VLSI HUB
前往频道在 Telegram
О Чипмейкерстве и ПЛИСоводстве от реального инженера 🧙♂️ Если хотите рассказать мне интересное 👉 @iDoka
显示更多3 678
订阅者
+324 小时
+47 天
+6430 天
正在加载数据
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+44
在1个频道中
九月 '26
+106
在0个频道中
Get PRO
八月 '26
+65
在1个频道中
Get PRO
七月 '26
+88
在0个频道中
Get PRO
六月 '26
+83
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+93
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+68
在1个频道中
Get PRO
三月 '26
+60
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+99
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+79
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+91
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+65
在2个频道中
Get PRO
十月 '25
+110
在2个频道中
Get PRO
九月 '25
+105
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+162
在2个频道中
Get PRO
七月 '25
+143
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+76
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+158
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+78
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+113
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+89
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+85
在1个频道中
Get PRO
十二月 '24
+66
在0个频道中
Get PRO
十一月 '24
+123
在2个频道中
Get PRO
十月 '24
+152
在2个频道中
Get PRO
九月 '24
+127
在2个频道中
Get PRO
八月 '24
+196
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+266
在5个频道中
Get PRO
六月 '24
+186
在3个频道中
Get PRO
五月 '24
+169
在0个频道中
Get PRO
四月 '24
+175
在0个频道中
Get PRO
三月 '24
+181
在1个频道中
Get PRO
二月 '24
+176
在0个频道中
Get PRO
一月 '24
+137
在0个频道中
Get PRO
十二月 '23
+163
在1个频道中
Get PRO
十一月 '23
+89
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+692
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 16 十月 | +3 | |||
| 15 十月 | +3 | |||
| 14 十月 | 0 | |||
| 13 十月 | +4 | |||
| 12 十月 | +1 | |||
| 11 十月 | +3 | |||
| 10 十月 | 0 | |||
| 09 十月 | +10 | |||
| 08 十月 | +13 | |||
| 07 十月 | +2 | |||
| 06 十月 | +2 | |||
| 05 十月 | 0 | |||
| 04 十月 | +1 | |||
| 03 十月 | 0 | |||
| 02 十月 | 0 | |||
| 01 十月 | +2 |
频道帖子
Энтузиаст из Бразилии собрал небольшой ускоритель инференса LLM в режиме decode, который легко читать и менять.
Что тут есть: RTL на SystemVerilog, собственная ISA с бит-точным симулятором, мини-язык для ядер с компилятором, хостовый софт и профайлер. Идея в том, чтобы поменять один слой и увидеть, как это сказывается на тактах.
Kintex-7 xc7k480t (утилизация ~44% кристалла):
▫️Out-of-order без участия компилятора
▫️Ядра пишутся на Python-DSL
▫️Формат W8A8: веса, активации MXU и KV-кэш в int8
▫️MLP decode: 75 282 такта, 98.4% от DRAM-roofline
▫️Flash attention: 64-67% от roofline, упирается в MXU и VPU, а не в память
▫️Qwen3-0.6B: ~6.4 M тактов на токен, при 100 МГц это ~15 tok/s
▫️LFM2.5-230M: ~42 tok/s;
▫️Qwen3.5-0.8B: ~11 tok/s
PS: tok/s - на данном этапе это оценки (симулированные такты при допущении 100 МГц и 80% эффективности DRAM), а не замеры на железе
💾 https://github.com/FeSens/openTPU
@vlsihub
| 2 |  #пятничное
@vlsihub | 2 010 |
| 3 |  @vlsihub | 2 433 |
| 4 |  Прикольное, Jane Street опубликовали пазл на реверс асика
https://blog.janestreet.com/can-you-reverse-engineer-an-asic/ | 2 202 |
| 5 | Nemotron 3 Ultra [2/2]
(часть 1)
Результаты:
Усреднённо по девяти категориям связка ACE-RTL + Nemotron 3 Ultra выдаёт pass rate 97% против 95% у Kimi K2.6 и 92% у GLM 5.2 при фиксированном агенте (то есть изолированно измеряется вклад самой модели). На категории отладки cid016 сам агентный контур поднимает точность драматически: GLM 5.2 идёт с 44% в одиночку до 94% в агенте, Kimi K2.6 - с 68% до 97%, Nemotron - с 65% до 100%. Вывод для практика очевиден: без итеративной петли с инструментами реалистичные RTL-задачи не берутся, каким бы сильным ни был базовый LLM.
Но главная цифра - не pass rate, а стоимость. Nemotron 3 Ultra достигает лидирующей точности при 7k токенах на итерацию против 9k у GLM 5.2 и 22k у Kimi K2.6 - примерно на 28% и на 71% меньше соответственно. Для агентного RTL это критично: контекст одной итерации отладки распухает мгновенно - туда входят спецификация, сгенерированный RTL, вывод симулятора, сработавшие ассерты и прошлые попытки фикса. При равном compute-бюджете меньший расход токенов означает больше взятых задач и более быстрый оборот итераций. В агентном коде это часто важнее, чем лишний процент на лидерборде.
Отдельно стоит отметить, как модель учили под RTL. Пайплайн синтетических данных из статьи ACE-RTL стартует с отобранных из публичных репозиториев seed-дизайнов, а затем генерирует не только пары «спецификация → эталонный RTL», но и задачи на редактирование и на отладку: в seed инжектируются реалистичные ошибки (неверные переходы конечного автомата, нарушения handshake и таймингов), а спецификация снабжается диагностикой наблюдаемого сбоя. Всё это проходит через фильтр - синтаксические проверки, деконтаминацию относительно бенчмарков и rubric-скоринг через LLM-as-judge на семантическое соответствие. Именно тренировка на edit/debug-задачах, а не только на генерации с чистого листа, объясняет, почему модель хорошо себя ведёт внутри агентной петли.
@vlsihub | 1 950 |
| 6 |  Свежая публикация NVIDIA про Nemotron 3 Ultra читается как ещё один пресс-релиз в жанре «наша модель обошла всех на бенчмарке». Но если убрать маркетинговую обёртку, остаётся вещь поинтереснее: NVIDIA и методично продолжает перформить на тему проектирования микросхем (RTL и верификацию), но в качестве соперников для сравнения выбрала не GPT и не Claude, а два сильнейших китайских open-weight-семейства: GLM и Kimi. Это не случайный выбор бейзлайнов. Это заявка на то, где именно проходит линия конкуренции в EDA-стеке ближайших лет.
Соперники, выбранные для сравнения, намеренно китайские. В мае 2025-го Bureau of Industry and Security ввело лицензирование экспорта EDA-софта в Китай (классификация ECCN 3D991/3E991), мотивируя это риском military end-use; Synopsys, Cadence и Siemens EDA приостановили поставки и поддержку. Уже 2 июля 2025-го ограничения отозвали - в рамках торгового перемирия, размороженного на переговорах в Лондоне и связанного с китайскими редкоземельными металлами. Эпизод продлился меньше шести недель, но показал, насколько EDA стал рычагом в большой геополитике.
Причём рычаг работает в обе стороны. «Большая тройка» контролирует около 70–80% китайского рынка EDA (глобально по TrendForce за 2024-й: Synopsys ~31%, Cadence ~30%, Siemens EDA ~13%), и Китай методично финансирует собственный EDA-стек, чтобы снять зависимость. Но вот в чём тонкость нового витка: инструменты можно поставить под лицензию, а open-weight-модель - нельзя. GLM, Kimi (и Alibaba Qwen3.8-Max из прошлого поста с её автономным chip-design-агентом) свободно скачиваются с HuggingFace. Вишенка в качестве LLM поверх проектирования чипов оказывается тем фронтом, где экспортный контроль в привычном виде просто не применим. Ответ NVIDIA симметричен и показателен: выпустить собственную открытую модель, которая обыгрывает китайские открытые модели на профильном для железа бенчмарке, и захардкодить её в западный EDA-стек.
Nemotron 3 Ultra - это MoE на 550 млрд суммарных параметров при 55 млрд активных, гибрид Mamba-Attention, предобученный на 20 трлн токенов и растянутый до контекста в 1 млн токенов. Гибридная архитектура здесь работает не ради красоты спецификации: Mamba-часть режет стоимость внимания и размер KV-кэша, MoE поднимает точность на активный параметр, и вместе это даёт заявленный выигрыш до 5× по пропускной способности и до 30% по стоимости против сопоставимых open-моделей. Ровно то, что нужно долгоживущему агенту, чей контекст не влезает в заданные ограничения.
Модель тестировали внутри агента ACE-RTL - стандартной для RTL петли «сгенерировал ➡️ прогнал симуляцию/проверки ➡️ проанализировал провал ➡️ уточнил». Агент состоит из трёх кооперирующих компонентов: генератора (пишет и правит RTL), рефлектора (разбирает фидбек симулятора, локализует вероятную первопричину, даёт высокоуровневые указания на фикс) и координатора (ведёт эволюционирующий контекст отладки между итерациями, решая, какую историю и какой фидбек тащить в следующую попытку). Смысл - чтобы агент строил на прошлых провалах, а не наступал на те же грабли по кругу.
@vlsihub | 1 554 |
| 7 | Но главная цифра - не pass rate, а стоимость. Nemotron 3 Ultra достигает лидирующей точности при 7k токенах на итерацию против 9k у GLM 5.2 и 22k у Kimi K2.6 - примерно на 28% и на 71% меньше соответственно. Для агентного RTL это критично: контекст одной итерации отладки распухает мгновенно - туда входят спецификация, сгенерированный RTL, вывод симулятора, сработавшие ассерты и прошлые попытки фикса. При равном compute-бюджете меньший расход токенов означает больше взятых задач и более быстрый оборот итераций. В агентном коде это часто важнее, чем лишний процент на лидерборде.
Отдельно стоит отметить, как модель учили под RTL. Пайплайн синтетических данных из статьи ACE-RTL стартует с отобранных из публичных репозиториев seed-дизайнов, а затем генерирует не только пары «спецификация → эталонный RTL», но и задачи на редактирование и на отладку: в seed инжектируются реалистичные ошибки (неверные переходы конечного автомата, нарушения handshake и таймингов), а спецификация снабжается диагностикой наблюдаемого сбоя. Всё это проходит через фильтр - синтаксические проверки, деконтаминацию относительно бенчмарков и rubric-скоринг через LLM-as-judge на семантическое соответствие. Именно тренировка на edit/debug-задачах, а не только на генерации с чистого листа, объясняет, почему модель хорошо себя ведёт внутри агентной петли.
@vlsihub | 3 |
| 8 | Свежая публикация NVIDIA про Nemotron 3 Ultra читается как ещё один пресс-релиз в жанре «наша модель обошла всех на бенчмарке». Но если убрать маркетинговую обёртку, остаётся вещь поинтереснее: NVIDIA и методично продолжает перформить на тему проектирования микросхем (RTL и верификацию), но в качестве соперников для сравнения выбрала не GPT и не Claude, а два сильнейших китайских open-weight-семейства: GLM и Kimi. Это не случайный выбор бейзлайнов. Это заявка на то, где именно проходит линия конкуренции в EDA-стеке ближайших лет.
Соперники, выбранные для сравнения, намеренно китайские. В мае 2025-го Bureau of Industry and Security ввело лицензирование экспорта EDA-софта в Китай (классификация ECCN 3D991/3E991), мотивируя это риском military end-use; Synopsys, Cadence и Siemens EDA приостановили поставки и поддержку. Уже 2 июля 2025-го ограничения отозвали - в рамках торгового перемирия, размороженного на переговорах в Лондоне и связанного с китайскими редкоземельными металлами. Эпизод продлился меньше шести недель, но показал, насколько EDA стал рычагом в большой геополитике.
Причём рычаг работает в обе стороны. «Большая тройка» контролирует около 70–80% китайского рынка EDA (глобально по TrendForce за 2024-й: Synopsys ~31%, Cadence ~30%, Siemens EDA ~13%), и Китай методично финансирует собственный EDA-стек, чтобы снять зависимость. Но вот в чём тонкость нового витка: инструменты можно поставить под лицензию, а open-weight-модель - нельзя. GLM, Kimi (и Alibaba Qwen3.8-Max из прошлого поста с её автономным chip-design-агентом) свободно скачиваются с HuggingFace. Вишенка в качестве LLM поверх проектирования чипов оказывается тем фронтом, где экспортный контроль в привычном виде просто не применим. Ответ NVIDIA симметричен и показателен: выпустить собственную открытую модель, которая обыгрывает китайские открытые модели на профильном для железа бенчмарке, и захардкодить её в западный EDA-стек.
Nemotron 3 Ultra - это MoE на 550 млрд суммарных параметров при 55 млрд активных, гибрид Mamba-Attention, предобученный на 20 трлн токенов и растянутый до контекста в 1 млн токенов. Гибридная архитектура здесь работает не ради красоты спецификации: Mamba-часть режет стоимость внимания и размер KV-кэша, MoE поднимает точность на активный параметр, и вместе это даёт заявленный выигрыш до 5× по пропускной способности и до 30% по стоимости против сопоставимых open-моделей. Ровно то, что нужно долгоживущему агенту, чей контекст не влезает в заданные ограничения.
Модель тестировали внутри агента ACE-RTL - стандартной для RTL петли «сгенерировал ➡️ прогнал симуляцию/проверки ➡️ проанализировал провал ➡️ уточнил». Агент состоит из трёх кооперирующих компонентов: генератора (пишет и правит RTL), рефлектора (разбирает фидбек симулятора, локализует вероятную первопричину, даёт высокоуровневые указания на фикс) и координатора (ведёт эволюционирующий контекст отладки между итерациями, решая, какую историю и какой фидбек тащить в следующую попытку). Смысл - чтобы агент строил на прошлых провалах, а не наступал на те же грабли по кругу.
Результаты. Усреднённо по девяти категориям связка ACE-RTL + Nemotron 3 Ultra выдаёт pass rate 97% против 95% у Kimi K2.6 и 92% у GLM 5.2 при фиксированном агенте (то есть изолированно измеряется вклад самой модели). На категории отладки cid016 сам агентный контур поднимает точность драматически: GLM 5.2 идёт с 44% в одиночку до 94% в агенте, Kimi K2.6 - с 68% до 97%, Nemotron - с 65% до 100%. Вывод для практика очевиден: без итеративной петли с инструментами реалистичные RTL-задачи не берутся, каким бы сильным ни был базовый LLM. | 2 |
| 9 | Свежая публикация NVIDIA про Nemotron 3 Ultra читается как ещё один пресс-релиз в жанре «наша модель обошла всех на бенчмарке». Но если убрать маркетинговую обёртку, остаётся вещь поинтереснее: NVIDIA методично продолжает перформить на тему проектирования микросхем (RTL и верификацию), но в качестве соперников для сравнения выбрала не GPT и не Claude, а два сильнейших китайских open-weight-семейства: GLM и Kimi. Это не случайный выбор бейзлайнов. Это заявка на то, где именно проходит линия конкуренции в EDA-стеке ближайших лет.
Соперники, выбранные для сравнения, намеренно китайские. В мае 2025-го Bureau of Industry and Security ввело лицензирование экспорта EDA-софта в Китай (классификация ECCN 3D991/3E991), мотивируя это риском military end-use; Synopsys, Cadence и Siemens EDA приостановили поставки и поддержку. Уже 2 июля 2025-го ограничения отозвали - в рамках торгового перемирия, размороженного на переговорах в Лондоне и связанного с китайскими редкоземельными металлами. Эпизод продлился меньше шести недель, но показал, насколько EDA стал рычагом в большой геополитике.
Причём рычаг работает в обе стороны. «Большая тройка» контролирует около 70–80% китайского рынка EDA (глобально по TrendForce за 2024-й: Synopsys ~31%, Cadence ~30%, Siemens EDA ~13%), и Китай методично финансирует собственный EDA-стек, чтобы снять зависимость. Но вот в чём тонкость нового витка: инструменты можно поставить под лицензию, а open-weight-модель - нельзя. GLM, Kimi (и Alibaba Qwen3.8-Max из прошлого поста с её автономным chip-design-агентом) свободно скачиваются с HuggingFace. Вишенка в качестве LLM поверх проектирования чипов оказывается тем фронтом, где экспортный контроль в привычном виде просто не применим. Ответ NVIDIA симметричен и показателен: выпустить собственную открытую модель, которая обыгрывает китайские открытые модели на профильном для железа бенчмарке, и захардкодить её в западный EDA-стек.
Nemotron 3 Ultra - это MoE на 550 млрд суммарных параметров при 55 млрд активных, гибрид Mamba-Attention, предобученный на 20 трлн токенов и растянутый до контекста в 1 млн токенов. Гибридная архитектура здесь работает не ради красоты спецификации: Mamba-часть режет стоимость внимания и размер KV-кэша, MoE поднимает точность на активный параметр, и вместе это даёт заявленный выигрыш до 5× по пропускной способности и до 30% по стоимости против сопоставимых open-моделей. Ровно то, что нужно долгоживущему агенту, чей контекст не влезает в заданные ограничения.
Модель тестировали внутри агента ACE-RTL - стандартной для RTL петли «сгенерировал ➡️ прогнал симуляцию/проверки ➡️ проанализировал провал ➡️ уточнил». Агент состоит из трёх кооперирующих компонентов: генератора (пишет и правит RTL), рефлектора (разбирает фидбек симулятора, локализует вероятную первопричину, даёт высокоуровневые указания на фикс) и координатора (ведёт эволюционирующий контекст отладки между итерациями, решая, какую историю и какой фидбек тащить в следующую попытку). Смысл - чтобы агент строил на прошлых провалах, а не наступал на те же грабли по кругу.
Результаты. Усреднённо по девяти категориям связка ACE-RTL + Nemotron 3 Ultra выдаёт pass rate 97% против 95% у Kimi K2.6 и 92% у GLM 5.2 при фиксированном агенте (то есть изолированно измеряется вклад самой модели). На категории отладки cid016 сам агентный контур поднимает точность драматически: GLM 5.2 идёт с 44% в одиночку до 94% в агенте, Kimi K2.6 - с 68% до 97%, Nemotron - с 65% до 100%. Вывод для практика очевиден: без итеративной петли с инструментами реалистичные RTL-задачи не берутся, каким бы сильным ни был базовый LLM.
Но главная цифра - не pass rate, а стоимость. Nemotron 3 Ultra достигает лидирующей точности при 7k токенах на итерацию против 9k у GLM 5.2 и 22k у Kimi K2.6 - примерно на 28% и на 71% меньше соответственно. Для агентного RTL это критично: контекст одной итерации отладки распухает мгновенно - туда входят спецификация, сгенерированный RTL, вывод симулятора, сработавшие ассерты и прошлые попытки фикса. При равном compute-бюджете меньший расход токенов означает больше взятых | 1 |
| 10 | Китайский ИИ «спроектировал чип»
Alibaba выкатила Qwen3.8-Max (2,4T параметров) и главным аттракционом сделала не SWE-бенч, а автономный chip-design. Таргет - GCD/RSA-ускоритель с модульным умножением и возведением в степень: компактный, логически плотный блок. На входе - минимум: описание задачи, stub-воркспейс с пустыми модулями и eval-скрипт. Песочница с настоящим тулчейном (Iverilog → Yosys → OpenROAD), корректность - bit-exact через рандомизированный cocotb на WIDTH 4/6/8/16. Ни golden reference, ни человека в контуре. Пока всё выглядит как нормальный closed-loop, а не как демо на синтетике.
Метрики для пресс-релиза: ~500 turns, 71 eval, улучшайзинг gate count с 8298 до 678, die 106×106 → 46×46 мкм, wirelength 33 369 → 4187 мкм, WNS из −4,46 нс вытянут в +0,66 нс, timing closure на 500 МГц. Минус 81% площади. Красиво - ровно до момента, когда начинаешь читать, от чего считали проценты...
..а считали от 8298 вентилей «первой функционально рабочей версии». Переведём на инженерный: baseline был раздутым черновиком, и добрая половина хвалёного улучшения - это модель, героически побеждающая собственную криворукость на старте. 6288 из 6288 сэкономленных на 22-м turn'е вентилей - это замена аппаратного restoring-делителя по модулю на итеративный shift-subtract. Отличное решение! Которое любой RTL-джун держит в голове как дефолт, а не как откровение на 22-й итерации. То есть «прорыв» - это когда агент наконец перестал синтезировать делитель там, где нужен сдвиговый цикл.
Дальше - про масштаб, о котором маркетинг тактично молчит. WIDTH=16. Настоящий RSA - это 2048/4096 бит; шестнадцатибитный «RSA-ускоритель» - это лабораторка второго курса, а не то, что кто-то тейпаутит. Разводили в Nangate45 - академическом PDK, а не на реальном foundry-ноде, где начинается веселье с DRC, antenna rules, EM/IR-дропом и corner'ами. 46×46 мкм с 4187 мкм трассировки роутится без единого congestion-хотспота - тут и OpenROAD не вспотел. Timing closure на 500 МГц в такой конфигурации - это не достижение, это отсутствие проблемы.
И всё же кидаться помидорами целиком - глупо. Реально ценное здесь - не итоговые 678 вентилей, а то, что агент держал когерентную стратегию сотни turn'ов и продолжал вытаскивать структурные улучшения (module fusion, resource sharing одного субтрактора глобально, FSM-прунинг) на 400-м шаге, а не залипал на косметике после ранних лёгких вентилей. Вот это - сигнал. Петля «edit ➡️ simulate ➡️ synthesize ➡️ P&R ➡️ читаю числа ➡️ рефакторю» с жёсткой верификацией на каждом шаге масштабируется туда, куда single-shot-генерация RTL не масштабируется никогда.
Резюме для тех, кто дочитал: «ИИ проектирует чипы» - маркетинговый буллшит; до полноценного SoC-флоу тут как до Луны. А вот «агент способен держать инженерную стратегию на сотнях итераций закрытого цикла и находить architecture-level, а не syntax-level улучшения» - правда, и это важнее любого заголовка.
PS: Контекст: прошлый 3.7-Max уже крутил 35-часовую автономную оптимизацию Triton-ядра под кастомный чип с 1158 tool-call'ами. Alibaba методично докручивает один и тот же сюжет - long-horizon под железо - от релиза к релизу. Это не случайный выброс, это дорожная карта. Только напомню в скобках: все числа - из собственного launch-репорта, third-party репликации нет, а «лучше всех протестированных моделей» - это их эвал на их постановке. Верить на слово в EDA - примерно как верить в тайминги по datasheet без своего STA.
PPS: о том, о чём в отчёте - ни строчки: это RSA/крипто-блок. Оптимизировали его исключительно под area × correctness. Никто, судя по описанию, не проверял constant-time. А в трейсе прямым текстом: «early-exit для чётных», «MSB субтрактора как компаратор», data-dependent число итераций. Поздравляю - вы получили компактный крипто-датапас с шикарным timing side-channel'ом. На реальном RSA такое «оптимизированное» железо утекает секрет по задержке ещё до того, как доедет до fab. Метрика PPA сошлась, threat model - нет.
@vlsihub | 2 063 |
| 11 |  Какой?
#meme
@positiveslack | 2 069 |
| 12 |  +1𝗖𝗹𝗮𝘂𝗱𝗲 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝘃𝘀. 𝘄𝗶𝘁𝗵𝗼𝘂𝘁 𝗦𝗩𝗔-𝗥𝗔𝗚 𝗳𝗼𝗿 𝗙𝗼𝗿𝗺𝗮𝗹 𝗩𝗲𝗿𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻
- тут народ пытается к Клоду прикрутить RAG для SVA.
❓Пейпер также сгенерён Клодом (Судя по обилию эмодзи)
✅ Автор: Ben Cohen
✅ ASCII-art красивый 😍
PS: файлы в первом комменте
@vlsihub | 1 486 |
| 13 | Мечтают ли ИИ-агенты об анализе вейвформ?
Мероприятие прошло. Было очень круто 🎧
Спасибо всем кто пришел, и с кем удалось пообщаться!
Если вдруг упустили, то я рассказывал про CLI инструмент для анализа и работы с вейвформами, написанный специально для "рук" LLM-агентов.
https://github.com/kleverhq/wavepeek
Слайды в первом коменте к посту, ну а выступление есть на YouTube
Жажду получить любую обратную связь, особенно отзывы по использованию в реальных задачах. Любая движуха приветствуется, кроме нейрослоп-PR конечно 😎
#llm #tools
@positiveslack | 1 408 |
| 14 |  пятничное?
@vlsihub | 1 903 |
| 15 |  Verible - проект под патронажем гугл (для парсинга, линтинга, форматирования SystemVerilog). Просто цифры:
▫️4000 коммитов
▫️2500 ишью
▫️более 60ти контрибьюторов
▫️почти 300 форков
...и 5 лет понадобилось, чтобы, вероятно, закрыть мой ишью, открытый в беззаботном 2021м 👉👈🥹
@vlsihub | 2 340 |
| 16 |  Мне одному кажется, что цены на FPGA платы на али за последние несколько месяцев сделали 2х в цене 🤯
@vlsihub | 1 924 |
| 17 |  +2Как похорошел Линкедин в эпоху AI:
если раньше 80% сообщений в личке было от рекрутеров, то теперь каждое первое сообщение от создателя ULTRA LLM ASIC SUPER DRUPER VLSI AI FPGA ONE BUTTON SOLUTION продукта 💡
А что обычно вам присылают на линкедин?
@vlsihub | 1 947 |
| 18 |  Как сказал бы один мой знакомый велосипедист: "Сомнительно, но Okay"
Пока что впечатления от "Opus 4.6 with high effort" как от слепого котёнка: пришлось через /btw подсказать что искать надо не на сайтах $CDNS и $SNPS, а на github.
Посмотрим чем закончатся философские рассуждения Клода.
BTW, если кому-то попадались на линкедин или гитхаб best practice по CLAUDE.md для RTL разработки, то поделитесь добром 👀
PS: ставь 🕊 если смог прочесть этот пост через телеграм | 2 175 |
| 19 |  прикольно дизайнить процессоры агентами
Design Conductor: An agent autonomously builds a 1.5 GHz Linux-capable RISC-V CPU
https://arxiv.org/abs/2603.08716
https://www.alphaxiv.org/ru/overview/2603.08716 | 2 064 |
| 20 | ![iCTS: Iterative and Hierarchical Clock Tree Synthesis With Skew-Latency-Load Tree [ссылка] Прикольная статья, в которой китай](data:image/jpeg;base64,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){kind=small} +1iCTS: Iterative and Hierarchical Clock Tree Synthesis With Skew-Latency-Load Tree [ссылка]
Прикольная статья, в которой китайцы предлагают интересный метод оптимизации тактового дерева.
Если кратко, то синхронная цифровая схема держится на одном допущении: каждый триггер видит фронт тактового сигнала одновременно (иначе данные защёлкнутся раньше, чем вычисление закончилось, и триггер захватит некорректный результат).
Но "одновременно" физически невозможно. Сигнал идёт от одного источника до тысяч триггеров по металлическим проводам с сопротивлением и емкостью, разные триггеры находятся на разном расстоянии, и сигнал приходит в разное время (эта разница называется skew).
Решение - буферы. Они восстанавливают деградировавший фронт и добавляют контролируемую задержку, и если вставить буферы в нужных точках сети, суммарная задержка по всем путям выравнивается и каждый триггер получает фронт в +/- одно и то же время. Собственно, автоматическое построение такого дерева буферов и называется Clock Tree Synthesis.
Звучит как инженерная задача с однозначным решением, но внутри три цели, которые конфликтуют между собой: минимальный skew, минимальная длина проводов и минимальная latency. Получить всё три одновременно - NP-hard.
Стандартный CTS flow разбит на два независимых шага без обратной связи: сначала DME (алгоритм балансировки топологии тактового дерева) фиксирует структуру дерева: где провода соединяются и как ветвятся. Потом отдельный алгоритм (как правило, ван Гинекен) вставляет буферы уже в готовую структуру: обходит дерево снизу вверх, в каждом узле оценивает варианты буферов с учётом ёмкостной нагрузки downstream и выбирает лучший. Топологию изменить уже нельзя, поэтому алгоритм подстраивается под то, что есть.
Чтобы выровнять задержки на коротких ветках, DME добавляет wire elongations - буквально удлиняет провода змейкой, из-за чего растёт ёмкость и мощность. Буферы потом сайзятся под худший случай нагрузки, часто избыточно.
И это бьёт не только по мощности. Буферы занимают площадь кристалла, тактовые провода съедают ресурсы роутинга, рядом с кластерами буферов нужны decap-ячейки. Место, которое могло быть вычислениями, занято инфраструктурой доставки сигнала.
Тактовое дерево переключается каждый такт, независимо от того что делает логика. На высокопроизводительных процессорах это может отъедать до 50% от TDP, то есть если чип греется на 100 Вт, то до 50 Вт уходит только на доставку тактового сигнала, а не на вычисления (пара статей про это - [тык], [тык], [тык])
Исследователи из CUHK и Pengcheng Lab предложили строить топологию и буферизацию одновременно с явным trade-off между skew, latency и wirelength. В классическом DME точка слияния двух поддеревьев единственная, где задержки выравниваются, и никакого выбора нет. iCTS расширяет это до отрезка допустимых точек слияния, где любая точка даёт skew в пределах заданной границы, и на этом отрезке алгоритм выбирает точку, минимизирующую сумму с явными весами для latency и wirelength.
Поверх этого иерархическая кластеризация группирует синки не по геометрической близости, а по ёмкостной нагрузке, потому что физически близкие синки могут нагружать дерево по-разному и ломать балансировку. Результат кластеризации дополнительно оптимизируется отжигом. Буферы оцениваются до вставки, что позволяет отсекать плохие варианты раньше. После буферизации ISCA итеративно перезапускает BST-DME на зафиксированной топологии, каждый раз уточняя оценки задержек, пока skew не достигает целевого значения.
На бенчмарках ISCAS'89, OpenLane, OpenCores и ysyx (от 1248 до 22810 flip-flop) при 28nm результат такой: коммерческий P&R инструмент проигрывает iCTS на 39.5% по skew, 13.0% по latency и 18.5% по capacitance, OpenROAD - на 101.6%, 50.7% и 25.5% соответственно. По clock power коммерческий инструмент потребляет в среднем на 32% больше, OpenROAD - на 81% больше.
Хоть в максимальном бенчмарке всего ~23к триггеров, иерархическая архитектура iCTS должна масштабироваться. Не знаю, применит ли это кто-нибудь в продакшене, но звучит многообещающе | 1 846 |
