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スマート EDA の波が来ていますが、ChatGPT はチップの設計にどのように役立ちますか?

王林転載: 2023-04-15 23:55:01650ブラウズ

ChatGPT というと何を思い浮かべますか?チップスについて考えるとき、何を思い浮かべますか?この記事を読んだ後、あなたの頭に浮かんだ最初の言葉を書き留めてください。それは間違いなくあなたの意見を変えるでしょう。テクノロジー愛好家であれば、ChatGPT は人々と会話できる高度にインテリジェントな会話モデルであるという第一印象を抱くでしょう。チップ業界は、上位レベルのアーキテクチャ設計者だけでなく、下位レベルのフィルムプロセスも含む複雑な全体体です。エンジニア。この 2 つはあまりにも無関係に見えるため、組み合わせないかもしれません。

しかし、実際には、ChatGPT モデルの独自のコード生成機能により、チップ設計の速度が大幅に加速されます。従来の EDA (電子設計自動化) からスマート EDA への変革の波が始まろうとしています。今日の記事では、従来の EDA が ChatGPT によってどのようにスマート EDA に進化するのか、また ChatGPT がチップ設計業界でどのようにイノベーションを推進するのかを見ていきます。鎖。。

まず、チップ業界の最前線にある ChatGPT のアプリケーションを見てみましょう。量子制御プロセッサは、量子コンピューターの中核となる制御部分です。 ChatGPTを用いて合成した量子制御プロセッサのコードは以下の通りです。

module QuantumControlProcessor (
input clk,
input reset,
input [7:0] instruction,
input [7:0] control,
output reg [7:0] qubit_pulse,
output reg [7:0] timing_pulse
);
// 此处因为篇幅原因省略实现


endmodule

実際、このコードにはいくつかの小さな問題がある可能性があります。たとえば、ChatGPT はタイミング制御をうまく実現できず、クロックサイクルを無駄にします。ただし、このコードは正しくコンパイルでき、効果的な設計です。おそらく驚かれるでしょうが、これはどのようにして行われるのでしょうか?これにはどのような見通しがありますか?この記事の残りの部分で答えがわかります。

ChatGPTがチップ設計プロセスにもたらす可能性のある変更

ChatGPTはチップ業界に十分な再利用可能なコードを提供します

チップ業界が必要とする膨大な量の設計コードには、効率的なコードが緊急に必要です開発ツール。チップ設計は多くのコードの蓄積を必要とする業界です。たとえば、Alibaba の Xuantie OpenC910 のコアオープンソースコードは約 351KLOC です。図 1 に示すように、業界では通常、EDA のフロントエンドツールとバックエンドツールを使用してレイアウトを生成し、最上位の Verilog から設計を開始します。 Verilog の記述には設計タイミングが必要ですが、通常はより複雑になるため、ChatGPT はこのコード部分を生成することで人件費を大幅に削減できます。チップのタイミング要件は比較的厳しいため、AXI インターフェイスや FIFO など、比較的固定された機能を備えたタイミング関連モジュールも多数あります。これらのモジュールはすべて ChatGPT を使用して人件費を削減できます。現在、Chisel、Spatial、MyHDL などの新しいハードウェア設計言語がありますが、これらの言語はホスト言語の制限に大きく依存しており、自然言語に近い形で回路を記述することができません。

図 1: スマート EDA と従来の EDA のフローチャート

ChatGPT は、コード生成において優れた表現能力を示します。タスクプロンプトを与えるだけで、対応するコードが自動的に生成されます。ソフトウェアとアルゴリズムの合成と比較して、ハードウェア設計コードにはソフトウェアビジネスコードのようなシナリオの多様性がなく、そのパラメーター化とタイミング制御は人間の認知能力に比べて複雑ですが、従わなければならない固定パターンがあるため、ChatGPT はより多くの機能を備えています。ハードウェア設計コードを自動生成することには明らかな利点があります。既存のハードウェアに対する優れた誘導機能を備えており、設計テンプレート内のパラメータ化可能な構成ポイントを正確に抽出できます。

著者の講師である中国科学院計算技術研究所の准研究員である王英博士は、完全に工業化されたChatGPTでさえ、短期的には理想的な完全自動設計機能を実現することはできないと考えています。しかし、クラウド EDA のトレンドに合わせて、設計アシスタントとして、特に教育作業の効率を大幅に向上させ、開発の敷居を下げることが期待されています。 ChatGPT がさまざまなプロセスで示す自動化レベルには、EDA 分野における優れた SOTA テクノロジーが欠かせませんが、ChatGPT には完全性と自然な対話という点で当然の利点があります。最後に、ChatGPT は自動チップ設計の分野における大規模モデルの可能性を検証しており、開発者がその上に Prompt パラダイムをさらに設計できるようにすることで、設計の機能精度とパフォーマンスをさらに向上させる余地を残します。生成されたチップ。