システム デザイン アーキテクチャの一部として解決すべき主な課題は、消費電力と性能の最適化です。選択するアクセラレーション ハードウェアは、PL エンジンか AI エンジンかに関係なく、アルゴリズムの種類とデータの入力/出力パスによって異なります。センサー (LiDAR、RADAR、デュアル カメラ ビジョン システムなど) へのストリーム データ入力やデータ出力では、データは高速トランシーバーを介してファブリックに送られます。このデータは、AXI4-Stream バス上の外部プロトコル インターフェイスから提供されて PL や AI エンジンに転送されます。
スカラー エンジン (プロセッサ サブシステム)、適応型エンジン (プログラマブル ロジック)、およびインテリジェント エンジン (AI エンジン) が密結合することによってヘテロジニアス演算プラットフォームを形成します。スカラー エンジンは、複雑なソフトウェアをサポートします。適応型エンジンは、柔軟なカスタム演算およびデータ移動をサポートします。AI エンジンは演算密度が高いため、ベクトル ベースのアルゴリズムに最適です。
このステップでは、コア アプリケーションと各アルゴリズムを Versal アダプティブ SoC 内の最適なアーキテクチャ領域 (AI エンジン、PS、PL、NoC、DDR メモリ コントローラーなど) にマップします。アプリケーションのすべての主要ブロックをマップし、帯域幅と可用性の点から、これらの主要ブロックの要件を考慮する必要があります。アプリケーションのマッピングとデザイン分割は手動で行います。
同時に使用されない PL および AI エンジンの領域には、クロック ゲーティングなどのその他の機能をインプリメントできます。従来の複数クロック ドメインを使用するファブリック デザインやデータパスのクロック乗せ換えには、FPGA アーキテクチャと同じアプローチを使用して対応できます。