（ChinaZ.com）7月13日 消息:近日，紐約大學(xué)團(tuán)隊的 Chip-Chat 項目和中科院計算所的 ChipGPT項目都引起了人們的關(guān)注。這兩個項目都是利用大語言模型自動生成芯片設(shè)計，標(biāo)志著芯片自動設(shè)計領(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)，但它們對于提高芯片設(shè)計生產(chǎn)力和創(chuàng)新能力具有巨大潛力。
ChipGPT 與 Chip-Chat 在芯片自動生成的方法上存在一些差異。ChipGPT 使用芯片規(guī)范說明作為輸入，通過提取有用的信息，并通過多個輪次的提示輸入，逐步生成設(shè)計方案。而 Chip-Chat 則更加自由，通過聊天的方式輸入，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，還提到了三個關(guān)鍵問題:如何選擇模型的輸入內(nèi)容、如何通過 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言 （HDL） 在性能、功耗和面積之間達(dá)到最佳平衡。解決這些問題將是芯片自動設(shè)計的關(guān)鍵。
ChipGPT 的作者還指出，與傳統(tǒng)的敏捷方法相比，使用大語言模型的芯片自動設(shè)計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。這意味著利用大語言模型可以顯著加速芯片開發(fā)，并且可以實現(xiàn)設(shè)計的優(yōu)化。
然而，芯片自動設(shè)計領(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)庫的短缺等問題。解決這些難題將是實現(xiàn)大模型在芯片自動設(shè)計中深入應(yīng)用的關(guān)鍵。
總體而言，中科院的 ChipGPT 項目為芯片自動設(shè)計領(lǐng)域帶來了新的希望和機(jī)遇。雖然還有一些挑戰(zhàn)需要克服，但利用大語言模型的芯片自動設(shè)計方法有著巨大的潛力，可以提高芯片設(shè)計的生產(chǎn)力和創(chuàng)新能力。
