据了解, Vivado 2021版推出了机器学习(ML)加速综合流程, 我想看看到底有多大性能提升。为此, 我用三个项目简单测试了一下综合的性能。
三个项目分别为: 硬件路由器实验框架(项目1)、我实验用的RISC-V软核的SoC (项目2)、FPGA-NAT64 (项目3)
用到的Vivado版本分别为: Vivado Design Suite HLx 2020.2 (2020)、Vivado ML 2021.1 (2021)
其中, 时间为从开始综合(不含out-of-context模块)到生成bitstream的总时间。
WNS (ns) 2020 | WNS (ns) 2021 | LUT (个) 2020 | LUT (个) 2021 | FF (个) 2020 | FF (个) 2021 | 时间(s) 2020 | 时间(s) 2021 | |
项目1 | 0.675 | 0.725 | 7684 | 7685 | 12406 | 12406 | 143 | 154 |
项目2 | 0.145 | 0.095 | 37493 | 37375 | 30245 | 30283 | 494 | 472 |
项目3 | -0.122 | -0.123 | 62529 | 62603 | 81344 | 81344 | 1163 | 1186 |
特别地, 项目3的TNS分别为-5.068ns、-2.243ns。
看起来Vivado ML 2021.1的综合速度没有声称的那么厉害, 不知道是不是我使用错误。
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