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Catapult AI 解决方案

随着机器学习机器学习框架推动数据中心和边缘的发展，算法和硬件设计团队比以往任何时候都需要更多的帮助。Catapult AI 增强了高级综合能力，可加速设计探索、量化分析和性能、功耗和面积预测。

Catapult AI NN

Catapult AI NN 为神经网络 (NN) 硬件设计提供 Python-to-RTL 的自动化。集成 hls4ml 用于从 Python 生成可合成的 C++ 神经网络模型，再加上增强的 Catapult 功能，可在边缘生成高性能机器学习推理硬件加速器。现在，卷积神经网络的设计人员和实现者可以通过从常见的 AI/ML 框架自动生成 RTL 实现，快速探索几乎任何 CNN 架构和量化下的延迟、吞吐量、频率性能、功率和面积。

Stylized illustration of a medieval catapult launching colorful geometric shapes against a blue background

Catapult 按需训练

Catapult 高级合成 (HLS) 按需培训库包含一组学习路径和模块，可向工程师介绍 HLS 和高级验证。

Catapult 在线训练

高级综合与验证小组

该小组将讨论使用西门子EDA HLS和HLV工具进行设计和验证的细节。加入有关新主题、功能、内容和技术专家的讨论。

访问组

HLSlibs

一组使用标准 C++ 实现的免费开放库，用于精确位的硬件和软件设计。这是一个交流HLS知识和知识产权的开放社区，可用于加速研究和设计。

访问 HLSlibs
带有蓝色水滴和白色书籍轮廓的图标。

HLS 设计和验证博客

博客涵盖下一代高级合成 (HLS) 设计和验证方法和技术。

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耳机

弹射器支持

访问详细的文档、版本、资源等。

访问 Catapult 支持中心

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