探索未来硬件的可能——nextpnr-xilinx
2024-05-31 00:06:17作者:吴年前Myrtle
项目介绍
nextpnr-xilinx 是一个开源多架构的放置和路由框架,旨在为实际的FPGA硅芯片提供服务。这个项目特别引入了RapidWright接口,为Xilinx的UltraScale+系列提供服务,并且结合了Project Xray,为xc7 FPGA系列开放了位流文档。它目前支持两种工作流程:一种是使用RapidWright数据库和Vivado生成的UltraScale+流程;另一种是仅依赖于FASM和Project Xray的xc7流程,完全不涉及Vivado。
项目技术分析
nextpnr-xilinx 的核心在于它的灵活性和可扩展性。它能够处理从LUTs(包括断裂)到FFs,再到DRAM和SRLs等各种FPGA元素。对于 UltraScale+ 系列,它还支持OSERDESE3、ISERDESE3等更复杂的组件。利用RapidWright和Project Xray的数据,它能够创建文本和二进制形式的芯片数据库,以适应不同规模的设备。
项目及技术应用场景
作为一个高度定制化的FPGA工具链组件,nextpnr-xilinx 可广泛应用于以下场景:
- 研究与开发 - 对于需要探索FPGA设计边界的开发者来说,它可以提供一个无版权负担的平台进行实验。
- 教育 - 学生可以在学习FPGA设计时,通过这个开源工具获得实践经验,而无需购买商业软件。
- 嵌入式系统 - 在资源受限的环境中,
nextpnr-xilinx提供了一种轻量级的解决方案来优化硬件设计。 - 高性能计算 - 利用其对UltraScale+的支持,可以实现高效的并行计算和自定义逻辑。
项目特点
- 开放源代码 - 全部代码公开,允许用户深入理解FPGA的布局和布线过程。
- 跨架构兼容 - 支持多种Xilinx FPGA系列,包括xc7和UltraScale+。
- 独立于Vivado的完整流程 - 对于xc7,可以仅使用开源工具完成设计,无需安装Vivado。
- 高效性能 - 通过优化数据库格式,即使在大型器件上也能保持合理的文件大小。
为了开始使用,你需要安装一些前置条件,如Yosys、RapidWright和Project Xray,并按照readme文件中的说明构建项目。一旦设置完成,你就可以通过示例脚本体验其功能,例如在Arty A35或ZCU104板子上运行。
如果你是一个热衷于创新硬件设计的工程师、学生或者爱好者,nextpnr-xilinx 将是你探索FPGA设计新领域的一把利器。现在就加入我们,一起体验这个激动人心的开源项目吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1