VeriGPU 项目旨在创建一个使用 Verilog 电子系统描述和建模语言开发的开放式 GPU。 最初，该项目是使用 Verilog 模拟器开发的，但在准备就绪后，它可以用于生产真正的芯片。 项目开发在 MIT 许可证下分发。
VeriGPU 定位为专用处理单元 (ASIC)，经过优化可加速与机器学习系统相关的计算。 该计划提到提供与 PyTorch 深度机器学习框架的兼容性，以及使用 HIP（异构计算接口）API 为 VeriGPU 开发应用程序的可能性。 未来不排除增加对SYCL、NVIDIA CUDA等其他API的支持。
GPU 基于 RISC-V 指令集发展，但由此产生的 GPU 指令集内部架构与 RISC-V ISA 的兼容性较差，因为在 GPU 的设计不适合 RISC-V 表示的情况下, 保持与 RISC-V 兼容的任务没有设置。 开发的重点是机器学习系统所需的能力，因此，为了减少芯片矩阵的大小和复杂度，只使用 BF16 浮点格式，并且只使用机器学习需要的浮点运算，例如exp、log、tanh 和 sqrt 可用。
在已经可用的组件中，GPU 控制器、用于整数运算的 APU（加速处理单元）（“+”、“-”、“/”、“*”）、用于浮点运算的块（“+”、“*”） ) 和一个分支单元。 为了创建应用程序，提供了一个汇编器和对基于 LLVM 编译 C++ 代码的支持。 在计划的功能中，指令的并行执行、数据和指令存储器的缓存、SIMT 操作（单指令多线程）脱颖而出。
来源： opennet.ru