站长之家(ChinaZ.com) 6月19日消息:纽约州立大学（NYU）的一个研究团队完成了一项看似不可能的任务：他们成功设计了一款没有硬件定义语言的半导体芯片。他们仅仅使用了简单的英语，通过其中的定义和示例来定义和描述半导体处理器，展示了人类的聪明才智、好奇心和基础知识在与 ChatGPT 的 AI 能力相结合时所能实现的惊人成就。

令人惊讶的是，这款芯片不仅仅是设计出来的，还进行了制造、基准测试，并且运行正常。硬件工程师们只使用了简单的英语，展示了 ChatGPT 的巨大价值和强大能力。

研究团队和 ChatGPT 设计的芯片并不是一个完整的处理器，不像英特尔或 AMD 处理器那样。但它是 CPU 的一个组成部分：负责创建一种新颖的基于累加器的 8 位微处理器架构的逻辑部分。累加器实质上是用于存储中间计算结果的寄存器（内存），直到完成主要计算。然而，它们对 CPU 的工作至关重要，这表明其他必要的部分也可能通过设计得到。

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通常，团队需要经历多个阶段来将芯片设计并制造出来，其中一个阶段涉及将描述芯片及其功能的「简单英语」翻译成所选择的硬件描述语言（HDL），如 Verilog。HDL 表示芯片内部元素的实际几何结构、密度和整体布局，这对于制造过程是必要的。

ChatGPT 是一种模式识别机器，就像人类一样。它在各种形式的语言理解方面表现出色，包括与硬件相关的语言。ChatGPT 的帮助使得工程师们可以跳过 HDL 阶段，这是一项令人瞩目的成就，可能让 HDL 工程专家们感到有些紧张。然而，研究人员认为，这种方法将减少 HDL 翻译过程中由人为错误引起的问题，提高生产效率，缩短设计时间和上市时间，并允许更具创造性的设计。

然而，有一件事引发了一些担忧（或者至少说是值得商榷）。那就是希望消除芯片设计师对 HDL 的流利运用的需求。作为一个极其专业化且复杂的领域，掌握 HDL 是一项相对罕见且难以掌握的技能。

Pearce 博士说：「硬件描述语言的一个重要挑战是，掌握它的人并不多。」他补充说：「成为专家相当困难。这意味着我们最优秀的工程师仍然在做这些琐碎的事情，因为能够做这些事的工程师并不多。」

当然，自动化这个过程的一部分将是一个明确的益处。它可以加速已有专家的工作，同时培养和引入新的专家。然而，ChatGPT 这个完全依赖于需要电力和服务器连接的软件来实现这项技能也存在一定的风险。

此外，还存在着对这种不透明软件黑匣子及其输出的信任问题。我们已经看到过通过注入提示所引发的问题，而且 LLM 也不免受到漏洞的影响。我们甚至可以考虑，在芯片的培训阶段中，有可能通过硬件后门来感染基于芯片的 LLM，从而导致某种结果。

研究团队使用了商业上和公开可用的大型语言模型（LLMs）来处理八个硬件设计示例，通过工程师和 LLM 之间的实时交互，从英语文本逐步转化为 Verilog（HDL）等效文本。

「这项研究产生了我们认为是第一个完全由 AI 生成的 HDL，用于制造物理芯片，」纽约大学 Tandon 的研究助理教授兼研究团队成员 Hammond Pearce 博士说。「一些人工智能模型，如 OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的 Bard，可以生成不同编程语言的软件代码，但它们在硬件设计中的应用尚未得到广泛研究。这项研究表明 AI 也可以使硬件制造受益，尤其是当它被用于对话时，你可以通过一种来回对话的方式来完善设计。」

已经有几种电子设计自动化 (EDA) 工具，人工智能在芯片布局和其他元素方面显示出令人印象深刻的结果。但是 ChatGPT 不是一款专门的软件，显然它也可以写诗和用做 EDA。

现在，成为 EDA 设计师的知识门槛要低得多。也许有一天，足够多的 CPU 知识会被开放，以至于任何有足够决心（和 ChatGPT 的宝贵帮助）的人都可以在家设计他们的 CPU 架构。

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