探索经典:Nuked-MD-FPGA —— 摩登世嘉Genesis主机的精确模拟器
项目介绍
踏入复古游戏的世界,让我们一起探索Nuked-MD-FPGA,这是一个由@nukeykt, @ogamespec 和 @andkorzh 共同打造的开源项目,特别感谢@HardWrMan的支持。该项目致力于使用Verilog实现对Sega Mega Drive(在日本被称为Genesis)芯片组的精确周期模拟。通过真实芯片解剖的照片,Nuked-MD-FPGA力求重现这个经典游戏平台的所有细节。

项目技术分析
Sega Mega Drive的硬件配置包括了六种集成芯片和RAM芯片,如Motorola 68000主CPU、Zilog Z80声音CPU以及Yamaha的多种音频和视频处理器。在Nuked-MD-FPGA中,开发者目前专注于NMOS版本的68K、Z80和FC1004芯片的模拟,尽管这种组合并未实际出现在任何真实的Genesis模型上,但它与早期Model 1 VA7型号最接近。未来计划将涵盖更多变体。

进度展示与视听体验
项目的进度可以通过Progress.md文件查看。此外,项目还提供了一系列音频样本,让你能够亲耳听到准确模拟出的经典 Genesis 游戏音效。
应用场景与特点
Nuked-MD-FPGA不仅对于复古游戏玩家和收藏家是一个宝贵的资源,也对软件开发者和电子爱好者具有高度价值。它使得研究Sega Genesis的内部运作和游戏开发成为可能,同时也为硬件仿真和FPGA项目提供了参考。
- 准确性:基于真实芯片解封照片进行设计,确保尽可能精确的周期模拟。
- 可扩展性:计划支持不同版本的Genesis芯片组,适应多样化的系统需求。
- 开放源码:社区驱动,允许开发者参与并贡献代码,推动项目持续进步。
- 跨平台潜力:FPGA(现场可编程门阵列)技术允许在各种硬件平台上运行,如个人电脑、嵌入式设备甚至定制的硬件解决方案。
通过Nuked-MD-FPGA,我们有机会重温那些经典的90年代游戏,同时深入理解其底层的工作原理。无论是为了怀旧还是学术目的,这都是一个值得你关注和尝试的项目。
立即加入我们的行列,体验这场超越时间的游戏之旅,一同见证Sega Genesis在现代科技中的新生!
参考链接与贡献者
详细信息可以查阅项目提供的参考资料列表,致敬所有为本项目付出努力的人:
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
