最近，IC修真院22nm流片项目群里传来好消息——NPU芯片，回测成功了。

芯片回测，就是先设计一块符合测试功能要求的PCB板，把流片回来的芯片焊接到硬件上，再在板子上验证它能否按设计功能正常工作。

我们的板级测试流程是这样的：FPGA通过两组接口分别连接LCD屏和NPU芯片的I/O管脚，连接完成后，由UART上位机将指令协议下发到FPGA内部，FPGA解析协议后，按指令执行对应流程。程序启动时会先自动完成NPU内部PLL寄存器的配置（该步骤默认在程序中首先执行，无需上位机干预）；PLL正常启动后，上位机下发图像权重参数的配置指令，根据打印信息提示，依次完成全部22个权重参数的写入；权重就位后，再下发测试图像的指令协议，按打印提示完成图像输入——NPU在片内完成神经网络推理加速，推理结果经FPGA回读结果寄存器，与预期结果比对一致，即表示芯片工作正常、图像识别成功，识别结果与图像随后一同显示在LCD屏上。

IC修真院流片项目从65nm迭代到22nm从IPA升级为NPU，一块22nm的NPU从RTL写下的第一行代码，到在板子上真正跑起来，每一步都稳扎稳打，锻炼的是全流程工程能力。

22nm NPU流片回片：

为什么这次偏偏选了NPU？

因为AI芯片，正站在半导体的聚光灯下。英伟达、谷歌、苹果、华为海思、阿里平头哥……巨头们都在押注AI加速器。NPU就是那颗为神经网络而生的"专用心脏"：脉动阵列扛起海量矩阵运算，片上存储与DMA调度数据流转，INT8低精度换来数倍于通用芯片的能效比——AI手机、AI PC、智能座舱、机器人背后，靠的都是它。

市场也在说话：有机构预测，2026年国内AI芯片市场规模将突破3000亿元；秋招季AI芯片方向溢价明显，NPU设计/验证岗常年缺人，应届总包30万起步，头部直接给到60万+。

很多AI芯片公司的岗位描述里，甚至直接写明希望候选人熟悉VCS&Verdi、DC、SpyGlass这类工具。

而能深度跑完NPU整个前端流程的人，这些工具早已是日常。

但流片这件事，在业内属于"稀缺性"资源，不是说流就能流的。很多微电子、集电的科班硕士都很难接触到流片——组里能流片的项目，早被师兄师姐选走了。即使能流片，制程也局限于180nm、65nm、55nm。

这里，就给苦于无流片项目的同学，提供一个可以亲手参与的真实流片项目：

数字方向：22nm流片 · NPU芯片

基于NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理器）的图像/AI处理加速芯片，是业界最前沿的细分领域之一。

课程从拟定spec开始，数字前端设计、功能验证、DFT、后端布局布线，贯穿项目始终。做完它，简历上写下的不只是一个项目经历，而是一颗真实流片、回测点亮的芯片。

地址：https://ic.coachip.cn/course/detail/90

模拟方向：22nm流片 · PLL锁相环

模拟方向也同样有22nm流片项目，基于PLL锁相环。包含模拟电路设计与模拟版图设计两部分。

PLL将不稳定的输入信号锁定到稳定的参考信号，保证输出信号频率、相位与参考一致，是数字通信、无线通信、时钟生成、射频等领域的基础，也是模拟岗面试高频考点。

地址：https://ic.coachip.cn/course/detail/66

无论数字还是模拟方向，都是为了帮无项目或项目含金量低的同学，快速跑通芯片全流程、参与流片，拿下一个能写进简历的22nm流片项目！从65nm到22nm，从IPA到NPU，我们带着学员在"IC修真"路上又渡过一劫、更上一层。

下一个亲手点亮芯片的，会是你吗？

欢迎感兴趣的同学前来了解！（扫码与IC修真院老师取得联系）