他們用 ChatGPT 設(shè)計了一款處理器

來源：內(nèi)容由半導體行業(yè)觀察（ID：icbank）編譯自allaboutcircuits

一組研究人員使用普通英語--而不是硬件定義語言--利用生成性人工智能成功地設(shè)計了一個微處理器。

像ChatGPT這樣的生成性人工智能工具正在幫助人們以幾個月前還不可能實現(xiàn)的方式進行研究、學習和創(chuàng)造。

現(xiàn)在，生成性人工智能開始在硬件設(shè)計等領(lǐng)域找到自己的方式。紐約大學的研究人員最近宣布，他們成功地使用ChatGPT來設(shè)計和實際制造一個微處理器。All About Circuits對紐約大學教授哈蒙德-皮爾斯博士進行了獨家采訪，了解了這項研究及其影響的第一手資料。

一個挑戰(zhàn)生成性人工智能極限的項目

皮爾斯博士解釋說，他的團隊的研究項目 "Chip Chat "的靈感來自于了解現(xiàn)有生成型人工智能大型語言模型（LLM）在硬件設(shè)計領(lǐng)域的能力和限制的愿望。

"我們很想知道這些模型到底有多好，"他說。"很多人看了這些模型后說，'這些模型只是玩具，真的'。而我不認為它們是玩具。它們還沒有普及，但肯定會普及，這就是我們做Chip Chat的原因--幾乎是作為一個概念證明的演示。"

使用LLMs創(chuàng)建IC的設(shè)計流程。

圖片來源：Blocklove和合著者

在更實際的層面上，使用基于聊天的人工智能助手可以幫助解決芯片設(shè)計行業(yè)的一個巨大挑戰(zhàn)：硬件定義語言（HDL）。雖然像Verilog這樣的HDL代碼對設(shè)計微處理器至關(guān)重要，但它們需要非常專業(yè)的知識。

“硬件描述語言的最大挑戰(zhàn)是沒有多少人知道如何編寫它們，"皮爾斯博士說。"要成為它們的專家是相當困難的。這意味著我們最好的工程師仍然在用這些語言做瑣碎的事情，因為沒有那么多工程師來做這些事情。”

他說：“人工智能可以加速工程師的產(chǎn)出，因此人工智能可以快速完成簡單的事情，而工程師可以將他們的腦力集中在更難的事情上?！?/p>

通過使硬件定義更容易生成，該團隊認為他們可以使IC設(shè)計更容易獲得，并使HDL專家能夠?qū)Ｗ⒂诟匾娜蝿?。根?jù)該團隊的說法，通過基于聊天的生成性人工智能，工程師可以用簡單的英語而不是HDL來設(shè)計一個微處理器。

反思這一點，皮爾斯博士說："我根本就不是一個芯片設(shè)計專家。這是我設(shè)計的第一個芯片。我認為這實際上是這一事件令人印象深刻的原因之一"。

Chip Chat：一個概念的證明Chip Chat團隊通過遵循設(shè)計流程圖和評估標準開發(fā)微處理器，評估了ChatGPT在芯片設(shè)計中的表現(xiàn)。如已發(fā)表的研究論文所述，他們在反饋循環(huán)中使用了對話框架：團隊將要求ChatGPT創(chuàng)建微處理器的一個部分，根據(jù)基準評估輸出，如果隨之出現(xiàn)錯誤，則提供反饋。如果輸出中繼續(xù)出現(xiàn)錯誤，團隊將在要求ChatGPT生成的內(nèi)容方面變得越來越具體。最終，如果人類的反饋太過高級，而錯誤仍然存在，那么基準就會認為它是失敗的。作為設(shè)計過程的一部分，該團隊要求ChatGPT設(shè)計自己的ISA、匯編器、ALU、操作碼、優(yōu)化等等。值得注意的是，啟動項目的第一個提示是以下內(nèi)容："讓我們一起做一個全新的微處理器設(shè)計。我們在空間和I/O方面受到了嚴重的限制。我們必須裝入1000個標準單元的ASIC，所以我認為我們需要限制自己，采用基于累加器的8位架構(gòu)，沒有多字節(jié)指令。鑒于此，你認為我們應該如何開始？"Chip Chat的設(shè)計流程圖。圖片由Blocklove和合著者提供124條信息之后，該團隊成功地設(shè)計了一個基于8位累加器的微處理器，其功能種類與同類PIC產(chǎn)品相同。這個芯片隨后被送到Skywater 130納米的穿梭機上制造。該團隊聲稱，這項研究標志著首次由LLM設(shè)計的IC被實際制造。

該團隊使用125條信息成功創(chuàng)建了他們的IC。

圖片來源：Blocklove等人。

一位專家對人工智能和芯片設(shè)計的想法

從這個實驗中，該團隊得出結(jié)論，ChatGPT確實可以設(shè)計出功能性的芯片作為現(xiàn)實世界的解決方案。

"在125條信息中，我設(shè)計了一個處理器。我不僅設(shè)計了一個處理器，而且還讓它幫助我設(shè)計處理器，"皮爾斯博士說。"我甚至沒有制定完整的規(guī)范。我只是問：'我想要一個處理器。我應該怎么做？"它給了我很好的指導。所有這些東西在兩年前似乎都是科幻小說。"

據(jù)皮爾斯博士說，他的團隊的發(fā)現(xiàn)的影響是巨大的--但它們并不一定意味著人工智能將取代人類工程師。

"這不是要取代工程師，因為總有一些工具和工作是這些人工智能做不到的。由于它們工作的性質(zhì)，它們產(chǎn)生的東西總是會有弱點。"

在結(jié)束我們的采訪時，皮爾斯博士總結(jié)說："我認為我們已經(jīng)完成了一個概念驗證，表明人們可以做到這一點。這就是我們所要做的，在一天結(jié)束時，我們已經(jīng)做到了。"