FeSens

@Wbackdown @opencode Its an open source hardware: FeSens/openTPU That can run on several FPGAs. This one is running on one BCU1525, soon it will be working on 2 (Tensor Parallel)

Open source brasileiro no GitHub: #15 a #11 | Vol. 20 #shorts Os projetos #15 a #11 do especial de open source brasileiro no GitHub, Vol. 20. #15 Leis: ctresb/leis #14 openTPU: FeSens/openTPU #13 Reversa: sandeco/reversa #12 Deskcomm CRM: melgarafael/DeskcommCRM #11 pgModeler: nullptrlabs/pgmodeler Vídeo completo com os 15: youtu.be Oferecimento: Hallen Tech, hallentech.com #shorts #opensource #github #brasil

15 projetos open source brasileiros no GitHub | Especial Brasil, Vol. 20 Edição especial: 15 projetos open source feitos por brasileiros no GitHub, em contagem regressiva. Tem a alternativa aberta ao NotebookLM com mais de 40 mil estrelas, a memória compartilhada entre agentes de código do Fabio Akita, a linguagem Bend do Victor Taelin, o PhotoGIMP do Diolinux, o Winlator, que roda Windows no Android, a BrasilAPI e muito mais. 📺 Vigésimo volume da série Open source do GitHub, o primeiro só com projetos brasileiros. Saíram da nossa planilha, de perfis do GitHub com local no Brasil e de listas da comunidade, com licença aberta e último commit conferidos em 30/10/2026. O Deskcomm CRM já apareceu no volume 1 e volta como exceção. Faltou algum projeto brasileiro? Deixa nos comentários, que ele pode entrar no próximo especial! ⏱️ CAPÍTULOS E LINKS 0:00 Abertura 0:09 #15 Leis: toda a legislação brasileira em Markdown, da Constituição a mais de 320 mil normas federais, estaduais e municipais, uma por commit e com link para a fonte oficial ctresb/leis 0:20 #14 openTPU: acelerador de inteligência artificial aberto, projetado por agentes de IA, com hardware em SystemVerilog, simulador e compilador, rodando modelos de linguagem numa placa FPGA FeSens/openTPU 0:32 #13 Reversa: instala num sistema legado e coordena agentes de IA que extraem as regras de negócio e geram especificações para os agentes evoluírem o código sandeco/reversa 0:42 #12 Deskcomm CRM: CRM com agentes de IA que atendem e vendem pelo WhatsApp, rodando no seu servidor (5 mil estrelas) melgarafael/DeskcommCRM 0:53 #11 pgModeler: modelagem visual de bancos PostgreSQL, com diagrama, geração de SQL e comparação com o banco em produção (3,6 mil estrelas) nullptrlabs/pgmodeler 1:04 #10 VirtualBuddy: máquinas virtuais de macOS nos Macs com Apple Silicon, com instalação guiada e versões beta do sistema (8,9 mil estrelas) insidegui/VirtualBuddy 1:14 #9 EasyEffects: equalizador, compressor, limitador e redução de ruído para o áudio do Linux (PipeWire), no microfone e nos alto-falantes (10 mil estrelas) wwmm/easyeffects 1:24 #8 navi: cola interativa no terminal: busca o comando, pede os argumentos e executa (17 mil estrelas) denisidoro/navi 1:34 #7 BrasilAPI: API pública e gratuita com CEP, CNPJ, bancos, feriados, DDD e mais, mantida pela comunidade (11 mil estrelas) BrasilAPI/BrasilAPI 1:45 #6 Winlator: roda programas e jogos de Windows no Android, com Wine e Box64 (19 mil estrelas) brunodev85/winlator 1:55 #5 PhotoGIMP: deixa o GIMP 3 com os atalhos, as ferramentas e a cara do Photoshop, feito pelo Diolinux (18 mil estrelas) Diolinux/PhotoGIMP 2:05 #4 Bend: a linguagem do Victor Taelin que roda em paralelo na GPU e usa leis e provas para conferir o código escrito por IA (24 mil estrelas) bendlang/bend 2:15 #3 Git City: o seu perfil do GitHub vira um prédio em pixel art numa cidade 3D: quanto mais commits, mais alto o prédio (5,9 mil estrelas) srizzon/git-city 2:25 #2 ai-memory: memória de longo prazo compartilhada entre mais de 20 agentes de código, do Fabio Akita: sai do Claude Code, abre o Codex e continua de onde parou (14 mil estrelas) akitaonrails/ai-memory 2:36 #1 Open Notebook: alternativa open source e self-hosted ao NotebookLM, com o modelo de IA que você quiser e podcasts gerados das suas fontes (41 mil estrelas) lfnovo/open-notebook 2:47 Encerramento 🧡 Oferecimento: Hallen Tech, liderança de tecnologia sob demanda, software, cloud e segurança para a sua empresa. Site: hallentech.com E-mail: contato@hallentech.com Instagram: instagram.com LinkedIn da Hallen Tech: linkedin.com LinkedIn do Eddwan: linkedin.com Se curtiu, deixa o like, segue o canal e ativa as notificações para a próxima lista. #opensource #github #brasil #programacao

@NojanSheybani Honestly that problem seems to disappear when you give agents enough time to optimize your design, here are 3 counter examples: hwebench.com FeSens/openTPU FeSens/auto-arch-tournament

@bzogrammer @uscompco Give you cores a spin on FeSens/auto-arch-tournament, you may find some impressive improvements

You can explore this without buying the FPGA. The simulator, compiler and profiler run on a laptop: FeSens/openTPU

GitHub - FeSens/openTPU: An open-source AI accelerator, developed by AI: RTL, ISA, simulator, compiler and profiler in one repo. Runs Qwen3, LFM2.5 and Qwen3.5 on a Kintex-7 PCIe card.

I’m using Claude Code to build an AI accelerator. It now runs Qwen3.5 on an FPGA. I wanted to learn more about AI accelerator design, so I started openTPU: an open-source accelerator developed with AI coding agents, including Claude Code. It already runs Qwen3.5 and other open-weight models on a Kintex-7 FPGA card. The part that's interesting is the hardware optimization workflow: - An agent reads the hardware code, timing reports, and lessons from previous attempts, then proposes a change. - Another agent implements it. - Automated checks compare the hardware against a Python simulator, test performance, and run simulations to measure the result. The biggest lesson so far has been giving the agents useful feedback: exactly which test failed, where the timing bottleneck is, and whether a change actually improved anything. Keeping that loop cheap makes experimentation much easier. I still have to nudge the larger architectural changes. Verification also has blind spots, we found floating-point bugs that our LLM inference tests hadn’t caught. Passing those tests only tells you so much. The whole stack is in one repo: hardware code, instruction set, simulator, a compiler for Python-style kernels, a profiler that shows what each hardware unit does cycle by cycle, and host tools for chat and monitoring. It’s free and open source, and you don’t need an FPGA to try it. You can run models through the simulator on a laptop and explore how the accelerator works. FeSens/openTPU Anyone else here using Claude Code for hardware design? I’d be interested to compare workflows and hear how you verify its changes.

Claude made a chip that runs Claude itself. Sparks of RSI FeSens/openTPU

openTPU An open-source AI accelerator, developed by AI: RTL, ISA, simulator, compiler and profiler in one repo. Runs Qwen3, LFM2.5 and Qwen3.5 on a Kintex-7 PCIe card. FeSens/openTPU