编辑：Aeneas 润

GPT-4，已经可以帮人类造芯片了！

只用简单的英语对话，纽约大学Tandon工程学院的研究人员就通过GPT-4造出了一个芯片。

具体来说，GPT-4通过来回对话，就生成了可行的Verilog。随后将基准测试和处理器发送到Skywater 130 nm穿梭机上成功流片（tapeout）。

这项成就，堪称史无前例。

HDL难题被GPT-4顺利解决

如上图所示，芯片设计和制造中非常重要的一部分代码——Verilog，就是研究人员通过提示词让GPT-4生成的。

通常情况下，开发任何类型的硬件（包括芯片），第一步都是用日常语言描述硬件功能。

随后，经过专门培训的工程师会把这个描述翻译成硬件描述语言 (HDL)，由此创建允许硬件执行任务的实际电路元件。

Verilog就是一个经典的例子。在这项研究中，大语言模型能够通过来回对话生成可行的Verilog。随后就是将基准测试和处理器发送到Skywater 130 nm穿梭机上，进行流片（tapeout）。

研究人员首先给大语言模型喂了如下图所示的提示词，让他们生成两种不同的文档。

然后输出的内容研究人员会让有经验的工程师来评估是否能够使用。

如果输出内容达不到标准，研究人员会让大语言模型通过相同的提示词再输出5次。

如果还不符合要求，那么就认为这个大语言模型无法完成这个工作流程。

当完成了的设计和Benchtest内容后，用Icarus Verilog（iverilog）对内容进行编译，如果编译成功了的话，就进一步进行模拟。

如果这个流程跑下来没有报错，那么这个设计就通过了。

但是如果这个流程中任意一个过程报错了，就把报错的地方反馈到模型中，让它自己提供修复，这个过程称为Tool Feedback（TF）。

如果之后相同的错误重复出现了三次，则用户会给出简单的人工反馈（Simple Human Feedback，SHF）。

如果依然存在错误，就继续给予模型进一步的反馈(Moderate Human Feedback,MHF)和（Advenced Human Feedback，AHF）。

如果还存在错误，就认为模型完成不了这个流程。

GPT-4、ChatGPT胜出

研究人员根据上面的流程，对4个大语言模型，GPT-4/ChatGPT/Bard/Hugging Chat生成用于硬件设计的Verilog的水平进行了测试。

在用完全相同的提示词进行提示之后，得到了以下的结果：

研究人员绘制了GPT-4设计的芯片的通路数据图如下图所示。

最后，研究人员评价道：「大语言模型能够成倍放大设计能力，让设计人员能够快速地设计空间探索（space exploration）和迭代」。

「总体上来说，GPT-4可以生成能使用的代码，节省大量的设计时间。」

参考资料：

https://engineering.nyu.edu/news/chip-chat-conversations-ai-models-can-help-create-microprocessing-chips-nyu-tandon-researchers