Ein Forscherteam der New York State University (NYU) hat das scheinbar Unmögliche geschafft: Sie haben erfolgreich einen Halbleiterchip ohne Hardware-Definitionssprache entwickelt. chatgpt-to-design-processor-from-scratch/“ target=“_blank“ data-url=“https://www.allaboutcircuits.com/news/exclusive-nyu-team-uses-chatgpt-to-design-processor-from-scratch/“>Es wird nur einfaches Englisch verwendet – und die darin enthaltenen Definitionen und Beispiele, die einen Halbleiterprozessor definieren und beschreiben können – zeigte das Team, was menschlicher Einfallsreichtum, Neugier und Grundwissen bewirken können, wenn es von den KI-Fähigkeiten von ChatGPT unterstützt wird.
Es ist zwar überraschend, geht aber noch weiter: Der Chip wurde nicht nur entworfen. Es wurde hergestellt; Es wurde ein Benchmarking durchgeführt und es hat funktioniert. Die Verwendung von einfachem Englisch durch die beiden Hardware-Ingenieure zeigt, wie wertvoll und leistungsfähig ChatGPT sein kann (als ob wir immer noch Zweifel hätten, angesichts der vielen beeindruckenden Dinge, die es bereits getan hat).
Der vom Forschungsteam und ChatGPT entwickelte Chip war kein Vollprozessor; einem Intel- oder AMD-Prozessor wie denen in unserer Liste der besten CPUs steht nichts im Wege. Aber es ist ein Element einer ganzen CPU: die Logik, die für die Schaffung einer neuartigen 8-Bit-Mikroprozessorarchitektur auf Akkumulatorbasis verantwortlich ist. Akkumulatoren sind im Wesentlichen Register (Speicher), in denen die Ergebnisse von Zwischenberechnungen gespeichert werden, bis eine Hauptberechnung abgeschlossen ist. Sie sind jedoch ein wesentlicher Bestandteil der Funktionsweise von CPUs. Vielleicht können auch andere notwendige Bits entworfen werden.
Normalerweise arbeiten Teams in mehreren Phasen daran, einen Chip zum Design und zur Fertigung zu bringen; Ein solcher Schritt besteht darin, das „einfache Englisch“, das den Chip und seine Fähigkeiten beschreibt, in eine ausgewählte Hardware-Deskriptorsprache (HDL) (wie Verilog) zu übersetzen, die die tatsächliche Geometrie, Dichte und allgemeine Anordnung der verschiedenen darin enthaltenen Elemente darstellt der Chip, der für das Ätzen selbst benötigt wird.
Da ChatGPT eine Mustererkennungsmaschine ist (genau wie Menschen – obwohl wir beide auch ein bisschen mehr sind), ist es eine unglaubliche Hilfe bei Sprachen jeglicher Art: gesprochen, geschrieben und hier speziell hardwarebasiert. ChatGPT ermöglichte es den Ingenieuren, die HDL-Phase zu überspringen, was zwar beeindruckend ist, die HDL-Ingenieurspezialisten jedoch etwas nervös machen muss. Vor allem, da die Forscher sagten, dass sie weniger von Menschen verursachte Fehler im HDL-Übersetzungsprozess erwarten, zu Produktivitätssteigerungen beitragen, die Design- und Markteinführungszeit verkürzen und kreativere Designs ermöglichen.
„Uns interessiert, wie gut die Modelle sind“, sagte er. „Viele Leute schauen sich diese Modelle an und sagen: ‚Diese Modelle sind eigentlich nur Spielzeug.‘ Und ich glaube nicht, dass es sich um Spielzeug handelt. Sie sind noch nicht überall, aber sie werden es auf jeden Fall sein, und deshalb haben wir Chip Chat gemacht – fast wie eine Proof-of-Concept-Demonstration.“
Hammond Pearce, NYU Tandon
Etwas besorgniserregender (oder zumindest umstrittener) ist der Wunsch, die Notwendigkeit von HDL-Kenntnissen bei Chipdesignern zu beseitigen. Da es sich um ein äußerst spezialisiertes und komplexes Fachgebiet handelt, handelt es sich um eine relativ seltene Fähigkeit, die sehr schwer zu beherrschen ist.
„Die große Herausforderung bei Hardwarebeschreibungssprachen besteht darin, dass nicht viele Leute wissen, wie man sie schreibt“, sagte Dr. Pearce. „Es ist ziemlich schwer, darin ein Experte zu werden. Das bedeutet, dass wir immer noch unsere besten Ingenieure haben, die untergeordnete Dinge in diesen Sprachen erledigen, weil es einfach nicht viele Ingenieure gibt, die das machen können.“
Natürlich wird es ein echter Segen sein, Teile dieses Prozesses zu automatisieren. Es könnte den personellen Engpass verringern, indem bereits vorhandene Fachkräfte schneller eingesetzt werden, während gleichzeitig neue herangezogen und geschult werden. Es besteht jedoch das Risiko, diese Fähigkeit vollständig von einer softwarebasierten Maschine abhängig zu machen, deren Betrieb auf Strom (und Serverkonnektivität im Fall von ChatGPT) angewiesen ist.
Es geht auch darum, dem zu vertrauen, was im Wesentlichen ein ist undurchschaubare Software-Blackbox und seine Ausgänge. Wir haben gesehen, was bei der sofortigen Injektion passieren kann, und LLMs sind nicht immun gegen Schwachstellen. Wir könnten sogar davon ausgehen, dass sie erweiterte Schwachstellen aufweisen, da es sich nicht nur um eine Software handelt, sondern auch um eine Software, die aus Schulungen resultiert. Und es ist keine Science-Fiction, die Möglichkeit in Betracht zu ziehen, dass ein Chip-basierter LLM während seiner Trainingsphase infiziert wird, um ihn einzuführen „teuflisch clevere“ hardwarebasierte Hintertür führt zu… irgendwohin. Das mag übertrieben klingen, und ja, es liegt am absoluten unteren Ende der Möglichkeitsskala; Aber was soll man angesichts mutierender Malware und anderer böser Überraschungen, die selbst aus den heutigen Versionen von Large Language Models hervorgehen, darüber sagen, was sie morgen ausspucken werden?
Die Forscher nutzten kommerziell und öffentlich verfügbare Large Language Models (LLMs), um an acht Hardware-Designbeispielen zu arbeiten und arbeiteten den einfachen englischen Text in Richtung seines Verilog-Äquivalents (HDL) in einer Live-Interaktion zwischen den Ingenieuren und dem LLM durch.
„Diese Studie führte unserer Meinung nach zum ersten vollständig KI-generierten HDL, das zur Herstellung in einen physischen Chip geschickt wurde“, sagte Dr. Hammond Pearce von der NYU Tandon, wissenschaftlicher Assistenzprofessor und Mitglied des Forschungsteams. „Einige KI-Modelle, wie ChatGPT von OpenAI und Bard von google, können Softwarecode in verschiedenen Programmiersprachen generieren, ihre Anwendung im Hardware-Design wurde jedoch noch nicht umfassend untersucht. Diese Forschung zeigt, dass KI auch der Hardware-Herstellung zugute kommen kann, insbesondere wenn sie im Gespräch eingesetzt wird, wo man hin und her gehen kann, um die Designs zu perfektionieren.“
Es gibt bereits mehrere EDA-Tools (Electronic Design Automation), wobei KIs beeindruckende Ergebnisse beim Chip-Layout und anderen Elementen zeigen. Aber ChatGPT ist keine spezialisierte Software; Anscheinend kann es Gedichte schreiben und einen EDA-Cameo-Auftritt machen. Der Weg zum EDA-Designer weist jetzt eine viel geringere Wissensbarriere auf. Vielleicht werden eines Tages genügend Teile der CPU geöffnet, sodass jeder mit genügend Entschlossenheit (und unschätzbarer Hilfe) von ChatGPT seine CPU-Architektur zu Hause entwerfen kann.
Ja, es können viele Fragen dazu gestellt werden, was das bedeutet. Aber hat es nicht Potenzial?
