ChatGPT强势加入芯片设计！不用学专业硬件描述语言了，说人话就行( 二 ) _ChatGPT

而与ChatGPT-4相比， ChatGPT-3.5的表现明显较差，大多数基准测试都失败了，而那些通过测试台的对话大多数也不符合规范。与ChatGPT-4相比， ChatGPT-3.5每次对话和基准测试之间会出现各种各样的问题，在设计和测试台方面需要更频繁地进行修正。

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ChatGPT是芯片设计中的“力量倍增器”
随着大语言模型（LLM）的继续发展，未来从构想到功能设计， LLM或许都可以轻松实现。

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△研究人员用ChatGPT-4设计的基于累加器的数据通路（图是人绘制的），控制信号用虚线表示
研究人员认为：

尽管我们强调了模型的单步性能（即一步完成设计），但对于硬件应用来说，让它们以“共同设计师”的身份加入，可能会表现得更好。
当与经验丰富的工程师协同工作时，它们可以成为一种“力量倍增器” 。工程师可以根据模型提供的“初版设计方案” ，进行微调和快速迭代。

Hammond Pearce博士说道：

这项研究成果是我们认为首次完全由人工智能生成的硬件描述语言（HDL）转化为物理芯片的案例。
一些人工智能模型，比如OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard ，可以生成不同编程语言的软件代码，但它们在硬件设计领域的应用尚未被广泛研究。
而这项研究表明，人工智能在硬件制造方面也具有潜力，尤其是在对话式应用中，通过反复交流可以完善设计。

并且，这样一来HDL编写过程中人为引起的错误就会减少，从而可缩短设计时间和上市时间，也可允许更多创造性的设计。
不知一些HDL工程专家听到这里是否会略感紧张。
研究人员认为如果这个过程能够实现自动化，不仅可以加快现在的工作速度，还可以减轻人为瓶颈。
但是，完全依靠类似于ChatGPT这种大模型或者依赖电力运行的软件机器也存在一定的风险。用于芯片设计的LLM在训练阶段也存在难解的黑盒子等一系列问题。
对此，你有什么看法？
参考链接：
[1]https://arxiv.org/abs/2305.13243（论文链接）
[2]https://www.tomshardware.com/news/conversation-with-chatgpt-was-enough-to-develop-part-of-a-cpu
— 完—