GPT4 производит процессоры, генерируя HDL код

Упрощенная блок-схема разговора LLM. Предоставлено: arXiv (2023). DOI: 10.48550/arxiv.2305.13243

В исследовании, опубликованном в репозитории препринтов arXiv, исследовательская группа представляет, как два инженера по аппаратному обеспечению «разговаривали» на стандартном английском языке с помощью ChatGPT-4 — большой языковой модели (LLM), созданной для понимания и генерации человекоподобного текстового текста, — для разработки нового типа микропроцессорной архитектуры. Затем исследователи отправили проекты в производство.

Как правило, разработка любого типа аппаратного обеспечения, включая чипы, крошечные электронные компоненты, которые действуют как мозг электронных устройств, начинается с описания того, что аппаратное обеспечение должно делать обычным языком. Затем специально обученные инженеры переводят это описание на языки описания оборудования (HDL), одним из примеров которых является Verilog, чтобы создать фактические элементы схемы, которые позволяют аппаратному обеспечению выполнять свои задачи.

В этом исследовании LLM смог создать работоспособный Verilog посредством диалога. Последующее производство чипов включало в себя тесты и производство самого процессора.

«Это исследование привело к тому, что, по нашему мнению, является первым полностью сгенерированным искусственным интеллектом HDL (Hardware Description Language), отправленным для изготовления в физический чип», — сказал Хаммонд Пирс из Нью-Йоркского университета Тандона, доцент и член исследовательской группы. «Некоторые модели ИИ, такие как OpenAI ChatGPT и Google Bard, могут генерировать программный код на разных языках программирования, но их применение в проектировании оборудования еще не было тщательно изучено. Это исследование показывает, что ИИ также может принести пользу при изготовлении оборудования, особенно когда он используется в разговоре, где вы можете иметь своего рода обмен мнениями для совершенствования дизайна».

Исследовательская группа NYU Tandon, в которую также входят профессор Рамеш Карри, доцент Института Сиддхарт Гарг и докторант Джейсон Блоклав, использовала LLM для работы над восемью примерами проектирования аппаратного обеспечения, в частности, путем создания кода Verilog для функциональных и проверочных целей, прежде чем сосредоточиться на изготовлении чипов для глубокого тематического исследования. Ранее исследователи тестировали LLM для преобразования английского языка в Verilog, но, по их словам, добавление взаимодействия с живым инженером дало наилучшие результаты.

По мнению исследователей, если это будет реализовано в реальных условиях, использование разговоров LLM при изготовлении микросхем может уменьшить количество человеческих ошибок в процессе перевода HDL, способствовать повышению производительности, сократить время проектирования и время выхода на рынок и позволить создавать более креативные проекты.

Процесс, который они разработали, также может устранить необходимость в беглом владении HDL среди разработчиков микросхем, относительно редком навыке, который представляет собой серьезное препятствие для людей, ищущих такие рабочие места.

По словам исследователей, необходимы дальнейшие испытания для выявления и решения проблем безопасности, связанных с использованием ИИ для проектирования чипов.

С подписанием федерального закона о чипах в августе 2022 года Соединенные Штаты пытаются стимулировать внутренние исследования и производство полупроводниковых чипов. По данным Ассоциации полупроводниковой промышленности, в настоящее время на долю США приходится лишь около 12% мировых производственных мощностей по производству полупроводников, а нехватка чипов во время пандемии COVID препятствовала доступности новых автомобилей и других устройств, зависящих от чипов.

Оригинал статьи: Jason Blocklove et al, Chip-Chat: Challenges and Opportunities in Conversational Hardware Design, arXiv (2023).

DOI: 10.48550/arxiv.2305.13243 🔗