Vivado 2022.1的新特性

Vivado 2022.1已正式发布，今天我们就来看看其中的一个新特性。基于机器学习的资源评估对于Vivado IP Catalog中的IP，在2022.1之前的版本中我们只有在综合之后才能看到其资源利用率。从资源评估的角度而言，信息是滞后的。Vivado 2022.1引入了基于机器学习的资源评估方法，在IP定制结束即可看到其资源使用情况。使用此功能需要首先勾选如下图所示选项。

我们来看一个例子，打开FFT IP Core，填写参数，即可在Resources下看到具体的资源利用情况，如下图所示。

使用此方法，我们可以快速获取IP的资源利用率，而不必等到对IP进行OOC综合之后才能知道具体资源使用情况，这对于设计初期的资源评估很有意义。此外，此功能对于基于IPI（IP Integrator）的Block Design也是开放的。因此，对于BD中的IP也可以借助此功能快速获取资源利用率。

原文标题：基于机器学习的资源评估

文章出处：【微信公众号：TeacherGaoFPGAHub】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。　　

      审核编辑：彭静