通過之前的博文，我們已經學會了如何使用 Report QoR Assessment (RQA) 和 Report QoR Suggestions (RQS) 來改進總體設計分析以及設計的時序收斂體驗。

本篇博文將通過一個具體設計示例來演示如何在實現流程中將 RQA 與 RQS 結合使用。

RQA 能為設計提供評估得分，并提供有關后續步驟的指導信息，而 RQS 則可提供適用的改進措施的建議和策略。

RQA 和 RQS 都要求設計已完成綜合或實現，才能對其進行分析。這兩者會在設計中尋找故障點，然后評估設計是否有可能滿足其設計目標。

作為演示，我們選擇了一項設計，并在為其運行初始 opt_design 后運行 RQA。RQA 報告如下所示：

讓我們來看看評估得分匯總表（流程指南），了解其中每個部分的意義，然后直接查看評估詳情。

此設計的初始評估得分為 3，即其成功可能性較小。通常，得分不低于 3 分表示 RQS 應該能夠對設計進行改進，因此，我們將繼續執行后續步驟。

如果得分為 1 或 2，則表示設計滿足要求并完成實現步驟的可能性極低。在此情況下，建議是先返回并修復問題區域。

繼續來看“方法論嚴重性”部分，匯總信息中顯示存在一些嚴重警告。我們可以選擇解決這些警告或者將其豁免。

對于本篇博文，我們選擇將其豁免。請注意，您還可以使用報告方法論 (Report Methodology) 來運行完整方法檢查，并修復所有警告，然后再繼續后續步驟。

接下來的段落提供了 ML 策略合規性和增量編譯合規性方面的信息。ML 策略僅限在 PnR 完成后才可用。增量流程也應在 PnR 完成后使用，并且通常建議在以下前提下執行：設計不存在關鍵問題并且設計處于時序收斂的最終階段。即使 Vivado 工具未提供相關建議，我們也可以繼續運行 ML 策略和增量合規性。

最后一段提供了“建議流程”階段的相關信息。這一段為我們提供了有關繼續執行后續步驟之前需要完成的操作的信息。在此情況下，我們會看到“復查方法論”警告，可以選擇將其修復或者豁免。如上文所述，我們先暫時將其豁免。

如果在建議流程階段并未提供具體指南，那么您始終可以繼續通過運行 RQS 來提升 RQA 得分。

QoR 評估詳情：

正如報告中所示，該表提供了有關 WNS 的信息以及許多其它使用情況指標。

此設計的初始 WNS 為 -0.580 ns。

狀態列能幫助我們簡單了解需要復查和修復的問題。閾值應被視為指導性數值，并非必須遵守的硬性規則。只要您留意這些數值，就可以看到雖然其中標記了許多需要復查的區域，但“內存 LUT (Memory LUT)”的值達到了閾值的 2 倍以上。

得到初始 RQA 評分后，就可以在任何階段運行 report_qor_suggestions 并手動或自動應用這些建議來改進設計。

我們建議在完成 place_design 之后再執行 RQS 的初始運行，因為在此階段，時鐘 (clocking) 建議和偏差數值是準確的。并且，在 place_design 完成后還會提供擁塞建議。

假設我們繼續執行實現流程，運行 opt_design 和 place_design，然后運行 report_qor_suggestions。

這樣即可得到如下所示建議報告匯總：

在此報告中可以看到，有多項有關利用率、時鐘、時序和擁塞的建議，該表還提到了生成和適用這些建議的階段。

您還會注意到，這些建議可分為自動（即當您重新運行此流程后，會自動選取并應用這些建議）建議或手動（即這些建議將需要人工干預）建議。

請注意，表中建議的組織方式為按其對設計的 RQA 得分的影響從高到低排列。

在此階段，我們必須運行 place_design 并運行這些建議，以便使改進生效。請注意 RQS 建議表，其中部分建議適用于 synth_design。 其中許多綜合建議與 place_design 建議重疊，因此您可任選其中之一運行。

如果您運行的是 place_design 建議而不是綜合建議，此流程可選擇執行相應的建議。（例如，RQS_CONG-3_2-1 和 RQS_CONG3_1-1）在此情況下，如果您已運行 place_design，就無需再運行綜合建議。

上表中顯示的自動建議將在適用的階段中實施，隨后我們可以重新運行 RQA 來檢查評分。

執行 opt_design 和 place_design 并應用建議后，RQA 得分仍為 3，如下表所示。

但請注意，應用建議后，WNS 得分已提升至 -0.21 ns。

由于評估表較為簡潔，您可將該表與前表進行比對，查看設計參數中的改進。此外，請注意，在此用例中，流程指南建議您運行 report_qor_suggestions。

可以看到，設計布線后階段的 RQA 得分為 4。WNS 現已提升到 -0.11 ns，相比第一份報告，內存 LUT 已顯著降低。

應用 RQS 建議并繼續執行實現步驟后，得分從 opt_design 階段的 3 分提高到 route_design 階段的 4 分。

如果您重復此過程，添加更多建議，那么 QoR 參數將能繼續提高。

請注意，RQA 得分的細化程度并不足以顯示擁塞、時序、利用率和時鐘方面的所有改進成果。

例如，下表顯示 RQA 得分為 4，但 WNS 數值已從 -0.11 ns 提高到 -0.02 ns。

以上匯總表顯示設計現已符合 ML 策略和增量編譯的要求。僅當 PnR 已完成、所有關鍵設計修改均已完成并且設計運行時所有 Directive 均設置為 default 或 explore 后，ML 策略才可用。

如果設計非常接近時序收斂并且 RQA 得分為 4 或 5，那么您就可以利用 RQS 建議來啟用增量流程。在我們的示例中，當前設計的 RQA 得分為 4，并且符合增量編譯和 ML 策略的要求。在此類情況下，工具將為您提供最佳選項建議。

應用 ML 策略后的最終 RQA 得分為 5，評估得分如下所示：

請觀察 RQA 與 RQS 的結合作用，它幫助我們改進了 QoR，并且將 RQA 得分從 3 提升到 4，最后，在時序收斂的最后沖刺階段，它引入了 ML 策略和增量合規性，以實現設計收斂。

總結

通過本設計示例，我們學習了如何將 RQS 與 RQA 結合使用，以幫助我們清理設計中的時鐘、擁塞和時序問題。

隨后，當我們非常接近設計收斂時，通過運行基于 ML 的策略和增量編譯，即可幫助我們完成最后一步。

編輯：hfy