적응형 및 지능형 컴퓨팅 부문의 선두주자인 자일링스(http://www.xilinx.com 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.

자일링스의 소프트웨어 및 AI 솔루션 부문 마케팅 디렉터인 닉 니(Nick Ni)는 “오늘날의 EDA 설계자들은 끊임없이 증가하는 설계 복잡성으로 인해 어려움을 겪고 있다. 머신러닝은 이러한 설계 프로세스를 가속화하고, 결과품질의 이점을 제공할 수 있는 미래를 위한 새로운 도약이 될 것이다. 비바도 ML은 개발자가 설계 주기를 단축하고, 설계 생성에서 마감까지 새로운 차원의 생산성을 달성할 수 있도록 지원한다.”고 밝혔다.

머신러닝 기반 최적화

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.

NI(National Instruments)의 최고 하드웨어 엔지니어인 로버트 앳킨슨(Robert Atkinson)은 “새로운 비바도 ML 에디션의 지능형 설계 실행 방식은 획기적인 새로운 전환점이 될 것이다. 이 툴은 타이밍 결과를 적극적으로 개선할 수 있는 푸시버튼 방식을 통해 결과품질 제안을 생성함으로써, 특히 까다로운 설계마감에서 사용자 분석을 줄여 탁월한 품질 결과를 제공하고, 최대한의 효과를 얻을 수 있도록 지원한다.”고 언급했다.

더 빨라진 컴파일 시간 및 팀 기반 생산성

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 협업설계를 향상시켰다. 이 기능은 팀 기반 설계 방법론을 용이하게 하고, 분할-정복 전략으로 대규모 설계를 여러 곳의 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 설계모듈을 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.