站長(zhǎng)之家（ChinaZ.com）7月13日 消息:近日，紐約大學(xué)團(tuán)隊(duì)的 Chip-Chat 項(xiàng)目和中科院計(jì)算所的 ChipGPT項(xiàng)目都引起了人們的關(guān)注。這兩個(gè)項(xiàng)目都是利用大語(yǔ)言模型自動(dòng)生成芯片設(shè)計(jì)，標(biāo)志著芯片自動(dòng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域邁出了重要一步。
雖然目前這些技術(shù)仍需要解決一些挑戰(zhàn)，但它們對(duì)于提高芯片設(shè)計(jì)生產(chǎn)力和創(chuàng)新能力具有巨大潛力。
ChipGPT 與 Chip-Chat 在芯片自動(dòng)生成的方法上存在一些差異。ChipGPT 使用芯片規(guī)范說(shuō)明作為輸入，通過(guò)提取有用的信息，并通過(guò)多個(gè)輪次的提示輸入，逐步生成設(shè)計(jì)方案。而 Chip-Chat 則更加自由，通過(guò)聊天的方式輸入，但需要更多的人工干預(yù)和反饋。
論文地址:https://arxiv.org/abs/2305.1401
在 ChipGPT 的研究中，還提到了三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題:如何選擇模型的輸入內(nèi)容、如何通過(guò) Prompt Engineering 提升生成結(jié)果的質(zhì)量、以及如何控制生成的硬件描述語(yǔ)言 （HDL） 在性能、功耗和面積之間達(dá)到最佳平衡。解決這些問(wèn)題將是芯片自動(dòng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。
ChipGPT 的作者還指出，與傳統(tǒng)的敏捷方法相比，使用大語(yǔ)言模型的芯片自動(dòng)設(shè)計(jì)方法可以減少代碼量5.32-9.25倍，并且在面積優(yōu)化方面取得了47% 的提升。這意味著利用大語(yǔ)言模型可以顯著加速芯片開(kāi)發(fā)，并且可以實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)的優(yōu)化。
然而，芯片自動(dòng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域仍然面臨一些困難，例如大模型的隨機(jī)性和魯棒性較差，缺乏全流程優(yōu)化算法，以及芯片數(shù)據(jù)庫(kù)的短缺等問(wèn)題。解決這些難題將是實(shí)現(xiàn)大模型在芯片自動(dòng)設(shè)計(jì)中深入應(yīng)用的關(guān)鍵。
總體而言，中科院的 ChipGPT 項(xiàng)目為芯片自動(dòng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域帶來(lái)了新的希望和機(jī)遇。雖然還有一些挑戰(zhàn)需要克服，但利用大語(yǔ)言模型的芯片自動(dòng)設(shè)計(jì)方法有著巨大的潛力，可以提高芯片設(shè)計(jì)的生產(chǎn)力和創(chuàng)新能力。
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