把 Keras、PyTorch、ONNX 训练好的神经网络模型自动转成 FPGA 可综合的 HLS 代码，方便在硬件上做低延迟推理。

基于 PyTorch 的神经网络量化库，支持训练后量化和量化感知训练，方便把模型部署到 FPGA 等硬件上做加速。

把量化神经网络编译成 FPGA 上的数据流推理加速器，省去手写 RTL 的麻烦，适合做低延迟边缘部署。

Xilinx 官方运行时库，让 AIE 和 FPGA 加速卡在 Linux 上跑起来，提供驱动、用户态 API 和编译工具链，方便把 AI 负载卸载到 Versal、Ryzen AI 等硬件。

基于 TensorFlow Keras 的量化深度学习库，支持量化感知训练，方便把模型部署到 FPGA、ASIC 等硬件加速器上。

面向 ASIC、FPGA 和 NPU 的加速器设计与编程框架，用 Python DSL 描述硬件，再经编译器生成高性能硬件实现。