Vivado Strategy策略快速选择

一、Vivado策略类型

1.Vivado预设策略

• Default- 平衡时序、功耗和布线拥塞

• Performance_Explore- 追求最高性能（时序）

• Performance_RefinePlacement- 优化关键路径布局

• Performance_NetDelay_high- 针对高扇出网络

• Area_Explore- 最小化资源使用

• Power_Default- 优化功耗

• Flow_RunPhysOpt- 包含物理优化

• Congestion_SpreadLogic_high- 解决布线拥塞

2.策略分类

├── 性能优先策略 │ ├── Performance_Explore │ ├── Performance_ExtraTimingOpt │ └── Performance_WLBlockPlacement ├── 面积优化策略 │ ├── Area_Explore │ └── Area_ExploreSequential ├── 功耗优化策略 │ └── Power_Default └── 收敛性策略 ├── Congestion_SpreadLogic_high └── Flow_RuntimeOptimized

二、选择策略的关键因素

1.设计特性

• 时序关键设计→Performance_Explore或Performance_ExtraTimingOpt

• 资源紧张设计→Area_Explore或Area_ExploreSequential

• 高扇出网络→Performance_NetDelay_high

• 布线拥塞→Congestion_SpreadLogic_high

2.开发阶段

• 早期探索→Default或Flow_RunPhysOpt

• 时序收敛→Performance_RefinePlacement

• 最终实现→ 根据需求选择专用策略

3.设计规模

• 大型设计→Flow_RuntimeOptimized（缩短编译时间）

• 中小型设计→ 可使用更激进的优化策略

三、推荐选择流程

步骤1：初始实现

# 首次尝试使用Default策略 set_property strategy Default [get_runs impl_1]

步骤2：分析结果

• 检查时序报告（是否满足要求）

• 查看拥塞报告（report_design_analysis）

• 分析资源利用率

步骤3：针对性选择

步骤4：策略组合使用

# 先运行Area优化，再运行Performance优化 reset_run impl_1 set_property strategy Area_Explore [get_runs impl_1] launch_runs impl_1 -to_step route_design wait_on_run impl_1 # 基于结果进行性能优化 set_property strategy Performance_RefinePlacement [get_runs impl_1] set_property incremental_checkpoint $checkpoint [get_runs impl_1]

四、实用技巧

1.策略的增量使用

# 保存检查点，尝试不同策略 write_checkpoint -force design_route.dcp set_property strategy Performance_Explore [get_runs impl_1] set_property incremental_checkpoint design_route.dcp [get_runs impl_1]

2.自定义策略创建

在GUI中：

1. Tools→Edit Strategies

2. 复制现有策略作为基础

3. 调整参数：

   • place_design:

     • directive:Explore,ExtraNetDelay_high

   • phys_opt_design:

     • directive:AggressiveExplore

   • route_design:

     • directive:Explore,NoTimingRelaxation

3.命令行方式

# 查看所有可用策略 report_strategy -all # 应用策略并运行 launch_runs impl_1 -strategy Performance_Explore

五、常见场景示例

场景1：高速时序设计

策略：Performance_Explore + 启用所有物理优化 + 增加place/route迭代次数 + 关键路径额外优化

场景2：面积受限设计

策略：Area_ExploreSequential + 优化寄存器使用 + 逻辑重构减少LUT + 资源共享

场景3：快速迭代

策略：Flow_RuntimeOptimized + 减少优化迭代 + 简化算法 + 快速获得初步结果

六、调试建议

1. 始终保存检查点：在每个策略前保存设计状态

2. 对比分析：使用report_qor_assessment比较不同策略结果

3. 记录日志：记录每个策略的时序、资源、时间数据

4. 渐进优化：从Default开始，逐步尝试更专用策略

七、总结

Vivado策略选择没有"最佳"，只有"最适合"。建议：

1. 首次设计：使用Default或Flow_RunPhysOpt

2. 时序问题：尝试Performance_Explore系列

3. 面积问题：使用Area_Explore

4. 收敛困难：考虑Congestion_SpreadLogic_high

最重要的是：基于实际设计的结果数据做决策，通常需要尝试2-3种策略才能找到最优方案。