InTime是一款通过数据分析与强大计算能力来优化 FPGA 时序与性能的机器学习软件。
Vivado, Quartus 和 ISE 等一系列的 FPGA 软件在合适的设置下可以提供很多有益的优化。InTime 的内置智能 (built-in intelligence) 能够识别这些针对综合和布局布线的优化策略。它积极地从之前的结果中学习，并进行自我升级，使 FPGA 软件在设计性能上达到超过50%的提升。
我们深知很多项目都时间紧迫，一味地通过修改 RTL 代码来进行优化并不现实。InTime 可以让您在不用修改 RTL 或约束的情况下，取得更好的结果。它智能地分析 FPGA 设计的特性，并为综合和布局布线提供优化策略。
请放心地让 InTime 来帮您时序优化吧。InTime 可以从您以前的编译结果中自动学习，并根据器件，设计，和工具的特点对它们进行提升。InTime 完成的编译越多，就越有可能提供更好的结果。
通过机器学习，InTime 会变得一次比一次聪明。您可以方便地打造自己内部的机器学习数据库。
“扫种子” (seed sweep) 是一种从布局的改变中获得性能提升的一项技术。但 InTime 比扫种子更加优秀，它通过对工具的设置和优化布局，让您的设计达到更好的时序和更加的性能。 您可以阅读我们的白皮书，来比较这两种方法。
市面上主流的 FPGA 工具， 包括 Quartus Prime, ISE 以及 Vivado，在合适的设置下可以提供很多有益的优化。 而您在 InTime 上所看到的每一个运行结果，都是从这些工具的报告中获得的。您也可以将任何 InTime 的结果导出至这些 FPGA 工具来验证精确度。您可以从 InTime 把结果输出会这些工具，来验证准确度。
