
Frage und Referenz festlegen
Eine Aufgabe, gleiche Numerik, starke Vergleichsausführung und ein vorab definierter Lastfall. Erfolgsmaße, Abbruchregeln und Ressourcenbudget werden gemeinsam festgehalten.
Software & Arbeitsweise
Unsere Forschungssoftware verbindet ausführbare Modelle, Hardwareverträge und offene Chipdesign-Werkzeuge. So wird aus einer Idee ein Vergleich mit überprüfbaren Ergebnissen.

Der durchgängige Pfad
Der ausgeführte Vertrag tile-graph-v1 verbindet zwei Linear-Operationen mit ReLU und BF16-Zwischenrundung. Unterstützt werden Batch 1, K von 1 bis 64 und vier Zwischen- beziehungsweise Endwerte. Modellgewichte lassen sich ohne Reset wechseln. Weitere Graphen erhalten eigene geprüfte Verträge.
Unsere Arbeitsweise

Eine Aufgabe, gleiche Numerik, starke Vergleichsausführung und ein vorab definierter Lastfall. Erfolgsmaße, Abbruchregeln und Ressourcenbudget werden gemeinsam festgehalten.
PyTorch liefert Operationen und Testeingaben. Port- und Ereignismodelle zählen tatsächliche Bewegungen, Puffer, Gewichte, Summen und Rückstau.
Die Laufzeitsoftware übersetzt den unterstützten Graphen in Kachelaufträge. BF16-Operanden, FP32-Summen und Kontextwechsel haben einen expliziten Vertrag.

Ganzzahlreferenzen, bitgenaue Ausgaben, Flags und Gegenfälle prüfen die Numerik. Rückstau, unregelmäßige Wechsel und absichtlich fehlerhafte Kontrollen prüfen den Ablauf.

Synthese und OpenROAD führen von RTL zu physischen Daten. Extrahierte Leitungen, Timing und verzögerte Aktivität liefern die lokale Zeit-, Flächen- und Energiebilanz.
Konfigurationen, Quellstände, Rohberichte und Hashes bleiben erhalten. Forschungsberichte erklären die Ergebnisse. Offene Datensätze machen die Kennzahlen nachrechenbar.
Eigener Beitrag & offene Werkzeuge
| Schicht | Unsere Arbeit | Werkzeugbasis |
|---|---|---|
| Modell & Numerik | Aufgabenverträge, Referenzoperatoren, Graphübersetzung, BF16/FP32-Prüfungen | PyTorch, Python |
| Speichersystem | Gekoppelte Requests, endliche Puffer, Ports und Rechenabhängigkeiten | Ramulator 2, native Ereignismodelle |
| Rechenkachel | Kontextsteuerung, aktive Summen, direkte Weitergabe, Testbenches | Verilog/SystemVerilog, Berkeley HardFloat |
| Physischer Entwurf | Vergleichskonfiguration, SRAM-Anschlüsse, Abnahme und Auswertungsadapter | Yosys, OpenROAD, IHP Open PDK, Timing- und Netzlistensimulation |
| KI im Prozess | Zurückgehaltene Aufgaben, feste Kontrollstrategien, Reparaturen mit und ohne Feedback | Lernverfahren, Codex, Gemini über Vertex |
| Nachweis | Quell- und Rohdatenbindung, Offlineaudits, öffentliche Rechenchecks | Git, Python, begrenzte CI- und Cloud-Run-Läufe |
Die aufgeführten Projekte sind Werkzeuggrundlagen. Daraus folgt keine Partnerschaft oder Unterstützung durch deren Anbieter.

KI im Entwurfsprozess
KI hilft beim Formulieren, Programmieren und Untersuchen von Entwürfen. Ihre Vorschläge durchlaufen dieselben Funktions- und Ressourcenprüfungen wie feste Regeln. In unseren bisherigen kleinen Syntheseaufgaben erreichten zwei Regeln und ein Entscheidungsbaum dieselbe Zahl von Werkzeugaufrufen. Ein allgemeiner KI-Aufwandsvorteil folgt daraus noch nicht.
Den KI-Vergleich nachvollziehenEinblick in die Codebasis
experiments/ tile_forward_graph/ PyTorch → HAL → verbundene RTL-Kacheln tile_chain/ Referenznumerik und Kachelverbindung context_swap/ aktive Summen, Kontextwechsel, Layoutaudit tests/ Funktions- und Abnahmekontrollen docs/ Forschungsberichte und Vergleichsprotokolle
Quellcodeauszüge, Vergleichsdaten und ausführbare Prüfungen sind direkt auf dieser Website als ZIP verfügbar. Die Downloadseite nennt genau, welche Schritte sich damit wiederholen lassen und welche externen Werkzeuge zusätzliche Voraussetzungen haben.
Verfügbare Daten und Code öffnen