Vivado机器学习策略怎么用

Lauren的FPGA

发布于 2022-08-23 11:04:39

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Vivado机器学习策略随着版本的更新也一直在演进，在最新发布的2022.1版本中，机器学习策略的用户友好性进一步增强。

使用机器学习策略，要求最初的Implementation Strategy必须设定为Default或PerformanceExplore。在2022.1之前的版本中，必须打开布线后的dcp，执行report_qor_suggenstions，在生成报告中即可看到给出的建议策略。但如果需要使用这些策略就得将其以.tcl文件形式导出，过程稍显繁琐。

Vivado 2022.1简化了这一过程。如下图所示，右键点击impl_1，在弹出的窗口中选择Generate ML stratgies即可生成机器学习策略。

事实上，这一过程对应的Tcl命令如下：

一旦完成生成机器学习策略，可再次选择impl_1，点击右键，在弹出窗口中选择Create ML Strategy Runs，如下图所示，可快速创建相应的Design Runs。

这一过程相应的Tcl命令如下：

那么是不是任何设计都可以直接使用机器学习策略呢？Xilinx建议为了获得更好的结果，要首先确保设计中没有Critical Warning，这可通过report_methodology命令查看。其次，对于synth_design或opt_design生成的.dcp，需要执行report_qor_assessment，查看得分，分值大于等于3，那么后续就可以尝试使用机器学习策略，如下图所示。最后，在生成机器学习策略的同时，也会生成一些优化建议。最好将这些优化建议和相应的机器学习策略一起使用，这样可以获得更好的结果。