Armaan Gomes: CPU custom ejecuta DOOM a 20 FPS en FPGA

¿Qué lograron Armaan Gomes y Liam con su CPU personalizada?

Armaan Gomes y Liam documentaron un hito técnico que pocos ingenieros alcanzan: diseñar una CPU personalizada desde cero, integrarla con memoria DDR3, implementar caché y periféricos, y finalmente portar DOOM para ejecutarlo en una FPGA. El proyecto pasó de 0.7 FPS iniciales a 15-20 FPS mediante optimizaciones de hardware y software, demostrando que el desarrollo de hardware custom es accesible para emprendedores con la metodología correcta.

Este caso no es solo un experimento técnico: representa la democratización de la ingeniería de CPUs personalizadas, un campo que hasta hace poco estaba reservado para grandes corporaciones con presupuestos millonarios. Para founders de startups deeptech, este proyecto valida que es posible construir hardware especializado sin capital de riesgo masivo.

¿Cómo optimizaron el rendimiento de 0.7 a 20 FPS?

La mejora de 28x en rendimiento (de 0.7 a 15-20 FPS) no fue accidental. Armaan y Liam aplicaron optimizaciones en dos frentes críticos:

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Optimizaciones de hardware:

Diseño de una arquitectura de CPU con instrucciones específicas para las operaciones más frecuentes del motor de DOOM
Implementación de caché personalizada para reducir latencia en acceso a memoria
Integración directa con memoria DDR3 para maximizar ancho de banda
Desarrollo de periféricos custom (controladores de video, SPI, UART) que eliminan cuellos de botella

Optimizaciones de software:

Port del motor de DOOM adaptado a las limitaciones y fortalezas de la CPU custom
Ajuste del código para aprovechar instrucciones hardware-aceleradas
Minimización de llamadas al sistema y optimización de bucles críticos

Este enfoque de co-diseño hardware-software es exactamente lo que recomiendan expertos como Matthew Otto, quien construyó una CPU RISC-V personalizada (RV32doom) para ejecutar DOOM en un FPGA Gowin Tang Nano 20K. Otto documenta que crear un conjunto de instrucciones personalizado, desarrollar binutils, GCC y newlib para cross-development, e implementar cores de IO son pasos esenciales para el éxito.

¿Qué significa esto para tu startup deeptech?

Si estás construyendo una startup en hardware, semiconductores o sistemas embebidos, este proyecto ofrece lecciones accionables:

1. Valida tu arquitectura antes de escalar Armaan y Liam no empezaron con una FPGA costosa. Comenzaron con un diseño básico, midieron el rendimiento (0.7 FPS), identificaron cuellos de botella y optimizaron iterativamente. Para tu startup: construye un MVP de hardware que valide tu arquitectura antes de invertir en fabricación o componentes premium.

2. El co-diseño HW/SW es tu ventaja competitiva Las startups que dominan tanto el hardware como el software tienen una ventaja insostenible para competidores que solo optimizan uno de los dos lados. El proyecto de Leo1313 con DOOM_FPGA usó un SoC Zynq Ultrascale para acelerar funciones específicas (como I_stretch2x) en el FPGA mientras un CPU Cortex-A53 ejecutaba el resto. Este partitioning HW/SW es el estándar industrial en 2026.

3. Documenta tu proceso para construir autoridad Armaan y Liam publicaron su proceso en un blog técnico. Esto no solo atrae talento y colaboradores, sino que posiciona a tu startup como referente técnico. En deeptech, la transparencia técnica genera confianza con inversores y clientes enterprise.

Acciones concretas para implementar esta semana:

Si estás en etapa de prototipo: Elige una FPGA de bajo costo (Gowin Tang Nano 20K, Altera Cyclone V) y define 3-5 instrucciones custom que acelerarían tu caso de uso específico. No intentes construir una CPU genérica; optimiza para tu workload.
Si ya tienes un MVP: Identifica la función que consume más ciclos de CPU y evalúa si puede ofloadarse al FPGA. Usa herramientas de High-Level Synthesis (HLS) como Vivado SDSoC para escribir aceleradores en C++ sin ser experto en VHDL/Verilog.
Para fundraising: Documenta métricas de rendimiento antes/después (como los 0.7 → 20 FPS). Los inversores de deeptech valoran datos cuantificables sobre optimización, no solo descripciones cualitativas.

Tendencias 2026 en hardware engineering para emprendedores

Basado en proyectos como este y la evolución del ecosistema, tres tendencias definen 2026:

Sistemas heterogéneos (SoC) son el estándar El uso de SoCs que combinan CPU Arm y FPGA (como Zynq Ultrascale) permite flexibilidad: el CPU maneja lógica compleja y el FPGA la aceleración de alto rendimiento. Para startups, esto reduce tiempo de desarrollo y permite iterar rápido sin rediseñar PCBs.

Hardware open-source acelera el time-to-market Repositorios como Silice (DOOM Chip de Sylvain Lefebvre) y DOOM_FPGA contienen código completo para replicar arquitecturas validadas. Emprendedores pueden modificar estas bases en lugar de empezar desde cero, reduciendo el ciclo de prototipado de meses a semanas.

Instrucciones custom para workloads específicos El enfoque de Matthew Otto con RV32doom (RISC-V con instrucciones agregadas para DOOM) demuestra que agregar 5-10 instrucciones específicas para tu aplicación puede mejorar rendimiento 10-50x sin aumentar significativamente el área del chip. Para startups de AI edge, esto significa instrucciones custom para operaciones de tensores o inferencia.

Lecciones de proyectos similares en el ecosistema

El proyecto de Sylvain Lefebvre con el DOOM Chip llevó el concepto al extremo: implementó el algoritmo completo en hardware puro (wires, LUTs y flip-flops), sin CPU, opcodes ni contador de instrucciones. Corriendo en una Altera CycloneV + SDRAM, logró ejecutar el nivel Hangar de DOOM completamente en silicio.

La diferencia clave: mientras Armaan y Liam construyeron una CPU programable (más flexible, permite ejecutar otro software), Lefebvre creó un acelerador hardware-only (más eficiente, pero solo corre DOOM). Para tu startup, la decisión depende de tu caso: ¿necesitas flexibilidad o máxima eficiencia?

Matthew Otto documentó que crear una CPU custom desde cero implica:

Definir el ISA (Instruction Set Architecture)
Desarrollar toolchain (compilador, linker, debugger)
Implementar cores de IO para interactuar con el mundo real
Portar el software objetivo

Este roadmap es replicable para cualquier startup que quiera construir hardware especializado. La barrera ya no es el conocimiento (disponible en open-source), sino la ejecución disciplinada.

Conclusión

El proyecto de Armaan Gomes y Liam demuestra que en 2026, construir una CPU personalizada y ejecutar software complejo en una FPGA está al alcance de ingenieros independientes y startups con recursos limitados. La clave no es el presupuesto, sino la metodología: iteración rápida, medición cuantificable, y co-diseño hardware-software.

Para founders de deeptech, este caso valida que es posible competir en hardware especializado sin capital masivo. La ventaja competitiva ya no está en tener el equipo más grande, sino en ejecutar mejor el co-diseño HW/SW y documentar el proceso para construir autoridad técnica.