纽约大学坦顿工程学院(NYU Tandon School of Engineering)的研究人员通过与人工智能模型进行简单的英语“对话”，制造出了一种微处理芯片。这是一项史无前例的成就，可能会加快芯片的开发速度，让没有专业技术技能的人也能设计芯片。

在发布到arXiv预印本存储库的一项研究中，研究团队展示了两名硬件工程师如何与ChatGPT-4进行标准英语“交流”来设计一种新型微处理器结构。然后，研究人员将设计发送到制造商进行制造。

一般来说，开发任何类型的硬件（包括作为电子设备大脑的微小电子元件芯片）都始于用常规语言描述硬件应该执行的任务。然后，经过专门训练的工程师将这个描述翻译成硬件描述语言（如Verilog），以创建实际电路元件，使硬件能够执行其任务。

在这项研究中，LMM通过双向对话能够生成可用的Verilog。随后的芯片制造包括对基准测试和处理器的制造，使用一种叫做Tapeout的过程，在Skywater 130nm shuttle中进行，这是一种特定类型的半导体制造服务，可以通过Tiny Tapeout访问。

“我们认为，这项研究的结果使我们能够第一次完全使用人工智能生成的HDL在物理芯片上进行制造，”NYU Tandon的研究助理教授和研究团队成员汉蒙德·皮尔斯说道，“一些AI模型，如OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard，能够生成不同编程语言的软件代码，但它们在硬件设计方面的应用尚未得到广泛研究。这项研究表明，当AI在对话式的方式中使用时，可以在硬件制造方面起到好的作用，特别是当你可以进行一种来回交流来完善设计时。”



纽约大学 Tandon的研究团队还包括Ramesh Karri教授、Siddharth Garg研究副教授和博士生Jason Blocklove。他们使用LMM来处理八个硬件设计示例，具体是通过生成Verilog代码进行功能和验证目的，然后专注于芯片制造进行深入案例研究。此前，研究人员曾测试过使用LLM将英语转换为Verilog，但是他们表示，与现场工程师进行来回交互可以产生最佳结果。

据研究人员介绍，如果在实际情况中实施，在芯片制造中使用LLM对话可以减少HDL转换过程中的人为错误，促进生产力的提高，缩短设计和上市时间，并允许实现更具创意的设计。

他们开发的这一过程也可以消除芯片设计师对HDL的熟练掌握的需求，这是一项相对罕见的技能，对于想从事这类工作的人来说是一个重大障碍。

研究人员表示，需要进一步测试来确定和解决使用AI进行芯片设计所涉及的安全考虑。

 

来源：https://techxplore.com/news/2023-06-conversations-ai-microprocessing-chips.html