ChatGPT 真的那么牛吗？

(资料图)

来自纽约大学 Tandon 工程学院的研究人员发布了一篇《Chip-Chat: Challenges and Opportunities in Conversational Hardware Design》论文，用实验回答道：是的，ChatGPT 确实比较厉害！

只用简单的自然语言之英语和 ChatGPT 聊聊天，便制作出了一款微处理芯片。更值得注意的是，在 ChatGPT 的助力下，这款芯片组件不仅是设计了出来的，也是经过了基础测试，可以制造出来。

纽约大学发文评价道，「 这是一项史无前例的成就，可以加快芯片开发速度，并允许没有专业技术技能的个人设计芯片。」

所以说，全民”造芯“的时代真的要来临了吗？ 在此 ，我们不妨先看看研究人员到底是怎么做的。

AI 大模型的应用，硬件领域落后于软件

在论文中，研究人员指出，现代硬件设计始于自然语言提供的规范，如英文文档需求，然后再由硬件工程师使用硬件描述语言（HDL）如 Verilog，将需求用代码构建出来，完成芯片内部的设计，最终再合成为电路元件。

那么，在 AIGC 时代来临之际，如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Bard 号称可以生成代码，也有不少开发者使用过它们创建了一个又一个网站，但是当前在其应用范围主要聚焦在软件领域的情况，这些 AIGC 工具能否将硬件工程师的”翻译“（文档需求转换成代码）工作给取而代之。

基于此，研究人员使用了 8 种具有代表性的基准，研究了在生成硬件描述语言本身的编写时，最先进的 LLM 状态的能力和局限性。

测试原理与规则

实验环节，研究人员将 ChatGPT 作为一种模式识别器（充当人类的角色），可以在各种类型的语言（口头语、书面语）中转换自如，同时，ChatGPT 可以让硬件工程师们跳过 HDL 阶段。

整体验证流程如下图所示：

详细来看，首先，硬件工程师对大模型提供初始提示，让它创建一个 Verilog 模型，然后提供输入、输出的具体信息。最终硬件工程师对输出设计进行可视化评估，以确定其是否符合基本设计规范。

如果一个设计不符合规范，它会在相同的提示下再生成五次。倘若它仍然不符合规范，那么它就会失败。

一旦设计和测试用例已经写好了，它们就会被用 Icarus Verilog (iverilog，Verilog 硬件描述语言的实现工具之一) 编译。如果编译成功，则进行模拟。如果没有报告错误，则设计通过，不需要反馈 (NFN)。

如果这些操作中的任何一个报告了错误，它们就会被反馈到模型中，并被要求“请提供修正”，这被称为工具反馈 (TF)。如果相同的错误或错误类型出现三次，那么简单的人类反馈 (SHF) 是由用户给出的，通常通过说明 Verilog 中什么类型的问题会导致这个错误 (例如：声明中出现语法错误)。

如果错误持续存在，则会给出适度的人类反馈 (Moderate Human Feedback，MHF) ，并提供稍微更直接的信息给工具，以识别特定的错误。

如果错误持续存在，则会给出高级人类反馈 (Advanced HumanFeedback，AHF)，它依赖于精确地指出错误所在和修复它的方法。

一旦设计编译和模拟，没有失败的测试用例，它就被认为是成功的。

但是如果高级反馈不能修复错误，或者用户需要编写任何 Verilog 代码来解决错误，则测试被认为是失败的。如果会话超过 25 条消息，符合每 3 小时 ChatGPT-4 消息的 OpenAI 速率限制，则该测试也被视为失败。

Bard 和 HuggingChat 在 首轮测试中 折戟

具体实验环节，研究人员针对 8 位移位寄存器进行了基准测试。

他们要求大模型尝试为一个「测试名称」创建一个 Verilog 模型，然后提供规范，定义输入和输出端口以及任何需要的进一步细节，并进一步询问大模型“我将如何写一个设计，以满足这些规格？”

与此同时，研究人员还直接让大模型生成测试台的设计：

你能为这个设计编写一个 Verilog 测试台吗？测试台应该具备自检功能，并且能够与 iverilog 一起用于仿真和验证。如果测试用例失败，测试台应该能够提供足够的信息，以便找到并解决错误。

进而，研究人员基于 ChatGPT-4、、Bard、HuggingChat 四款大模型得到了输出内容：

最终结果显示， 两个 ChatGPT 模型都能够满足规格，并开始进行设计流程。不过，Bard 和 HuggingChat 未能满足规格的初始标准。

虽然按照上文提到的测试流程，研究人员基于 Bard 和 HuggingChat 的初始提示，又让大模型重新生成了五次回答，但是多轮之后，这两个模型还是都失败了。其中，Bard 始终无法满足给定的设计规范，HuggingChat 的 Verilog 输出是在模块定义之后就开始不正确了。

鉴于 Bard 和 HuggingChat 在初始挑战基准提示符上的性能较差，研究人员决定后续只针对 ChatGPT-4 和 进行完整的测试。

ChatGPT-4 和 的角逐

下图显示了 ChatGPT-4 和 的基准测试结果，明显可以看出， 的性能要比 ChatGPT-4 差一些，大多数对话导致基准测试失败，而大多数通过自己测试台的对话都是不兼容的。

反观 ChatGPT-4 的表现更胜一筹，大多数的基准测试都通过了，其中大部分只需要工具反馈。不过，在测试台设计中，仍然需要人类的反馈。

ChatGPT-4 与硬件工程师配对，共同开发芯片

为了探索 LLM 的潜力，研究人员还让硬件设计工程师和 ChatGPT-4 配对，共同设计一种基于 8 位的累加器的微处理器。

对 ChatGPT-4 的初始提示如下所示：

让我们一起做一个全新的微处理器设计......我认为我们需要限制自己的累加器8位架构，没有多字节指令。既然如此，你觉得我们该怎么开始?

考虑到空间限制，研究人员的目标是使用 32 字节内存（数据和指令相结合）的冯·诺依曼型设计。

最终，ChatGPT-4 与硬件工程师共同设计了一种新颖的基于 8 位累加器的微处理器架构。该处理器采用 Skywater 130nm 工艺，这意味着这些“Chip-Chat”实现了我们认为是世界上第一个完全由人工智能编写的用于流片的 HDL。

GPT-4 设计的基于累加器的数据路径（由人类绘图）

在论文中，研究人员总结道，ChatGPT-4 产生了相对高质量的代码，这可以从短暂的验证周转中看出。考虑到 ChatGPT-4 每 3 小时 25 条消息的速率限制，此设计的总时间预算为 ChatGPT-4 的 小时（包括重新启动）。每条消息的实际生成平均约为 30 秒：如果没有速率限制，整个设计本可以在 <100 分钟内完成，具体取决于人类工程师。尽管 ChatGPT-4 相对容易地生成了 Python 汇编程序，但它很难编写为我们的设计编写的程序，而且ChatGPT也没有编写任何重要的测试程序。

总体上，研究人员完成了在模拟和 FPGA 仿真中评估了一系列全面的人工编写的汇编程序中的所有 24 条指令。

ChatGPT 能够节省芯片开发周期

“这项研究产生了我们认为是第一个完全由 AI 生成的 HDL，用于制造物理芯片，”纽约大学 Tandon 的研究助理教授兼研究团队成员 Hammond Pearce 博士说。“一些人工智能模型，如 OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的 Bard，可以生成不同编程语言的软件代码，但它们在硬件设计中的应用尚未得到广泛研究。这项研究表明 AI 也可以使硬件制造受益，尤其是当它被用于对话时，你可以通过一种来回的方式来完善设计。”

然而， 在这个过程中，研究人员也需要进一步 测试和解决将 AI 用于芯片设计所涉及的安全考虑因素。

整体而言，虽然 ChatGPT 不是一款专门面向硬件领域的自动化软件工具，但是它可以成为一款 EDA 辅助工具，而且帮助 EDA 设计师们大大降低了知识门槛。

研究人员也表示，如果在现实环境中实施，在芯片制造中使用 LLM 模型可以减少 HDL 转换过程中的人为错误，有助于提高生产力，缩短设计时间和上市时间，并允许进行更具创意的设计。其实，仅是这一点，ChatGPT 便值得被硬件工程师们拿来在硬件领域参与更多的尝试与探索。

更详细的测试流程见论文：/pdf/

参考：

/news/conversation-with-chatgpt-was-enough-to-develop-part-of-a-cpu

/news/chip-chat-conversations-ai-models-can-help-create-microprocessing-chips-nyu-tandon-researchers

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