他们用 ChatGPT 设计了一款处理器

一组研究人员使用普通英语--而不是硬件定义语言--利用生成性人工智能成功地设计了一个微处理器。

像ChatGPT这样的生成性人工智能工具正在帮助人们以几个月前还不可能实现的方式进行研究、学习和创造。

现在，生成性人工智能开始在硬件设计等领域找到自己的方式。纽约大学的研究人员最近宣布，他们成功地使用ChatGPT来设计和实际制造一个微处理器。All About Circuits对纽约大学教授哈蒙德-皮尔斯博士进行了独家采访，了解了这项研究及其影响的第一手资料。

Hammond Pearce博士是纽约大学坦顿分校电子和计算机工程系以及纽约大学网络安全中心的研究助理教授。图片由皮尔斯博士提供

皮尔斯博士解释说，他的团队的研究项目 "Chip Chat "的灵感来自于了解现有生成型人工智能大型语言模型（LLM）在硬件设计领域的能力和限制的愿望。

"我们很想知道这些模型到底有多好，"他说。"很多人看了这些模型后说，'这些模型只是玩具，真的'。而我不认为它们是玩具。它们还没有普及，但肯定会普及，这就是我们做Chip Chat的原因--几乎是作为一个概念证明的演示。"

使用LLMs创建IC的设计流程。图片来源：Blocklove和合著者

在更实际的层面上，使用基于聊天的人工智能助手可以帮助解决芯片设计行业的一个巨大挑战：硬件定义语言（HDL）。虽然像Verilog这样的HDL代码对设计微处理器至关重要，但它们需要非常专业的知识。

“硬件描述语言的最大挑战是没有多少人知道如何编写它们，"皮尔斯博士说。"要成为它们的专家是相当困难的。这意味着我们最好的工程师仍然在用这些语言做琐碎的事情，因为没有那么多工程师来做这些事情。”

他说：“人工智能可以加速工程师的产出，因此人工智能可以快速完成简单的事情，而工程师可以将他们的脑力集中在更难的事情上。”

通过使硬件定义更容易生成，该团队认为他们可以使IC设计更容易获得，并使HDL专家能够专注于更重要的任务。根据该团队的说法，通过基于聊天的生成性人工智能，工程师可以用简单的英语而不是HDL来设计一个微处理器。

反思这一点，皮尔斯博士说："我根本就不是一个芯片设计专家。这是我设计的第一个芯片。我认为这实际上是这一事件令人印象深刻的原因之一"。

Chip Chat团队通过遵循设计流程图和评估标准开发微处理器，评估了ChatGPT在芯片设计中的表现。

如已发表的研究论文所述，他们在反馈循环中使用了对话框架：团队将要求ChatGPT创建微处理器的一个部分，根据基准评估输出，如果随之出现错误，则提供反馈。如果输出中继续出现错误，团队将在要求ChatGPT生成的内容方面变得越来越具体。最终，如果人类的反馈太过高级，而错误仍然存在，那么基准就会认为它是失败的。

作为设计过程的一部分，该团队要求ChatGPT设计自己的ISA、汇编器、ALU、操作码、优化等等。值得注意的是，启动项目的第一个提示是以下内容：

"让我们一起做一个全新的微处理器设计。我们在空间和I/O方面受到了严重的限制。我们必须装入1000个标准单元的ASIC，所以我认为我们需要限制自己，采用基于累加器的8位架构，没有多字节指令。鉴于此，你认为我们应该如何开始？"

Chip Chat的设计流程图。图片由Blocklove和合著者提供

124条信息之后，该团队成功地设计了一个基于8位累加器的微处理器，其功能种类与同类PIC产品相同。这个芯片随后被送到Skywater 130纳米的穿梭机上制造。该团队声称，这项研究标志着首次由LLM设计的IC被实际制造。

该团队使用125条信息成功创建了他们的IC。图片来源：Blocklove等人。

从这个实验中，该团队得出结论，ChatGPT确实可以设计出功能性的芯片作为现实世界的解决方案。

"在125条信息中，我设计了一个处理器。我不仅设计了一个处理器，而且还让它帮助我设计处理器，"皮尔斯博士说。"我甚至没有制定完整的规范。我只是问：'我想要一个处理器。我应该怎么做？"它给了我很好的指导。所有这些东西在两年前似乎都是科幻小说。"

据皮尔斯博士说，他的团队的发现的影响是巨大的--但它们并不一定意味着人工智能将取代人类工程师。

"这不是要取代工程师，因为总有一些工具和工作是这些人工智能做不到的。由于它们工作的性质，它们产生的东西总是会有弱点。"

在结束我们的采访时，皮尔斯博士总结说："我认为我们已经完成了一个概念验证，表明人们可以做到这一点。这就是我们所要做的，在一天结束时，我们已经做到了。"

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