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彈射器人工智能解決方案

由於機器學習機器學習機器學習架構推動資料中心和邊緣的進步，演算法和硬體設計團隊比以往任何時候都需要更多的協助。Catapult AI 增強高層次合成，以加速設計探索、量化分析和效能、功率和面積預測。

射擊機 AI NN

Catapult AI NN 為神經網路 (NN) 硬體設計提供 Python 到 RTL 的自動化功能。用於從 Python 生成可合成的 C ++ 神經網絡模型的 hls4ml 集成，以及增強的 Catapult 功能，在邊緣產生高性能的 ML 推論硬件加速器。現在，迴旋式神經網路設計師和執行者可以通過自動從通用 AI/ML 框架自動生成 RTL 實現，以及幾乎任何 CNN 架構和量化來快速探索延遲、輸送量和頻率性能、功率和區域。

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

彈射器隨選訓練

Catapult 高級合成 (HLS) 隨需培訓庫包含一組學習路徑，其中包含模塊，可將工程師介紹 HLS 和高級驗證。

彈射器在線培訓

高級合成和驗證小組

一個小組討論使用西門子 EDA HLS 和 HLV 工具的設計和驗證的細節。加入討論新主題、功能、內容和技術專家。

存取群組

HL SLIB

在標準 C ++ 中實現的免費開放庫集，用於比特準的硬件和軟件設計。這是一個開放的社區，用於 HLS 的知識和知識產權交換，可用於加速研究和設計。

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帶有藍色水滴和一本書的白色輪廓的圖標。

HLS 設計與驗證部落格

博客涵蓋下一代高級合成 (HLS) 設計和驗證方法和技術。

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投射器支撐

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