文章主题：电子发烧友网, 微处理器, 人工智能, 硬件描述语言
据电子发烧友网报道，近期一项创新性研究取得了突破性的成果。研究人员不再依赖传统的硬件描述语言，而是利用简化的英语表达方式成功设计出了一款微处理器。这一突破性的进展标志着人工智能技术在研究和创造领域的广泛应用迈出了重要的一步。值得注意的是，像ChatGPT这样的生成式人工智能正在以前所未有的速度和效率协助人们进行研究、学习和创新。随着人工智能技术的不断进步，它在硬件设计等领域的应用也日益深入。总之，这款微处理器的成功设计和制造充分展示了人工智能技术的强大实力和广阔前景。未来，我们有理由相信，在人工智能的推动下，硬件设计领域将取得更加辉煌的成就。
纽约大学坦登电气与计算机工程系的助理教授皮尔斯博士（Dr. Hammond Pearce）阐述了他的团队所研究的项目Chip Chat的背景和灵感来源。他们希望深入探讨当前广泛应用的人工智能大语言模型（LLM）在硬件设计领域的实际应用潜力和约束。这一想法激发了Chip Chat项目的诞生，成为了一个探索现有技术在硬件设计中能力的独特视角。
使用LLM创建IC的设计流程
他表示出对那些模型的评价极高的兴趣，并希望深入探讨它们的优秀之处。他并不认同许多人将此类模型仅仅视为玩具的观点。尽管目前这些模型还没有广泛应用，但他预测在未来，随着技术的进步和人们对它们的认知的提高，这些模型将会被广泛运用。正因如此，他们创建了Chip Chat，试图将其打造成为一个概念验证演示，以展示这些模型的巨大潜力。
大语言模型设计的IC首次制造出来
使用基于聊天的人工智能助手能够协助解决芯片设计领域的一项重大难题：硬件描述语言（HDL）。尽管像Verilog等HDL代码对于设计微处理器具有至关重要的作用，但是这些技术需要大量的专业知识才能掌握。
硬件描述语言（HDL）是一种用于描述电子系统硬件行为、结构和数据流的编程语言。通过使用HDL，我们可以从最高层到最低层（从抽象到具体）逐层揭示数字电路系统的设计理念。借助这一系列分级模块，我们能够有效地应对复杂数字系统的描述。
在后续的过程中，我们将采用电子设计自动化（EDA）工具，进行多层次的仿真验证。在此过程中，需要将某些模块转化为实际电路，并将其集成到门级电路网表中。接下来，我们会使用专门的集成电路ASIC或现场可编程门系列FPGA，借助自动综合工具将网表转变为具体的电路布线结构。
硬件描述语言（HDL）的历史可以追溯到很久以前，它的应用已经贯穿了设计的各个关键环节，包括建模、仿真、验证和综合等。到了20世纪80年代，已经出现了众多硬件描述语言，它们在一定程度上推动了设计自动化的进程。然而，这些语言的使用往往局限于特定的设计领域和层次，这给用户带来了很大的困扰。因此，迫切需要一种能够适应多领域、多层次需求，并且被广泛认可的标准硬件描述语言。在20世纪80年代后期，VHDL和Verilog HDL语言应运而生，它们分别成为了IEEE的标准，从而有效地解决了这个问题。
著名计算机科学家皮尔斯博士指出，硬件描述语言所面临的巨大挑战在于，能够掌握这种技术的人屈指可数。要想在这个领域成为专家，难度系数极高，因此，很多优秀的工程师依然在从事这些较为繁琐的任务，因为他们在这个领域的 expertise 仍无法得到充分的发挥。
在他看来，人工智能可以加速工程师的产出，这样人工智能就可以快速完成简单的事情，工程师也可以把脑力集中在更难的事情上。
通过使硬件定义更容易生成，该团队相信他们可以使IC设计更容易访问，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人工智能，工程师可以用简单的英语而不是HDL设计微处理器。
通过Chip Chat，该团队成功地设计了一个基于8位累加器的微处理器，其功能与可比较的PIC产品相同。然后将该芯片发送到Skywater 130nm穿梭机上进行制造。该团队声称，这项研究标志着LLM设计的IC首次真正制造出来。
ChatGPT等生成式AI在芯片设计领域的探索
事实上，在ChatGPT出现之后，就有不少人开始探讨它在芯片设计领域的潜在应用。芯片设计是一项高度技术密集的工作，需要精通电子、材料、物理等多个领域的专业知识。
通常，它需要一些专业的EDA（Electronic Design Automation）工具，例如逻辑综合、布局与布线、时序分析等。但是，这些EDA工具需要用户有丰富的专业知识和丰富的设计经验，且需要用户手动输入复杂的指令和参数，这使得芯片设计成为一个复杂而费时的过程。
业内人士认为，ChatGPT的自然语言处理技术可以为芯片设计提供一种全新的方式。ChatGPT可以通过学习已有的芯片设计数据和文档，自动生成芯片设计的指令和参数，并提供对芯片设计问题的解决方案的自然语言描述。这种方式可以减少芯片设计过程中的人为错误，提高芯片设计的效率和准确性。
ChatGPT的代码生成能力也能够极大的加速芯片设计的速度。有这样一个案例，量子控制处理器是量子计算机的核心控制部分，有人用ChatGPT合成了一个量子控制处理器的代码，如下：
据介绍，虽然这段代码有些许小问题，比如ChatGPT并不能很好地实现时序的控制，会出现浪费时钟周期的现象，但是这段代码可正确编译，并且是一个有效的设计方案。
另外此前也有人好奇ChatGPT能不能写出一段Verilog代码，于是就做了尝试。发现，它不仅能写出一段代码，甚至还能加上一段解释，这位让ChatGPT写Verilog代码的业内人士说，完整代码很长，自己也没有验证，不过大概看下来，功能基本都有。
对于过于复杂的功能，比如以太网协议栈，当第一次让它写的时候，它提示太难写不出来，但是把对话复位后，再让它写，它就能写一个大概的module，里面只有写接口，后面又复位对话后再重新让它写，写出来的程序就更多了。这说明它的学习能力一直在增长。
虽然ChatGPT在芯片设计中有它的优势，同时也存在一些限制，比如，ChatGPT需要大量的芯片设计数据和文档作为训练数据。这些数据需要经过标注和清理，以保证ChatGPT能够准确地学习芯片设计的知识和规律。此外，芯片设计数据的数量和质量直接影响ChatGPT在芯片设计中的准确性和效率。
再比如，芯片设计中的一些细节问题，例如噪声、功耗等方面的考虑，可能需要ChatGPT结合EDA工具进行深度优化。在这种情况下，ChatGPT将需要学习和理解EDA工具的功能和限制，以生成更加准确和可行的芯片设计指令和参数。
也因此，ChatGPT在芯片设计中的应用，并不能完全取代人类工程师的工作。皮尔斯博士表示，这些人工智能总是会有无法完成的工具和工作。它们生产的产品总是会有弱点。
小结
在ChatGPT出现之后，基于其强大的文字、代码生成能力等，人们开始探索它在各个领域的应用，包括在芯片设计方面。也有工程师利用它写Verilog代码，基本功能都能实现。如今纽约大学利用更是利用它设计并制造出了一颗微处理器，这样ChatGPT在芯片设计上的应用更进一步，而且ChatGPT的存在也能够真正地解决芯片设计中一直难以解决的挑战。
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