AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# openTPU சிமுலேட்டரை இயக்குவது மற்றும் FPGA தேவைகளை மதிப்பிடுவது எப்படி

> மொழி மாதிரி inference-க்கான Python சிமுலேட்டரையும், Inspur Kintex-7 கார்டுக்கான தனிப் பாதையையும் openTPU ஆவணப்படுத்துகிறது. இந்த வழிகாட்டி களஞ்சியத்தில் உள்ள கட்டளைகள், எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீடு, வன்பொருள் தேவைகள் ஆகியவற்றைத் தொகுக்கிறது.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-07T13:36:01.795Z
Updated: 2026-10-07T13:36:01.795Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/opentpu-simulator-fpga-requirements-guide

![Conceptual charcoal illustration of one engineer holding and examining a PCIe FPGA accelerator card above an electronics work mat.](https://bigchange.ai/api/media/file/opentpu-fpga-card-hero-v2.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE, based on a reference photograph of the Inspur YPCB-00338 board. It does not depict a BIG CHANGE test or observed openTPU run.

இந்த [openTPU களஞ்சியம் ](https://github.com/FeSens/openTPU/tree/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93)ஒரே திட்டத்தில் Python instruction-set சிமுலேட்டர், compiler, SystemVerilog வடிவமைப்பு, FPGA host கருவிகள் ஆகியவற்றை  கொண்டுள்ளது. Inspur Kintex-7 கார்டில் மொழி மாதிரிகளை இயக்கியதாக அதன் ஆசிரியர்கள் தெரிவிக்கின்றனர். ML systems அல்லது FPGA உருவாக்குநருக்கு உண்மையான மாதிரி weights உடன் மென்பொருள் chat இயக்கமே எளிதான முதல் படி. அதே திட்டத்தை கார்டுக்கு மாற்ற குறிப்பிட்ட பலகை, உரிமம் பெற்ற build கருவிகள், Linux host அமைப்பு ஆகியவை கூடுதலாகத் தேவை. இந்த வழிகாட்டி 2026 அக்டோபர் 7 தேதியிட்ட commit `b9a3f3b` இல் உள்ள களஞ்சியத்தைப் பின்பற்றுகிறது; BIG CHANGE இதை நிறுவவோ, உருவகப்படுத்தவோ, சோதிக்கவோ இல்லை.

## பெரிய மாற்றம்

- **என்ன மாறியது:** முடுக்கியின் instruction set, சிமுலேட்டர், compiler, RTL, பலகை ஒருங்கிணைப்பு ஆகியவற்றை openTPU ஒன்றாக வெளியிடுகிறது. ஆதரிக்கப்படும் கார்டை வாங்குவதற்கு முன்பே மாதிரி செயல்பாட்டிலிருந்து உருவகப்படுத்தப்பட்ட வழிமுறைகள் வரையிலான பாதையைப் பொறியாளர் பார்க்க முடியும்.
- **இது ஏன் முக்கியம்:**ஆவணப்படுத்தப்பட்ட சிமுலேட்டர், வன்பொருள் கற்பவர்களுக்கு வடிவமைப்பை ஆராயவும் சாதாரண host மென்பொருளில் சிறிய மொழி மாதிரியை இயக்கவும் ஒரு நேரடியான வழியைத் தருகிறது. வன்பொருள் stack உருவாக்க AI agents உதவியதாகத் திட்டம் கூறுகிறது; பரிசோதிக்கக்கூடிய artifacts அந்தக் கூற்றை ஆராய வழிவகுக்கின்றன. கார்டில் கிடைத்ததாகக் கூறப்படும் முடிவுகள் திட்டத்தின் சொந்த அளவீடுகளாகவே உள்ளன.
- **கவனிக்க வேண்டியது:**உண்மையான முடிவை மீண்டும் உருவாக்க Kintex-7 பலகை, உரிமம் பெற்ற Vivado build, செயல்படும் PCIe தொடக்க அமைப்பு தேவை. அந்தப் பணிக்கான கட்டளைகளையும் self-tests-ஐயும் களஞ்சியம் வழங்குகிறது. நிர்ணயிக்கப்பட்ட revision-இல் சுயாதீனமாக இயக்கினால் மற்ற பொறியாளர்கள் அதை எவ்வளவு எளிதில் மீண்டும் செய்ய முடியும் என்பது தெரியும்.

## மூலத்தை நிர்ணயித்து மென்பொருள் பாதையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்

கீழே உள்ள படிகள் `main` களஞ்சியத்தின் [commit `b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93`](https://github.com/FeSens/openTPU/commit/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93)-ஐப் பின்பற்றுகின்றன; அது அக்டோபர் 7 அன்று commit செய்யப்பட்டது. களஞ்சியத்தில் `v0.5` tag உள்ளது. ஆனால் இந்த வழிகாட்டி பின்னர் வந்த நிர்ணயிக்கப்பட்ட commit-ஐப் பயன்படுத்துகிறது, ஏனெனில் அதன் README-இல் புதிய [Hugging Face சரிபார்ப்புப் பகுதி](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/README.md#validating-against-hugging-face) உள்ளது. Python package இன்னும் `0.1.0` இல் பதிப்பு [`pyproject.toml`](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/pyproject.toml) என அடையாளப்படுத்துகிறது; package எண்ணால் மட்டும் மூல snapshot-ஐ அடையாளம் காண முடியாது. களஞ்சியம் Apache 2.0 உரிமத்தைப் பயன்படுத்துகிறது.

Python 3.10 அல்லது புதியது தேவை. package `numpy` மற்றும் `textual` ஆகியவற்றை அறிவிக்கிறது; சோதனை மற்றும் மாதிரி பயன்பாட்டுக்கு README தனியாக `pytest`, `torch` மற்றும் `transformers` நிறுவுகிறது. Hugging Face-இன் `hf` கட்டளை checkpoint-ஐ `models/LFM2.5-230M`-க்கு பதிவிறக்குகிறது என README காட்டுகிறது. பதிவிறக்கத்திற்கு முன் உங்கள் Python சூழலில் `hf` கிடைக்கிறதா எனப் பாருங்கள். Checkpoint என்பது chat கட்டளைக்கான உள்ளீடு; மூலத்துடன் சேர்க்கப்பட்ட மாதிரி அல்ல. இந்தப் பாதைக்கான மொத்த பதிவிறக்க அளவு, host memory தேவை அல்லது நிர்ணயிக்கப்பட்ட சிமுலேட்டர் இயக்க நேரம் பற்றி திட்டம் கூறவில்லை.

களஞ்சியத்தின் root-இலிருந்து [ஆவணப்படுத்தப்பட்ட வரிசை](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/README.md#try-it) இதுதான்:

```shell
git clone https://github.com/FeSens/openTPU.git
cd openTPU
git checkout b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93
pip install -e .
pip install pytest torch transformers
python3 -m pytest -q
hf download LiquidAI/LFM2.5-230M --local-dir models/LFM2.5-230M
otpu-chat --model lfm2 --backend isa
```

Checkout கட்டளைகள் ஆய்வு செய்த revision-ஐ நிர்ணயிக்கின்றன; install, test, download, chat கட்டளைகள் README-இல் இருந்து எடுக்கப்பட்டவை. `--backend isa` Python instruction-set சிமுலேட்டரைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது. முழுமையான `pytest` suite-இல் Verilator 5 தேவைப்படும் RTL tests-உம் உள்ளன; அந்தக் கருவி இல்லாத கணினியில் முழு suite-ஐ மென்பொருள் மட்டும் வெற்றியடைந்ததற்கான சோதனையாகப் பயன்படுத்த முடியாது. ஆவணப்படுத்தப்பட்ட மிகச்சிறிய interactive இயக்கம் முடிந்ததற்கான அறிகுறி LFM2.5-230M checkpoint ஏற்றப்பட்டு, prompt ஏற்று மாதிரி உரையைத் திருப்பும் chat interface கிடைப்பதாகும். உருவாகும் பதிலின் சரியான சொற்கள் prompt மற்றும் sampling-ஐப் பொறுத்தவை. [chat CLI மூலமும்](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/opentpu/host/chat.py) terminal REPL-க்கான `--plain` மற்றும் ஒருமுறை பதிலுக்கான `--prompt` ஆகியவற்றை வழங்குகிறது; கடைசியானது பதிலும் turn புள்ளிவிவரங்களும் அச்சிடும். இவை ஆவணப்படுத்தப்பட்ட interfaces; BIG CHANGE பார்த்த வெளியீடு அல்ல.

முக்கிய chat தேர்வுகளில் Qwen3-0.6B, LFM2.5-230M, Qwen3.5-0.8B ஆகியவற்றுடன் இன்னும் சில பெரிய மாதிரிகளையும் README பட்டியலிடுகிறது. ஒவ்வொன்றுக்கும் எதிர்பார்க்கப்படும் model directory-இல் தனித்த checkpoint அல்லது வெளிப்படையான checkpoint path தேவை. மேலுள்ள LFM2 பாதை களஞ்சியத்தின் மிகச்சிறிய மாதிரி பதிவிறக்க எடுத்துக்காட்டு. README-இன் விரிவான முடிவுகள் கார்டில் பத்து மாதிரிகளை உள்ளடக்குகின்றன; அதில் Gemma 4 மற்றும் expert offloading தேவைப்படும் மாதிரிகளும் உள்ளன; சிலவற்றுக்கு பல weight formats பயன்படுத்தப்பட்டன. இந்த அட்டவணை ஆசிரியர்களின் அளவீடுகள்; எல்லா மாதிரிகளும் இந்த ஒரே-command LFM2 அமைப்பில் இயங்கும் என்பதற்கான உறுதி அல்ல.

## சிமுலேட்டர் எதைச் சரிபார்க்கிறது

திட்டத்தின் விளக்கப்படி kernel language மற்றும் compiler அதன் முடுக்கிக்கான வழிமுறைகளை உருவாக்குகின்றன. Python ISA சிமுலேட்டர் அவற்றை இயக்குகிறது; SystemVerilog RTL வன்பொருள் செயலாக்கமாகும். [README-இன் அமைப்பு விளக்கம்](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/README.md#how-it-works) மற்றும் [`opentpu/isasim.py`](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/opentpu/isasim.py) அந்த எல்லையைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகின்றன. `otpu-chat`-ஐ `isa` உடன் இயக்குவது மென்பொருள் instruction path வழியாக மாதிரி inference-ஐச் செய்கிறது. அது FPGA-வை நிரலாக்கவோ கார்டின் throughput-ஐ அளவிடவோ இல்லை.

தங்கள் கார்டு சிமுலேட்டரின் tokens-ஐ bit-for-bit உருவாக்குவதாக பராமரிப்பாளர்கள் தெரிவிக்கின்றனர். தேர்ந்தெடுத்த device இயக்கங்களை CPU Hugging Face reference உடன் ஒப்பிட [சரிபார்ப்பு script](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/tools/validate.py) ஒன்றையும் வழங்குகின்றனர். நிர்ணயிக்கப்பட்ட README-இல் இயல்புநிலை prompts, token மற்றும் logit ஒப்பீடுகள், அக்டோபர் 7 கார்டு இயக்கம் ஆகியவை விளக்கப்பட்டுள்ளன. அந்த அறிக்கைகளும் code-உம் சோதனைகளை ஆராய வழி தருகின்றன. BIG CHANGE அவற்றை மீண்டும் செய்யவில்லை; ஆகவே அவை சுயாதீனமான துல்லியம் அல்லது வேகத்தை நிரூபிக்கவில்லை.

## உண்மையான கார்டில் என்ன மாறுகிறது

இந்த [கையேட்டில் குறிப்பிடப்படும் இலக்கு](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/docs/board.md) என்பது **Inspur YPCB-00338** உடன் Xilinx Kintex-7 `xc7k480t-ffg1156-2`-ஐ இலக்காகக் கொண்டது; இரண்டு 2 GiB DDR3 சேனல்கள், host PC-யுடன் PCIe இணைப்பு ஆகியவை உள்ளன. இயல்புநிலை bitstream build Vivado 2026.1-ஐப் பயன்படுத்துகிறது. இலவச பதிப்பில் இந்த device இல்லை என்றும் கட்டண உரிமம் அல்லது 30 நாள் evaluation பயன்படுத்தலாம் என்றும் கையேடு கூறுகிறது. [AMD-யின் 2026.1 device அட்டவணை](https://docs.amd.com/r/en-US/ug973-vivado-release-notes-install-license/Device-Availability-by-Subscription-Tier?contentId=FXBYqlfi_pd_k5OTkJcJ1A) அந்த device கூற்றுக்கு முரணாக உள்ளது: **Basic-இல் அனைத்து Kintex 7 devices-உம் உள்ளன**.

[AMD-யின் தற்போதைய உரிமத் தேர்வுகள்](https://www.amd.com/en/products/software/adaptive-socs-and-fpgas/vivado/vivado-licensing-options.html) Basic-ஐ $0 எனக் குறிப்பிடுகின்றன; Linux ஆதரவும் இலவச வருடாந்திர புதுப்பிப்பும் உண்டு. [உரிம FAQ](https://www.amd.com/en/products/software/adaptive-socs-and-fpgas/licensing-faq.html) Basic-க்கும் செல்லுபடியாகும் வருடாந்திர license file தேவை என்கிறது; தனியான முழு அம்ச evaluation **60 நாட்கள்** நீடிக்கும். [AMD-யின் 2026.1 feature அட்டவணை](https://docs.amd.com/r/en-US/ug973-vivado-release-notes-install-license/Supported-Devices-and-Features) Basic-இல் JTAG நிரலாக்கம் உள்ளது எனக் காட்டினாலும் XSIM simulation மற்றும் சில debug அம்சங்களை வரையறுக்கிறது. அதிக கட்டண நிலைகளில் கூடுதல் அம்சங்கள் உள்ளன; IP licensing மாறவில்லை என AMD கூறுகிறது. BIG CHANGE, Basic-இல் openTPU-ஐ build செய்யவில்லை. இதைச் செலவில்லாத build எனக் கருதுவதற்கு முன் இந்த bitstream பாதைக்கான tool மற்றும் IP உரிமைகளைச் சரிபார்க்க வேண்டும். பலகைக் கையேடு `make bit`-க்கு கணினியைப் பொறுத்து 1.5 முதல் 3 மணி நேரம் என மதிப்பிடுகிறது. இந்தக் கார்டின் கொள்முதல் விலை அல்லது மொத்த மறுஉருவாக்கச் செலவை கையேடும் AMD tier அட்டவணையும் குறிப்பிடவில்லை.

பலகையும் toolchain-உம் கிடைத்தபின், ஆவணப்படுத்தப்பட்ட பலகைப் பாதையில் `boards/ypcb-00338`-இல் bitstream build செய்து, JTAG வழியாக FPGA-வை நிரலாக்கி, Linux host-ஐ அமைக்க வேண்டும். பலகையின் [`Makefile`](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/boards/ypcb-00338/Makefile) அனுப்புகிறது `make bit` வெளியீட்டை `build/vivado/otpu.bit`-க்கு `make program` இயல்பாக openFPGALoader-ஐப் பயன்படுத்துகிறது; Vivado hardware manager பற்றியும் கையேடு விளக்குகிறது. மின்சாரத்தை நிறுத்தி மீண்டும் இயக்கியபின் JTAG load நிலைத்திருக்காது.

```shell
cd boards/ypcb-00338
make lint
make bit
make program
```

மேலுள்ள வன்பொருள் படிகள் பலகைக் கையேட்டிலிருந்து எடுக்கப்பட்டவை; இங்கு சோதிக்கப்பட்ட வரிசை அல்ல. Linux host bring-up பட்டியலில் Python package மற்றும் checkpoint, XDMA driver மற்றும் device விதிகளை நிறுவ `sudo otpu-setup`, JTAG load-க்குப் பின் PCIe rescan, `otpu-setup --check` ஆகியவை உள்ளன. driver, card, link, device nodes, ID register சரியாக இருந்தால் கடைசி கட்டளை வெற்றிகரமாக முடிந்து “all in place” எனக் காட்டும் என்று ஆவணம் கூறுகிறது. பின்னர் `otpu-selftest` கார்டைச் சரிபார்த்துவிட்டு `otpu-chat --backend board --model lfm2` இயக்கப்படுகிறது. பலகை diagnostics-ஐ `otpu-diag --json diag.json` மூலம் சேமிக்கலாம். கார்டுப் பாதை முடிந்ததற்கான தெளிவான அறிகுறிகள் இவை; ISA chat மட்டும் இதற்கு மாற்றாகாது.

வெளியிடப்பட்ட செயல்திறன் எண்களையும் இதே கவனத்துடன் பார்க்க வேண்டும். ஆசிரியர்களின் கார்டில் 4-bit weights மற்றும் int8 head கொண்ட LFM2.5-230M-க்கு README எடுத்துக்காட்டாக **ஒரு வினாடிக்கு 82.1 tokens wall time** எனக் குறிப்பிடுகிறது. 512-token prompt-க்குப் பின் 64 greedy decode tokens பயன்படுத்தப்படுகின்றன; device cycles மற்றும் host-ஐ உள்ளடக்கிய wall time ஆகியவற்றை அட்டவணை வேறுபடுத்துகிறது. வேறு host, bitstream, weight format அல்லது prompt வேறு அளவீட்டைத் தரும். அக்டோபர் 7 commit செய்தியில் கார்டில் கூடுதல் qualification குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது; அதுவும் பராமரிப்பாளர் பதிவு மட்டுமே. இந்த வழிகாட்டிக்காகப் பார்த்த ஆதாரங்களில் சுயாதீனமாக மீண்டும் உருவாக்கப்பட்ட benchmark இல்லை.

## ஆதாரங்களும் மேலும் வாசிக்கவும்

- [ஆய்வு செய்த commit-இல் openTPU களஞ்சியம்](https://github.com/FeSens/openTPU/tree/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93), 2026 அக்டோபர் 7. README அமைப்பு விளக்கம், சிமுலேட்டர் கட்டளைகள், மாதிரிப் பட்டியல், ஆசிரியர்கள் தாங்களே தெரிவித்த பலகை அளவீடுகள் ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது. முடிவுகள் திட்டத்தின் கூற்றுகள்; BIG CHANGE களஞ்சியத்தை இயக்கவில்லை.
- [Python package metadata](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/pyproject.toml) மற்றும் [Apache 2.0 உரிமம்](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/LICENSE) ஆகியவை Python பதிப்பு, அறிவிக்கப்பட்ட dependencies, CLI entry points, package பதிப்பு, source license ஆகியவற்றை நிறுவுகின்றன. மாதிரி checkpoints மற்றும் Vivado-க்கு தனித்த நிபந்தனைகளும் தேவைகளும் உள்ளன.
- [பலகை மற்றும் host bring-up கையேடு](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/docs/board.md), 2026 அக்டோபர் 7 அன்று சரிபார்க்கப்பட்டது. ஆதரிக்கப்படும் கார்டு, bitstream படிகள், Linux அமைப்பு, JTAG programming, self-tests ஆகியவற்றை இது குறிப்பிடுகிறது. கட்டண உரிமம் மற்றும் 30 நாள் evaluation பற்றிய கூற்றுகள் AMD-யின் தற்போதைய 2026.1 உரிம ஆவணங்களுடன் முரண்படுகின்றன. சில பழைய bitstream எடுத்துக்காட்டுகள் முந்தைய builds-ஐச் சார்ந்தவை; மீண்டும் உருவாக்கும்போது நிர்ணயிக்கப்பட்ட tree மற்றும் தற்போதைய build வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தவும்.
- [AMD Vivado 2026.1 device கிடைப்புத் தகவல், UG973](https://docs.amd.com/r/en-US/ug973-vivado-release-notes-install-license/Device-Availability-by-Subscription-Tier?contentId=FXBYqlfi_pd_k5OTkJcJ1A) மற்றும் [ஆதரிக்கப்படும் devices மற்றும் features](https://docs.amd.com/r/en-US/ug973-vivado-release-notes-install-license/Supported-Devices-and-Features) — இரண்டும் 2026 ஜூன் 23 தேதியிட்டவை — மேலும் [உரிமத் தேர்வுகள்](https://www.amd.com/en/products/software/adaptive-socs-and-fpgas/vivado/vivado-licensing-options.html) ஆகியவை அக்டோபர் 7 அன்று சரிபார்க்கப்பட்டன. அனைத்துக் Kintex 7 devices-உம் இலவச Basic-இல் உள்ளன, Linux மற்றும் JTAG ஆதரிக்கப்படுகின்றன, Basic-இன் simulation/debug வரம்புகளும் உள்ளன. [AMD உரிம FAQ](https://www.amd.com/en/products/software/adaptive-socs-and-fpgas/licensing-faq.html) வருடாந்திர Basic license file மற்றும் 60 நாள் evaluation-ஐக் குறிப்பிடுகிறது. device ஆதரவு மட்டும் இந்தத் திட்டத்தின் முழு bitstream பாதை Basic-இல் செயல்படும் என்பதை உறுதிப்படுத்தாது.
- [Chat CLI](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/opentpu/host/chat.py) மற்றும் [LFM2 வழிகாட்டி](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/docs/lfm2.md) backend தேர்வு, model path, interactive மற்றும் one-shot வெளியீட்டு நடத்தை, சிறிய checkpoint எடுத்துக்காட்டு ஆகியவற்றைக் காட்டுகின்றன.
- [அக்டோபர் 7 GIGAZINE செய்தி](https://gigazine.net/gsc_news/en/20261007-opentpu)திட்டத்துக்கு கிடைத்த பொதுக் கவனத்தைப் புரிந்துகொள்ள  உதவுகிறது. இந்த வழிகாட்டியின் அமைப்பு மற்றும் செயல்திறன் விவரங்கள் அந்தச் செய்தியிலிருந்து அல்ல, களஞ்சியத்தின் மூலம் சரிபார்க்கப்பட்டன.

## Sources

- [ஆய்வு செய்த commit-இல் openTPU README](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/README.md) — முதன்மை கண்ணோட்டம், சிமுலேட்டர் கட்டளைகள், மாதிரிப் பட்டியல், கார்டு அளவீடுகள், முறை ஆகியவை. முடிவுகளும் AI உதவியுடன் வடிவமைத்ததாகக் கூறுவதும் திட்டத்தின் கூற்றுகள்.
- [openTPU பலகைக் கையேடு](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/docs/board.md) — ஆதரிக்கப்படும் Inspur கார்டு, device, DDR3, Vivado 2026.1, build/program/host அமைப்பு மற்றும் சோதனைகள். கட்டண உரிமம் மட்டும்/30 நாள் evaluation என்ற ஆலோசனை AMD 2026.1 tier ஆவணங்களுடன் முரண்படுகிறது. பழைய பகுதிகளில் பழைய படங்கள் உள்ளன.
- [openTPU package metadata மற்றும் chat source](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/pyproject.toml) — குறைந்தபட்ச Python பதிப்பு, அறிவிக்கப்பட்ட dependencies, package பதிப்பு, license declaration, CLI entry points; chat source backend தேர்வுகளையும் எதிர்பார்க்கப்படும் output interface-ஐயும் நிறுவுகிறது.
- [openTPU Apache 2.0 உரிமம்](https://github.com/FeSens/openTPU/blob/b9a3f3bc98e7f74808fd5650bf9db33eaf7b2c93/LICENSE) — திட்ட source code-க்கான உரிமம்; மாதிரி அல்லது Vivado-வின் தனிப்பட்ட நிபந்தனைகள் இதில் அடங்காது.
- [சந்தா நிலை வாரியாக AMD Vivado 2026.1 device கிடைப்புத் தகவல் (UG973)](https://docs.amd.com/r/en-US/ug973-vivado-release-notes-install-license/Device-Availability-by-Subscription-Tier?contentId=FXBYqlfi_pd_k5OTkJcJ1A) — அனைத்து Kintex 7 devices-உம் Basic-இல் உள்ளதாக AMD 2026.1 device அட்டவணை வெளிப்படையாகக் குறிப்பிடுகிறது; அது openTPU-வின் முழு bitstream/IP பாதையை சுயாதீனமாகச் சரிபார்க்காது.
- [AMD Vivado 2026.1 ஆதரிக்கும் devices மற்றும் features (UG973)](https://docs.amd.com/r/en-US/ug973-vivado-release-notes-install-license/Supported-Devices-and-Features) — தொடக்கத்தில் செல்லுபடியாகும் license file தேவை; Basic-இல் JTAG programming உண்டு, ஆனால் XSIM simulation மற்றும் சில debug செயல்பாடுகள் வரையறுக்கப்பட்டுள்ளன. Basic-இல் openTPU build ஆகும் என இது உறுதிப்படுத்தவில்லை.
- [AMD Vivado உரிமத் தேர்வுகள்](https://www.amd.com/en/products/software/adaptive-socs-and-fpgas/vivado/vivado-licensing-options.html) — தற்போதைய Basic விலை $0; வருடாந்திர renewal இலவசம், Linux ஆதரவு உண்டு; நிலைக்கு ஏற்ப அம்சங்கள் மாறும், IP licensing மாறாது. 2026.1-இல் tier முறை தொடங்கியது.
- [AMD உரிம FAQ](https://www.amd.com/en/products/software/adaptive-socs-and-fpgas/licensing-faq.html) — Basic 2026.1 அல்லது புதிய பதிப்புக்கு இலவசமாகப் பெறக்கூடிய செல்லுபடியாகும் வருடாந்திர license file தேவை; தனியான முழு அம்ச evaluation 60 நாட்கள்.
- [GIGAZINE: openTPU செய்தி](https://gigazine.net/gsc_news/en/20261007-opentpu) — இரண்டாம் நிலை செய்தி அறிக்கைக்கான பின்னணி மட்டுமே. அமைப்பு மற்றும் செயல்திறன் தகவல்கள் களஞ்சியத்தின் முதன்மை ஆதாரங்களுடன் சரிபார்க்கப்பட்டன.