一枚使用ChatGPT设计的芯片​

“Chipchat”让普通人可以设计芯片。

人工智能在半导体设计中的应用已经不是新鲜话题了。已经有几种电子设计自动化 (EDA) 工具使用了人工智能技术，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。

近日，纽约大学 Tandon 工程学院的研究人员使用简单的英语“对话”与 AI 模型制造了一个微处理芯片，这是一项史无前例的成就，可以加快芯片开发速度，更重要的是这将允许没有专业技术技能的个人设计芯片。

两名硬件工程师使用标准英语与ChatGPT-4“交谈”，并设计了一种新型的微处理器架构。研究团队和 ChatGPT 设计的芯片并不是一个完整的处理器，它是整个 CPU 的一个部分：负责创建一个新颖的基于 8 位累加器的微处理器架构的逻辑。该芯片随后被送往Skywater 130 nm ***上进行制造。该团队声称，这项研究标志着 LLM 设计的 IC 首次真正投入生产。

该团队使用 125 条消息成功创建了他们的 IC。

累加器本质上是寄存器（内存），其中存储中间计算的结果，直到主计算完成。但它们是 CPU 工作方式不可或缺的一部分；也许还可以设计其他必要的单元。这一成果表明，未来成为 EDA 设计师的知识门槛要低得多。也许有一天，足够多的 CPU 碎片会被公开，这样更多的ChatGPT用户将可以在家里设计他们的 CPU 架构。

第一个完全由 AI 生成的 HDL

通常，开发任何类型的硬件包括芯片，都是从用普通语言描述硬件应该做什么开始的。经过专门培训的工程师然后将该描述翻译成硬件描述语言 (HDL)，Verilog 就是其中一种，Verilog语言主要用于在集成电路设计，特别是超大规模集成电路的计算机辅助设计。

使用 LLM 创建 IC（集成电路）的设计流程。（来源：纽约大学 Tandon）

研究人员使用商业和公开可用的大型语言模型 (LLM) 来研究八个硬件设计示例，在工程师和 LLM 之间的实时来回交互中，通过纯英文文本处理其 Verilog (HDL) 等效。

“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，你可以通过一种有来有往的方式来完善设计。”

一个突破生成人工智能极限的项目

Pearce 博士解释说，他的团队的研究项目 Chip Chat 的灵感源于了解硬件设计空间中现有生成 AI 大型语言模型 (LLM) 的能力和局限性的愿望。

“我们很想知道这些模型到底有多好，”他说。“很多人看着这些模型说，‘这些模型只是玩具，真的。’我不认为它们是玩具。它们肯定会无处不在，这就是我们进行 Chip Chat 的原因——几乎就像是概念验证演示。”

在更实际的层面上，使用基于聊天的 AI 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 代码对于设计微处理器至关重要，但它们需要非常专业的知识。

“硬件描述语言的一大挑战是没有多少人知道如何编写它们，” Pearce 博士说。“要成为相关领域的专家是相当困难的。这意味着我们仍然有最好的工程师用这些语言做一些琐碎的事情，因为做这些事情的工程师并不多。”

通过使硬件定义更容易生成，该团队相信他们可以使IC设计更容易获得，并允许HDL专家专注于更重要的任务。根据该团队的说法，有了基于聊天的生成式人工智能，工程师可以用简单的英语而不是HDL来设计一个微处理器。

Pearce 博士对这一点进行了反思，评论道：“我根本就不是芯片设计专家。这是我设计的第一个芯片我想这就是为什么这件事如此令人印象深刻的原因之一。”

专家对人工智能和芯片设计的思考

从这个实验中，该团队得出结论，ChatGPT 确实可以将功能芯片设计为现实世界的解决方案。

“在 125 条消息中，我设计了一个处理器。我不仅设计了处理器，而且还得到它来帮助我设计处理器，”Pearce 博士说。“我甚至没有制定完整的规格。我只是问，'我想要一个处理器。我应该怎么办？' 它给了我很好的指导。两年前，所有这些东西看起来都像是科幻小说。”

根据 Pearce 博士的说法，他的团队的研究结果意义重大，但并不一定意味着人工智能将取代人类工程师。

人工智能设计芯片背后的隐患

ChatGPT允许工程师跳过 HDL 阶段，这虽然令人印象深刻，但可能会让 HDL 工程专家有些紧张。特别是研究人员表示，他们预计 HDL 转换过程中人为错误会减少，有助于提高生产率，缩短设计时间和上市时间，并允许进行更具创意的设计。

自动化这个过程的一部分将是一个明确的福音。它可以通过加快现有专家的速度来缓解人力瓶颈，即使在培养和培训新专家的同时也是如此。但是，将这项技能完全依赖于依赖电力，在运行ChatGPT时需要和服务器连接的背景，为这个过程带来了一定风险。

ChatGPT的本质上是一个神秘的软件黑匣子及其输出。我们已经看到了提示注入会发生什么，LLM 也不能免受漏洞的影响。我们甚至可以认为它们具有扩展的漏洞，因为除了是一个软件之外，它还是一个由培训产生的软件。考虑到基于芯片的 LLM 在其训练阶段可能被种入病毒，为整个系统带来硬件的后门导致泄密。

据韩媒报道，三星设备解决方案（DS）部门才启用聊天机器人ChatGPT 20多天，就闹出了3起数据泄露事故，导致其与半导体设备测量、良品率/缺陷、内部会议内容等相关信息被上传到ChatGPT的服务器中。半导体业务大部分属于机密，一不小心就会上传报告等内部信息，泄露机密。全球第二大存储芯片巨头韩国SK海力士除必要时刻外几乎禁止公司内部网使用ChatGPT。市场调查公司Gartner对62名企业人事负责人进行了问卷调查，结果显示，其中48%的人表示正在制定ChatGPT等AI聊天机器人业务的使用指南。