Thiết kế CPU RISC-V để triển khai trên FPGA ① Cấu trúc lệnh RV32I và nguyên lý thực thi học qua Python

Để trực tiếp thiết kế các loại chip bán dẫn AI như NPU, bộ tăng tốc Transformer hay mini LLM, bạn cần phải hiểu rõ lý thuyết về lý do tại sao các phép toán bên trong lại diễn ra. Khóa học này được nén thành ba phần, chắt lọc những tinh túy lý thuyết thiết yếu nhất cho việc thiết kế phần cứng, từ một nơ-ron đơn lẻ cho đến CNN, Transformer và LLM. Thay vì học thuộc lòng các công thức, giáo sư đương nhiệm với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn sẽ kết nối lý thuyết phần mềm và triển khai phần cứng thành một thông qua trực giác về việc "tại sao nó lại như vậy".

Đưa mạng thần kinh lên FPGA — cụm từ này nghe có vẻ quen thuộc, nhưng số người thực sự làm được điều đó lại rất hiếm. Nếu bạn muốn đi trước một bước trong các đồ án tốt nghiệp (Capstone), các cuộc thi hay tác phẩm tốt nghiệp, bạn cần phải vượt xa việc chỉ huấn luyện mô hình; bạn phải có khả năng tự mình tạo ra và chứng minh cách các phép toán đó vận hành bên trong một con chip thực thụ. Khóa học này sẽ giúp bạn lấp đầy khoảng cách đó — khoảng cách giữa lý thuyết và phần cứng thực tế. Bạn sẽ tự tay hoàn thiện từ đầu đến cuối một bộ tăng tốc mạng thần kinh (NPU) nhận dạng chữ số MNIST, từ việc đọc thông số kỹ thuật đến xây dựng mô hình Golden Model bằng Python, thiết kế Verilog RTL và kiểm chứng trên FPGA. Từ lớp Conv được tạo bởi Line Buffer và MAC song song, qua ReLU, MaxPool, Flatten cho đến lớp Fully Connected và Argmax — bạn sẽ tích hợp chín khối chức năng vào một con chip duy nhất và tự mình chứng minh rằng "kết quả từ Python và đầu ra phần cứng không khác nhau dù chỉ một bit (Bit-True)". Khóa học cũng bao gồm cách vượt qua những khoảnh khắc gây ức chế khi mô phỏng chạy bình thường nhưng kết quả lại khác biệt một cách tinh vi. Tôi sẽ chỉ ra từng bí quyết thực tế mà các giáo trình học sâu thông thường không đề cập đến, chẳng hạn như lượng tử hóa số nguyên, chuyển đổi thứ tự trục mảng, hay ngăn chặn tràn bộ tích lũy. Tôi đã đúc kết những kinh nghiệm xương máu từ quá trình thiết kế CPU RISC-V và kiểm chứng Bit-True trên FPGA trong thời gian dài vào khóa học này, để các bạn không phải lặp lại những sai lầm đó. Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ nắm trong tay một dự án phần cứng hoàn chỉnh mà bạn có thể tự tin nói rằng mình đã "tự tay thiết kế và chứng minh".

Nhiều người đã học về FPGA và Verilog nhưng lại gặp khó khăn ở câu hỏi "Vậy làm thế nào để trực tiếp tạo ra một bộ tăng tốc AI?". Khóa học này sẽ giải đáp thắc mắc đó. Chỉ với một tấm FPGA phổ thông và các công cụ miễn phí, bạn sẽ bắt đầu từ việc tự tay thiết kế kernel 3×3, trực tiếp huấn luyện CNN, lượng tử hóa các trọng số đã học sang INT8 để đưa vào phần cứng, và cuối cùng là kiểm chứng xem nó có khớp hoàn toàn (Bit-True) với mô hình Python đến từng bit hay không. Với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn và tư cách là giáo sư đương nhiệm, tôi chỉ dạy những nội dung đã được kiểm chứng trên FPGA thực tế dưới dạng các 'mạch điện hoạt động được'. Thay vì lý thuyết suông, bạn sẽ có được trải nghiệm tự tay thiết kế và chứng minh, từ đó trang bị năng lực thực chiến đáp ứng yêu cầu trong lĩnh vực thiết kế Fabless và chip bán dẫn AI.

Đây là khóa học dành cho những ai đã học cú pháp Verilog nhưng vẫn còn lúng túng với câu hỏi "Vậy thì nên tạo ra cái gì?". Chỉ với một bo mạch FPGA, bạn sẽ trực tiếp thiết kế bốn loại phần cứng: đồng hồ kỹ thuật số, cảm biến khoảng cách siêu âm, màn hình OLED và cả hình ảnh camera thời gian thực. Độ khó sẽ tăng dần từ đầu ra đến đầu vào·điều khiển, hiển thị và hình ảnh, giúp bạn nắm vững thiết kế kỹ thuật số thông qua việc tạo ra các sản phẩm thực tế có thể nhìn thấy được. Một giáo sư đương nhiệm với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn sẽ trực tiếp giảng dạy những nội dung đã được kiểm chứng trên FPGA thực tế.

Khi học học máy, ta được dạy cách nâng cao độ chính xác. Nhưng đến lúc đưa mô hình lên chip thực tế, lại nảy sinh những câu hỏi mà chẳng ai chỉ bảo. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần lưu trữ những gì và dung lượng bao nhiêu? Thông số kỹ thuật của con chip mục tiêu hiện tại có thể đáp ứng nổi những yêu cầu đó chăng? Giáo trình học máy thì bàn về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn lại nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại vô cùng khan hiếm. Tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng trống này khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA. Đó là tình cảnh mô hình có độ chính xác cao nhất lại chẳng thể nào nhét vừa vào board mạch. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn tự tay xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo lường số phép nhân, phép so sánh, dung lượng bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi thuật toán. Sau đó, quy đổi các giá trị này sang tài nguyên thực tế trên board FPGA. Bởi lẽ, nói "bao nhiêu phép nhân" thì khó mà hình dung được quy mô, nhưng nếu nói "chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên board" thì ta dễ dàng đánh giá được. Trải qua 9 bài Lab và gom sáu mô hình vào chung một bảng, ta sẽ thấy một bức tranh hoàn toàn khác với dự đoán. Đã dành tới 9 bài chỉ để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự gây trở ngại lại không phải là phép nhân. Tiếp theo, ta sẽ chuyển đổi số thực thành số nguyên, quản lý độ rộng bit, và xây dựng cả bộ tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần phải có board FPGA. Khóa học chỉ sử dụng Python, còn board mạch chỉ đóng vai trò làm hệ quy chiếu để quy đổi các giá trị đo lường.

Giải thích một cách dễ hiểu và chi tiết về các khái niệm cốt lõi cũng như các mẹo thực tế của RISC-V, kiến trúc CPU mới nhất dựa trên mã nguồn mở.

Nền tảng cơ bản nhất của phần mềm hệ thống, những điểm cốt lõi của kiến trúc Arm mới nhất (Armv8-A, Armv7-A) sẽ được chính tác giả của cuốn sách "Cấu trúc và nguyên lý của kiến trúc Arm dành cho phát triển phần mềm hệ thống" hướng dẫn một cách bài bản!

Triển khai FPGA bằng Verilog

Giải thích một cách dễ hiểu và chi tiết về các khái niệm cốt lõi cũng như các mẹo thực tế của RISC-V, kiến trúc CPU mới nhất dựa trên mã nguồn mở.

Giải thích một cách dễ hiểu và chi tiết về các khái niệm cốt lõi cũng như các mẹo thực tế của RISC-V, kiến trúc CPU mới nhất dựa trên mã nguồn mở.

Kiến thức cơ bản và thực tiễn về thiết kế mạch kỹ thuật số/tương tự được chia sẻ bởi nhân viên đang làm việc tại Samsung Electronics! Nhận ngay tất cả từ bảng thuật ngữ thiết kế mạch, cách chọn vị trí công việc chi tiết, đến phương pháp chuẩn bị phỏng vấn chuyên môn!

Số 0 và 1, HIGH và LOW, cổng logic và flip-flop mà chúng ta nói đến đều được sinh ra từ sự kiện vật lý khi tín hiệu analog vượt qua ngưỡng. Vậy thì, thế giới trước logic — việc hiểu được chuyển động do dòng điện và điện áp tạo ra có phải chính là khởi đầu thực sự của thiết kế mạch không? Khóa học này sẽ cùng bạn bước những bước đầu tiên đó.

Tác giả của cuốn sách "Cấu trúc và nguyên lý của nhân Linux học qua debugging" giải thích một cách bài bản về các khái niệm cốt lõi của tiến trình trong nhân Linux mới nhất (v6.1), vốn được sử dụng nhiều nhất trong phần mềm hệ thống.

UART là một phương thức giao tiếp nối tiếp cơ bản và được sử dụng rộng rãi, là một chủ đề học tập rất phù hợp cho người mới bắt đầu tiếp cận thiết kế FPGA. Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về nguyên lý giao tiếp và cấu trúc khung của UART, sau đó tiến hành quá trình tự triển khai logic truyền nhận thông qua thiết kế RTL (Register Transfer Level) dựa trên hiểu biết đó. Bằng cách triển khai UART trên FPGA, bạn có thể phát triển một cách có hệ thống năng lực thiết kế mạch kỹ thuật số và tích lũy kinh nghiệm kiểm tra hoạt động ở cấp độ phần cứng thực tế thông qua mô phỏng và kiểm định. Ngoài ra, bạn cũng sẽ học cách sử dụng Soft Processor như MicroBlaze và Xilinx UART IP, từ đó hiểu rộng hơn về quy trình thiết kế hệ thống dựa trên bộ xử lý và cấu hình giao diện. Qua đó, bạn có thể trang bị năng lực phát triển toàn diện, bao gồm cả thiết kế logic và thiết kế bộ xử lý.

Vượt ra ngoài lĩnh vực công nghệ bán dẫn, cuốn sách này khảo sát một cách toàn diện cách thức một doanh nghiệp vận hành thế giới. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích công nghệ đơn thuần, sách phân tích lý do tại sao Mỹ, Trung Quốc và Đài Loan đang đối đầu gay gắt xung quanh bán dẫn, đồng thời đề cập đến cách TSMC tạo ra khoảng cách vượt trội để dẫn dắt thị trường thông qua các trường hợp thực tế. Tập trung vào khả năng lãnh đạo của người sáng lập Morris Chang và chiến lược thành công của TSMC, cuốn sách mang đến cơ hội hiểu một cách tích hợp về công nghệ và quản trị kinh doanh.

✅ Trong toàn bộ loạt bài (1) đến (7), (1) những thay đổi về vai trò máy tính, phân cấp, trừu tượng hóa, cấu trúc PC ✅ Chuỗi bài giảng CS101 - Từ lý thuyết máy tính cơ bản đến ✅ các ví dụ thực tế mới nhất - Cung cấp nhiều kiến ​​thức cơ bản kiến thức

AI Tech DNA Series: Nguyên lý cốt lõi cơ bản của máy tính dưới góc nhìn AI là bài giảng nhập môn được thiết kế để giúp bạn hiểu các khái niệm cơ bản về máy tính cần thiết trong kỷ nguyên AI một cách dễ dàng nhất. Bằng cách giải thích các nguyên lý cơ bản như CPU, bộ nhớ, thiết bị lưu trữ, mạng và cấu trúc dữ liệu thông qua các ví dụ so sánh thực tế và kết nối với góc nhìn AI, khóa học này sẽ xây dựng nền tảng vững chắc để bạn tiến xa hơn trong các lĩnh vực như Python, AI, bảo mật và điện toán đám mây.

Bạn có thể tìm hiểu về cấu trúc cơ bản, nguyên lý hoạt động, phương pháp thiết kế và hệ điều hành của phần cứng máy tính và xây dựng kiến ​​thức cần thiết để tạo ra các chương trình tốt.

Khóa học này hiện thực hóa DDR Memory Arbiter.

Thông qua khóa học này, sinh viên được kỳ vọng sẽ có thể xây dựng nền tảng về kiến trúc máy tính.

Bắt đầu từ một công tắc, tự tay xây dựng từng thiết bị xử lý tính toán, ghi nhớ, và lệnh, bạn sẽ hiểu sâu sắc cách máy tính mà chúng ta sử dụng hàng ngày được cấu tạo. Đề xuất cho những ai mong muốn có trải nghiệm tổng hợp, kết nối các khái niệm cốt lõi của khoa học máy tính lại với nhau. Khóa học này là phiên bản tiếng Hàn của khóa học Nand2Tetris nổi tiếng thế giới, và được biên soạn theo sự cho phép và yêu cầu của tác giả gốc. Từ khóa: Nand, HDL, ALU, PC, RAM, CPU

Bài giảng này giải thích các nguyên tắc của kiến ​​trúc máy tính, kiến ​​thức cơ bản về lập trình, dành cho những người không chuyên ngành. Mục tiêu của bài giảng là làm quen với các nguyên tắc hoạt động của chương trình.

Chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu những cốt lõi về cấu trúc và nguyên lý hoạt động của máy tính mà một nhà phát triển phần mềm cần biết thông qua các hình minh họa dễ hiểu.

Bài giảng trực tiếp miễn phí từ tác giả cuốn sách bán chạy nhất 『Nghiên cứu kiến ​​trúc máy tính + hệ điều hành một mình』. Tổng hợp những cuốn sách chuyên ngành về kiến ​​trúc máy tính và hệ điều hành mà các nhà phát triển phải biết.

Bạn đã bao giờ gặp khó khăn do chưa hiểu rõ về công nghệ hạ tầng CNTT (máy chủ, mạng, lưu trữ,…) chưa? Bạn có muốn hiểu cơ sở hạ tầng CNTT của mình được cấu trúc như thế nào và những công nghệ nào được áp dụng không? Đây là bài giảng duy nhất ở Hàn Quốc giải thích về các công nghệ khác nhau tạo nên cơ sở hạ tầng CNTT!