Un diagrama simplificado de una conversación LLM. Préstamo: arXiv (2023). DOI: 10.48550/arxiv.2305.13243
Investigadores de la Escuela de Ingeniería Tandon de la NYU han fabricado un chip de microprocesador utilizando “charlas” en inglés simple con un modelo de IA, el primero de su tipo que podría conducir a un desarrollo de chips más rápido y permitir que las personas sin habilidades técnicas diseñen chips.
En un estudio enviado a arXiv repositorio de preimpresión, el equipo de investigación muestra cómo dos ingenieros de hardware “hablaron” en inglés estándar con ChatGPT-4, un modelo de lenguaje grande (LLM) creado para comprender y generar texto similar al humano, para diseñar un nuevo tipo de arquitectura de microprocesador. Luego, los científicos enviaron los diseños a producción.
Por lo general, el desarrollo de cualquier tipo de hardware, incluidos los circuitos integrados, pequeños componentes electrónicos que actúan como el cerebro de los dispositivos electrónicos, comienza describiendo lo que se supone que debe hacer el hardware en un lenguaje normal. Luego, ingenieros especialmente capacitados traducen esta descripción a lenguajes de descripción de hardware (HDL), como Verilog, para crear los elementos de circuito reales que permiten que el hardware haga su trabajo.
En este estudio, LLM pudo crear un Verilog de trabajo a través de un diálogo de ida y vuelta. La producción posterior de chips involucró la evaluación comparativa y el procesador, utilizando un proceso llamado tapeout, en Skywater 130nm Shuttle, un tipo específico de servicio de fabricación de semiconductores al que se accede a través de Tiny Tapeout.
“Este estudio resultó en lo que creemos que es el primer HDL completamente generado por IA enviado para ser fabricado en un chip físico”, dijo Hammond Pearce de NYU Tandon, profesor asistente y miembro del equipo de investigación. “Algunos modelos de IA, como ChatGPT de OpenAI y Bard de Google, pueden generar código de software en varios lenguajes de programación, pero su uso en el diseño de hardware aún no se ha explorado a fondo. La investigación muestra que la IA también puede beneficiar la fabricación de hardware, especialmente cuando se usa conversacionalmente, donde puede ir y venir para refinar los diseños”.
El equipo de investigación de NYU Tandon, que también incluye al profesor Ramesh Karri, profesor asociado del Instituto Siddharth Garg, y al estudiante de doctorado Jason Blocklove, utilizó el LLM para trabajar en ocho diseños de hardware de muestra, generando específicamente código Verilog con fines funcionales y de verificación, antes de centrarse en la producción de chips para un estudio de caso detallado. Anteriormente, los investigadores probaron el LLM para convertir el inglés a Verilog, pero dijeron que agregar la interacción con un ingeniero en vivo dio los mejores resultados.
Según los investigadores, si se implementa en entornos del mundo real, el uso de conversaciones LLM en la fabricación de circuitos integrados podría reducir los errores humanos en el proceso de traducción de HDL, aumentar la productividad, acortar los tiempos de diseño y comercialización, y permitir diseños más creativos. .
El proceso que desarrollaron también podría eliminar la necesidad de fluidez en HDL entre los diseñadores de circuitos integrados, una habilidad relativamente poco común que representa un obstáculo importante para quienes buscan este tipo de trabajo.
Los investigadores dijeron que se necesitan más pruebas para identificar y abordar los problemas de seguridad relacionados con el uso de IA para el diseño de chips.
Con la firma de la Ley federal CHIPS en agosto de 2022, EE. UU. está tratando de acelerar la investigación y producción nacional de chips semiconductores. Según la Asociación de la Industria de Semiconductores, EE. UU. representa actualmente solo alrededor del 12 % de la capacidad de producción mundial de semiconductores, y la escasez de chips durante la pandemia de COVID ha limitado la disponibilidad de automóviles nuevos y otros dispositivos que dependen de chips.
Más información:
Jason Blocklove et al., Chip-Chat: desafíos y oportunidades en el diseño de hardware conversacional, arXiv (2023). DOI: 10.48550/arxiv.2305.13243