XC7K160T-2FBG484I_AD2019BRZ導(dǎo)讀

機(jī)器學(xué)習(xí)不僅有助于提高 QoR，還能縮短編譯時(shí)間，并根據(jù)設(shè)計(jì)模式預(yù)測(cè)和加快設(shè)計(jì)收斂策略。研究顯示，與傳統(tǒng) EDA 算法相比，QoR 比最初提高了 10%。

盡管摩爾定律逐步放緩，但在過去 20 多年間，F(xiàn)PGA 晶體管數(shù)量呈現(xiàn)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)絲毫未減。長(zhǎng)期以來，EDA 面臨著各種挑戰(zhàn)：器件數(shù)量越來越多、設(shè)計(jì)越來越復(fù)雜。

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XC7K420T-2FFV901I

XC7K325T-L2FBG676I XC7K410T-L2FFG676I XC7K325T-1FB900C XC7K325T-3FBG900E XC7K325T-L2FBG900I 。

XC7K355T-1FFG90II XC7K355T-2FBG676C XC7K355T-2FBG676I XC7K355T-2FBG901C XC7K355T-2FBG901I 。

XC7K325F-2FGG900C XC7K325I-2FFG900C XC7K325I-2FFG900I XC7K325KT-1FFG900I XC7K325T 。

XC7K325T-3FBG900C XC7K325T-3FBG900I XC7K325T-3FF900C XC7K325T-3FF900E XC7K325T-3FF900I 。

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AD1986AJCPZ-RL

XC7K160T-2FFG676E XC7K160T-2FFG676I XC7K160T-2FFG67C XC7K160T-2FGG676I XC7K160T-3FB484E 。

XC7K325T-2FBG900C XC7K325T-2FBG900C XC7K325T-2FBG900E XC7K325T-2FBG900I XC7K325T-2FBG900I 。

XC7K325T-2FFG900 XC7K325T-2FFG900C XC7K325T-2FFG900C-H XC7K325T-2FFG900E XC7K325T2FFG900I 。

XC7K355T-1FF901I XC7K355T-1FFG676C XC7K355T-1FFG676I XC7K355T-1FFG901 XC7K355T-1FFG901I 。

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這也就導(dǎo)致了設(shè)計(jì)方法的多種多樣，其豐富程度甚至超越了宇宙中原子的數(shù)量。換句話說，玩 EDA 比下圍棋難得多。

因此，通常在 EDA 中面臨的取舍是，在編譯時(shí)間和 QoR 之間進(jìn)行抉擇。更糟糕的是，優(yōu)化算法本身為多項(xiàng)式，會(huì)隨設(shè)計(jì)大小呈指數(shù)級(jí)浮動(dòng)。

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