隨著芯片設(shè)計(jì)復(fù)雜度的指數(shù)級增長,傳統(tǒng)基于手工編寫的RTL(寄存器傳輸級)代碼開發(fā)模式面臨效率瓶頸。大語言模型(LLM)憑借其強(qiáng)大的自然語言理解與代碼生成能力,為RTL代碼自動化生成提供了全新路徑。本文從需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、代碼生成到驗(yàn)證優(yōu)化,系統(tǒng)探討LLM在RTL設(shè)計(jì)全流程中的應(yīng)用,并分析其技術(shù)挑戰(zhàn)與未來方向。
本項(xiàng)目演示了如何使用Omnimo nRF52840與SparkFun Qwiic OLED顯示器(SSD1306)和AIR QUALITY 4 CLICK傳感器來監(jiān)測室內(nèi)空氣質(zhì)量。該系統(tǒng)在OLED屏幕上實(shí)時(shí)顯示eCO2(等效二氧化碳)和TVOC(總揮發(fā)性有機(jī)化合物)水平。
隨著數(shù)字集成電路(IC)設(shè)計(jì)復(fù)雜度的指數(shù)級增長,傳統(tǒng)布局工具在處理超大規(guī)模設(shè)計(jì)時(shí)面臨計(jì)算效率瓶頸。DREAMPlace作為基于深度學(xué)習(xí)的VLSI布局開源項(xiàng)目,通過引入GPU加速技術(shù),實(shí)現(xiàn)了全局布局與詳細(xì)布局階段超過30倍的速度提升。本文以DREAMPlace 4.0版本為核心,解析其GPU加速架構(gòu)設(shè)計(jì)、性能優(yōu)化策略及工程實(shí)踐。
本項(xiàng)目演示了如何將Omnimo nRF52840開發(fā)板與TempHum 23點(diǎn)擊傳感器(SHT4x)和Android應(yīng)用程序藍(lán)水果LE Connect結(jié)合使用,以監(jiān)測溫度和濕度水平。通過兩個(gè)可訪問的用戶按鈕,用戶可以在不同的測量模式之間切換,并通過低功耗藍(lán)牙(BLE)顯示當(dāng)前模式和環(huán)境數(shù)據(jù)。
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