Tiny-GPU：开源极简GPU硬件学习项目，用Verilog从零理解并行计算原理

Tiny-GPU：一个用于从零学习GPU工作原理的极简Verilog实现

你是否曾对GPU内部如何工作感到好奇，却被复杂的商业实现和封闭的硬件细节拒之门外？Tiny-GPU 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个用 Verilog 编写的极简 GPU 设计，旨在帮助开发者、学生和硬件爱好者从最基础的层面理解 GPU 的架构、并行化和内存管理原理。

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Tiny-GPU项目目录截图

Tiny-GPU项目核心亮点

• 🎓 为学习而生：项目设计极度精简，仅用不到15个完全注释的Verilog文件，聚焦于GPU的核心原理，而非图形渲染细节，是理解现代GPGPU和AI加速器架构的绝佳起点。
• 📚 文档与示例完备：提供完整的架构文档、指令集说明，并附带了矩阵加法和乘法两个可工作的内核，以及完整的仿真与执行跟踪支持，理论与实践结合。
• 🔬 深度可观测性：通过仿真可以输出详细的执行跟踪日志，让你能够逐周期观察每个线程在每个核心中的状态（指令、PC、寄存器值等），如同拥有一个GPU硬件调试器。
• 🧩 模块化与可扩展：架构清晰，分为设备控制、调度器、计算核心、内存控制器等模块，便于学习者分块理解，并为进一步添加高级功能（如缓存、流水线）提供了基础。

Tiny-GPU项目快速开始

想要在本地仿真并观察这个GPU的运行吗？只需几步即可开始：

1. 安装依赖：
   确保你的系统已安装必要的工具。
   bash
# 安装 Icarus Verilog 仿真器 (macOS 示例)
$ brew install icarus-verilog
# 安装 Cocotb 测试框架
$ pip3 install cocotb
# 下载并配置 SystemVerilog 转换工具 sv2v
# 从 https://github.com/zachjs/sv2v/releases 下载，解压后将二进制文件加入 PATH
2. 克隆项目并准备构建：
   bash
$ git clone https://github.com/adam-maj/tiny-gpu.git
$ cd tiny-gpu
$ mkdir build
3. 运行示例内核仿真：
   项目内置了矩阵加法和乘法的测试。
   bash
# 仿真矩阵加法内核
$ make test_matadd
# 仿真矩阵乘法内核
$ make test_matmul
   仿真完成后，可以在 test/logs/ 目录下查看包含初始内存状态、完整执行跟踪和最终结果的日志文件。

Tiny-GPU项目应用场景

• 计算机体系结构教育：非常适合作为高校“计算机组成原理”或“GPU架构”课程的实践项目，让学生亲手“触摸”GPU硬件。
• 硬件工程师入门：为有志于从事GPU、AI芯片设计的工程师提供一个清晰、可控的起点，避免直接陷入庞大开源项目（如Miaow）的复杂性。
• 软件开发者的硬件视角：帮助CUDA/OpenCL程序员理解其代码在硬件层面是如何被调度和执行的，从而写出更高效的并行程序。
• 个人项目与实验平台：由于其极简和文档齐全的特性，非常适合作为个人添加新功能（如实现分支发散、内存合并）的实验平台。

Tiny-GPU项目链接

adam-maj / tiny-gpu项目地址：https://github.com/adam-maj/tiny-gpu

本文地址：https://www.tgoos.com/45103