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在亚马逊 EC2 云端使用 Xilinx工具 和 InTime 优化设计
资料介绍
这篇白皮书阐明了InTime和Xilinx软件是如何通过调整编译参数以及运行并行编译来优化FPGA时序性能的。InTime通过机器学习来决定一个FPGA设计的综合和布局布线的最佳配置组合。通过和计算服务器的连接，InTime迅速地优化时序，同时也解决了用户流程自动化所面临的限制。
传统时序优化的方法和训练方向主要集中在检查和改善RTL代码或是时序约束。尽管这种方法行之有效，但在实战中因为技术和商业方面的限制，很多更改都不可能真正的执行下去。比如某些对设计比较大的修改，可能会让产品的发布日期承担滞后的风险。当下盛行可重复使用的设计模块，设计中经常会出现不能轻易更改的第三方IP核。最糟糕情况的解决方案（“worstcase scenario” solution）也不过就是把目标器件升级到一个更大的或是有更快速度等级的版本，尽管它们都将带来一笔不小的花费。
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