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纽约州立大学（NYU）的一个研讨团队完成了一项看似不或许的使命：他们成功规划了一款没有硬件定义言语的半导体芯片。他们只是使用了简略的英语，经过其间的定义和示例来定义和描绘半导体处理器，展现了人类的聪明才智、好奇心和基础常识在与 ChatGPT 的 AI 才能相结合时所能完成的惊人成果。
GPU 芯片 (4)
令人惊奇的是，这款芯片不只是是规划出来的，还进行了制作、基准测验，而且运行正常。硬件工程师们只使用了简略的英语，展现了 ChatGPT 的巨大价值和强壮才能。
研讨团队和 ChatGPT 规划的芯片并不是一个完整的处理器，不像英特尔或 AMD 处理器那样。但它是 CPU 的一个组成部分：担任创建一种新颖的根据累加器的 8 位微处理器架构的逻辑部分。累加器实质上是用于存储中心计算成果的寄存器（内存），直到完成主要计算。可是，它们对 CPU 的作业至关重要，这表明其他必要的部分也或许经过规划得到。
通常，团队需求经历多个阶段来将芯片规划并制作出来，其间一个阶段涉及将描绘芯片及其功用的「简略英语」翻译成所挑选的硬件描绘言语（HDL），如 Verilog。HDL 表明芯片内部元素的实际几许结构、密度和整体布局，这对于制作进程是必要的。
ChatGPT 是一种模式识别机器，就像人类相同。idc是什么意思,它在各种形式的言语理解方面表现出色，包括与硬件相关的言语。ChatGPT 的帮助使得工程师们能够越过 HDL 阶段，这是一项令人瞩目的成果，或许让 HDL 工程专家们感到有些严重。可是，研讨人员以为，这种方法将削减 HDL 翻译进程中由人为过错引起的问题，提高出产功率，缩短规划时刻和上市时刻，并允许更具创造性的规划。
可是，有一件事引发了一些担忧（或许至少说是值得商榷）。那就是期望消除芯片规划师对 HDL 的流利运用的需求。作为一个极端专业化且杂乱的领域，把握 HDL 是一项相对罕见且难以把握的技能。
Pearce 博士说：「硬件描绘言语的一个重要挑战是，把握它的人并不多。」他补充说：「成为专家适当困难。这意味着咱们最优秀的工程师仍然在做这些琐碎的事情，因为能够做这些事的工程师并不多。」
当然，万网互联,自动化这个进程的一部分将是一个清晰的益处。它能够加速已有专家的作业，同时培育和引进新的专家。可是，ChatGPT 这个完全依赖于需求电力和服务器连接的软件来完成这项技能也存在一定的风险。
此外，还存在着对这种不透明软件黑匣子及其输出的信赖问题。咱们现已看到过经过注入提示所引发的问题，而且 LLM 也不免遭到缝隙的影响。咱们甚至能够考虑，在芯片的培训阶段中，有或许经过硬件后门来感染根据芯片的 LLM，然后导致某种成果。
研讨团队使用了商业上和揭露可用的大型言语模型（LLMs）来处理八个硬件规划示例，经过工程师和 LLM 之间的实时交互，从英语文本逐渐转化为 Verilog（HDL）等效文本。
「这项研讨产生了咱们以为是第一个完全由 AI 生成的 HDL，用于制作物理芯片，」纽约大学 Tandon 的研讨助理教授兼研讨团队成员 Hammond Pearce 博士说。「一些人工智能模型，如 OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的 Bard，能够生成不同编程言语的软件代码，但它们在硬件规划中的使用没有得到广泛研讨。这项研讨表明 AI 也能够使硬件制作获益，尤其是当它被用于对话时，你能够经过一种来回对话的方法来完善规划。」
现已有几种电子规划自动化 (EDA) 东西，人工智能在芯片布局和其他元素方面显示出令人印象深入的成果。可是 ChatGPT 不是一款专门的软件，明显它也能够写诗和用做 EDA。
现在，成为 EDA 规划师的常识门槛要低得多。也许有一天，满足多的 CPU 常识会被开放，以至于任何有满足决计（和 ChatGPT 的宝贵帮助）的人都能够在家规划他们的 CPU 架构。