯해 지연시간 예측 및 지능형 설계 실행을 지원하며, 타이밍 마감 반복을 줄이기 위한 전략을 자동화할 수 있다.
자일링스는 Abstract Shell 개념을 도입하여 사용자가 점진적으로, 병렬로 컴파일 할 시스템 내에서 여러 모듈을 정의할 수 있다. 이를 통해 기존의 전체 시스템 컴파일 시간에 비해 평균 5배 및 최대 17배까지 줄일 수 있다. 또한 이 Abstract Shell은 서비스로서의 FPGA(FPGA-as-a-Service)와 같은 애플리케이션과 부가가치를 제공하는 시스템 통합업체에게 매우 중요한 설계 세부정보를 모듈 외부에 은폐함으로써 고객의 IP를 보호하는데 도움을 준다.
이외에도 비바도 ML 에디션은 새로운 ‘블록 설계 컨테이너’ 기능을 이용해 모듈식 설계를 가능하게 하는 비바도 IP 통합기(IP Integrator)를 통해 협업 설계를 향상시켰다. 이 기능은 팀 기반 설계 방법론을 용이하게 하고, 분할-정복 전략으로 대규모 설계를 여러곳의 개발현장에서 협업으로 처리할 수 있다.
또한 DFX(Dynamic Function eXchange)와 같은 독보적인 적응형 기능을 사용하여 런타임 OTA(Over-The-Air) 같이 동적으로 커스텀 하드웨어 가속기를 로드하여 실리콘 리소스를 보다 효율적으로 사용할 수 있다. DFX는 수 밀리초 내에 설계 모듈을 로드할 수 있기 때문에 자동차 애플리케이션의 프레임 프로세싱 중 다른 비전 알고리즘으로 교체하거나 DNA를 시퀀싱할 때 실시간으로 다른 알고리즘으로 교체하여 게놈 분석을 수행하는 새로운 적용 사례 구현이 가능해진다.
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