PLUNIFY/プルニファイ

InTime

関連ウェビナー

【7/20開催】FPGAタイミング収束作業に自動化の導入を 「機械学習ツール Plunify社InTime紹介ウェビナー」 ~アドバイス機能も拡張~

マシンラーニングによるFPGA開発フロー

InTimeはFPGAのタイミングと最適化の問題について、マシンラーニングとコンピュータリソースを用いて解決へと導きます。InTimeは既存FPGA設計ツールへのプラグインとして、論理合成と配置配線に対する最適化のストラテジを組み立てるインテリジェンスが組み込まれています。ビルド結果の学習を繰り返すことで、品質を改善します。

マシンラーニングによるFPGA開発フロー

InTimeは FPGAデザインを分析するビルトイン知能を保持し、論理合成と配置配線を実行する際の最適なストラテジを決定します。デバイス、デザイン、FPGAツールの特性及び固有のアル ゴリズムに基づいて、デザインパフォーマンスをターゲットにミーとさせるために最も可能性が高い設定とデザイン制約を自動生成します。また、InTimeはすべてのコンパイル結果を学習し、常にその学習 によって得た情報を基にデータベースを更新し、次のコンパイルや新規プロジェクトに適用してFPGAデザインの改善を促します。

人工知能により複数のコンピューターリソースを制御することに よって、InTimeはFPGA設計者のデザインの問題を早期に解決して、InTime導入前に比較して飛躍的なスピードでシリコンの量産化への移行を可能にします。

マシンラーニングによるFPGA開発フロー

特徴

独自データベース 40,000 CPU時間を越える膨大な学習データにアクセス可能
ストラテジの自動生成 パラレル実行したコンパイルの結果から、次のパラレル実行に対するストラテジを自動生成
STARTを押すだけの簡単操作 すべてが自動化されているため、STARTボタンで実行開始
柔軟なビルド環境 Linux / Windowsをサポートし、Server-Workerタイプのビルド環境をネットワーク上に構築、計算機資源の有効活用を実現
ノウハウを企業内データベースとして構築 新たなデザインや新たなデバイスを用いたコンパイルからの学習はそのノウハウをデータベースとして構築可能
先進的な結果分析 学習によるコンパイル結果の推移や学習途中段階からの新たなストラテジによるトライなど、ビッグデータ解析用インタフェースを装備

資料ダウンロード

関連動画

InTimeを1分半で理解(1分25秒)

YouTube動画はChromeまたはFirefoxでご覧ください。

InTimeのツール操作方法(1分44秒)

YouTube動画はChromeまたはFirefoxでご覧ください。

ET/ IoT展 2021セミナー動画(17分)
概要説明と今後追加予定の機能について

YouTube動画はChromeまたはFirefoxでご覧ください。

関連ブログ

Design and Verification LANDSCAPE 2021-Vol3 機械学習の導入で設計チームの強化を
機械学習の活用や適用は、すでに黎明期ではなく、実用化が進んでいる。今後ますます多くのEDAツールや開発環境に適用されることが予測される。

PLUNIFYのことなら
PALTEKにご相談ください!

PLUNIFYのことならPALTEKにご相談ください!

PLUNIFY製品のお問い合わせ

045-477-2009

株式会社PALTEK LEソリューション ビジネスユニット
PLUNIFY製品サポート窓口