Home made GPU escalated quickly [video]

TL;DR: 这是一个自制超级计算集群的项目，使用65536个低成本RISC-V微控制器作为“像素”，通过精心设计PCB、浸没式冷却和自动化编程，最终构建了一个拥有数千个核心的GPU类并行计算系统。 ## 项目起源与目标 作者在之前使用WCH CH32V3芯片的M.2集群基础上，受到Altium赞助的激励，计划构建一个更庞大的集群。灵感来自“每个像素一个MCU”的疯狂想法，目标是实现QVGA分辨率（320×240），需要65536个MCU。选择WCH CH570芯片（13美分，100MHz，12KB SRAM，带硬件乘法和原生USB），总成本约8500美元。WCH的首席技术官Patrick不仅保证有货，还主动提出免费提供10000个MCU。 ## 硬件设计挑战 ### 功耗与散热 65536个MCU每个消耗约10mA电流，总电流650A，3.3V电压下功耗约2kW（接近欧洲插座上限3kW）。加上RGB LED和其他损耗，99.9%的功率转化为热量，因此采用浸没式冷却（半米亚克力容器）。 ### PCB设计与信号完整性 每个刀片包含1024个小MCU（32行×32列）和32个行控制器。使用六层板：第二层和第五层为地平面，所有信号线被地包围（类似带状线/共面波导混合体），并采用阻抗匹配（Altium Designer自动设置走线宽度）。电源分配使用底层（双倍铜厚），每列LED和MCU通过铜皮供电。 ### 时钟与晶振问题 最初计划从行控制器的PWM引脚提供32MHz时钟以节省晶振成本，但发现时钟信号在高速时严重变形（峰值电压超过芯片时钟引脚上限1.4V）。最终不得不为每个MCU添加晶振，导致重新设计PCB（在拥挤布局中额外插入晶振封装）。测试板验证后，MCU终于稳定工作。 ### SPI通信与调试 SPI通信使用硬件SPI（不占用处理能力），每个SPI总线上挂32个MCU，行控制器通过独立片选通信。刚开始发现MOSI信号在片选激活时电压减半，原因是高层设计中MOSI和MISO接反（电气工程第一定律：RX/TX总是会搞反）。通过串联电阻修复后，测试SPI最高时钟频率：15Mbps是绝对上限，超过需超频，7.5Mbps时稳定无毛刺。 ## 制造与调试 ### 刀片设计与制造 最初设计整刀片（超过10000个过孔和5000个元器件）超出制造服务器处理能力，被迫将刀片一分为二。使用更小的PCI Express连接器，重新上传Gerber文件成功。订购4块组装板和1块裸PCB花费400欧元。测试板到货后，发现SPI通信问题并修复。 ### 编程自动化 每个MCU有独立编程焊盘（在板子背面），使用Bumblebee 3D打印机（Y方向行程足够）配合自制探针臂和Python脚本自动编程。通过OpenOCD作为子进程，逐步调整探针位置扫描MCU。15Mbps下编程速度可行，偶尔漏掉少数MCU需重试。 ## 最终构建与电源 ### 底板设计 底板使用FPGA作为总线根节点，通过USB连接。采用XT60连接器供电（经济方案）。为16刀片版本（共16384个MCU，QWGA分辨率），设计底板重复利用层级结构。电源使用Corsair 3kW PC电源，经Murata降压转换器（95%效率，30A）降至3.3V，共20个模块满足80A需求。 ### 最终组装 刀片和底板到货后，发现四级MCU下方有编程焊盘被遮挡的小失误，但整体设计成功。PCB精度达到0.1mm走线。 ## 工具推荐 Altium Designer的多通道设计（`repeat`关键字）、PCB设计工具中的规则检查、阻抗匹配、极坐标网格、电流检查等功能在此大型项目中不可或缺。 ## 来源 https://www.youtube.com/watch?v=qMR3IXF2sWw