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FPGA作为赛灵思的一项重要发明，以其可编程和灵活性著称。起初，FPGA只是用来仿真ASIC，再进行掩码处理和批量制造使用。不过ASIC相比FPGA来说明显在定制化上要求过高，流片量过小情况下成本反而更高，因此两者毫不冲突地“各司其职”。

使用FPGA进行神经网络加速需要编译器的支持，因为一个复杂的神经网络会产生大量的指令，手写指令不能满足通用化要求，费时又费力。编译器依据神经网络的图结构，产生硬件可执行指令序列。从广义上讲，编译器包括了前端和后端，前端主要实现从tensorflow等深度学习框架描述的网络结构形式到新表示的转化

Xilinx® Spartan®-7系列提供了一系列低成本、高效率的FPGA。这些器件是专门为满足成本敏感型市场的特殊需求而设计的。

用户在用第三方仿真器对Vivado设计做仿真的时候，面临的第一个任务就是做仿真库的编译。事实上，后续相当一部分碰到的问题都与仿真库编译相关。今天，我们就来梳理一下关于仿真库编译的方方面面。