機械学習のMLフレームワークがデータセンターやエッジの進歩を促進しているため、アルゴリズムとハードウェアの設計チームはこれまで以上に支援を必要としています。Catapult AIは高レベルの合成を強化して、設計の探索、量子化解析とパフォーマンス、電力と面積の予測を加速します。
Catapult AI NNは、ニューラルネットワーク（NN）ハードウェア設計のためのPythonからRTLへの自動化を提供します。Pythonから合成可能なC++ニューラルネットワークモデルを生成するためのhls4mlの統合と、強化されたCatapult機能により、エッジで高性能のML推論ハードウェアアクセラレータが生成されます。現在、畳み込みニューラルネットワークの設計者と実装者は、一般的なAI/MLフレームワークからRTL実装を自動的に生成することで、ほぼすべてのCNNアーキテクチャと量子化を使用して、遅延、スループット、周波数性能、電力、面積を迅速に調べることができます。
Catapult High-Level Synthesis（HLS）オンデマンドトレーニングライブラリには、エンジニアにHLSと高レベル検証を紹介するためのモジュールを含む一連の学習パスが含まれています。
Siemens EDA A HLSとHLVツールを使用して、設計と検証のより細かい点を議論するグループ。新しいトピック、機能、コンテンツ、技術専門家についてのディスカッションに参加してください。
標準C++で実装された無料のオープンライブラリセットで、ハードウェアとソフトウェアのビットアキュレート設計が可能です。研究と設計の両方を促進するために使用できるHLSの知識と知的財産を交換するためのオープンコミュニティです。
