典型痛点
数据链路跨 RTL、约束、驱动和板卡,问题定位容易断层。
DDR 初始化、缓存溢出、DMA 吞吐和时序收敛需要反复联调。
调试证据分散在日志、波形、ILA 抓取和工具报告里,复盘成本高。
数据链路跨 RTL、约束、驱动和板卡,问题定位容易断层。
DDR 初始化、缓存溢出、DMA 吞吐和时序收敛需要反复联调。
调试证据分散在日志、波形、ILA 抓取和工具报告里,复盘成本高。
明确采样率、位宽、缓存深度、吞吐预算和丢包边界。
把 DDR、DMA、时钟、复位和接口协议分别建立检查清单。
把报告、波形、抓取和复现步骤整理成可交付的工程记录。
推荐 Skill
规划高速 AD/DA 的采样时钟、数据对齐、FIFO 缓冲、触发时间戳、DDR/DMA 带宽和丢点检测
分层定位 DDR 初始化、校准、读写、突发、仲裁、温漂和压力测试问题
规划 PCIe endpoint、BAR、MSI/MSI-X、中断、DMA 描述符、环形缓冲、主机驱动和吞吐测试
审查高速接口相关时序例外,判断哪些是 IP 推荐、哪些是工程假设、哪些可能隐藏真实违例
为 FPGA 上板问题设计片上逻辑分析触发、采样深度、信号分组、状态机观测和复现步骤
从 timing report 中定位 FPGA 关键路径,区分约束问题、结构问题、布局问题和工具策略问题
最近我在看 Physical AI、机器人边缘计算和 AI4FPGA 的资料时,越来越强烈地感觉到:AI 硬件的竞争正在从“单点算力”走向“系统闭环”。 过去我们谈 AI 芯片,很容易把注意力放在训练集群、推理吞吐、HBM、先进封装、TOPS 和大模型参数量上。但当 AI 真正进入机器人、无人系统、智能汽车、工业现场,问题会突然变得更“硬”:相机帧什么时候到
上一期我聊到一个判断:AI 芯片的竞争,正在从单颗芯片里的算力单元,扩展到工艺、封装、互连、验证、EDA 和系统工程。 这一期,我想沿着这个判断继续往下拆一个更具体的问题:既然现在大模型已经能写 Verilog、SystemVerilog,为什么我们还不能说“AI 已经能交付芯片”?