Baue dein eigenes Silikonmaterial
Google arbeitet mit GlobalFoundries, SkyWater Technology und Efabless zusammen, um vollständig verfügbare Open-Source-Prozess-Design-Kits (Tool Design Kits, PDKs) und Toolchains bereitzustellen, damit jeder Entwickler Herstellung von Silikondesigns erstellen kann.
Sie können jeden Monat Ihre Open-Source-Designs für das OpenMPW-Shuttle-Programm einreichen und erhalten so die Chance auf eine kostenlose Produktion.
Jetzt loslegen
Wählen Sie den Lernpfad aus, der Ihren Fähigkeiten am besten entspricht.
Anfänger
Neugierig auf das Programm?
Lassen Sie sich von Projekten der vorherigen Shuttles inspirieren.
fortgeschritten
Neues Projekt erstellen
Verzweigen Sie die Projektvorlage, um ein neues digitales Design zu erstellen.
Erweitert
Weitere Informationen zu den PDKs
Erkunden Sie die Prozesstechnologien und ihre Schichteigenschaften.
Erweitert
Eigene GDS nutzen
Erstellen Sie mit Ihrem bevorzugten Tool eine GDS-Datei, die der Projekt-Harnischspezifikation entspricht.
Bonuspunkte
Mehr recherchieren
Lesen Sie wissenschaftliche Artikel und Artikel, die den Stand der Technik des Open-Source-Siliziumdesigns voranbringen.
In das nächste Shuttle einsteigen
Erstellen Sie ein Projekt auf Efabless und reichen Sie Ihr Design für die Aufnahme in das nächste Open MPW-Shuttle ein.
Empfohlene Tools
Open-Source-Tools zur Beschleunigung des Silicon Design
Open-Source-PDKs
Open-Source-Designkits für Prozesse, die von Google gepflegt werden.
OpenLane
Automatisierter RTL-zu-GDSII-Ablauf, der vollständige ASIC-Implementierungsschritte von RTL bis GDSII durchführt.
XLS
HLS-Toolchain (High Level Synthesis), die synthetierbare Designs aus flexiblen, allgemeinen Funktionsbeschreibungen erstellt.
Looker-Regeln – HDL
Bazel-Regeln für Hardware Description Language (Verilog, VHDL, Chisel, nMigen usw.) mit offenen Tools (Yosys, Verilator, OpenROAD usw.).
Verifizierbar
Suite von SystemVerilog-Entwicklertools, einschließlich Parser, Style-Linter und Formatter.
CFU-Playground
Framework zum Spielen mit benutzerdefinierten Opcodes, um TensorFlow Lite für Mikrocontroller zu beschleunigen.