纽约大学坦登工程学院的研究人员使用简单的英语“对话”与人工智能模型制造了一种微处理芯片，这是一项首创的成就，可能导致更快的芯片开发，并允许没有专业技术技能的个人设计芯片。
简化的LLM对话流程图。
在发布到arXiv预印本存储库的一项研究中，研究小组介绍了两名硬件工程师如何用标准英语“交谈”ChatGPT-4，以设计一种新型的微处理器架构。然后，研究人员将设计发送给制造。
通常，开发任何类型的硬件（包括芯片，充当电子设备大脑的微小电子元件）首先要用普通语言描述硬件应该做什么。然后，经过专门培训的工程师将该描述翻译成硬件描述语言（HDL），Verilog就是一个例子，以创建允许硬件执行其任务的实际电路元件。
在这项研究中，LLM能够通过来回对话产生可行的Verilog。随后的芯片制造包括基准测试和处理器，使用一种称为流片的工艺，在Skywater 130nm航天飞机中，这是一种特定的半导体制造服务，通过Tiny Tapeout提供访问。
“这项研究产生了我们认为是第一个完全人工智能生成的HDL被送去制造成物理芯片，”纽约大学Tandon的研究助理教授兼研究团队成员Hammond Pearce说。“一些人工智能模型，如OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard，可以用不同的编程语言生成软件代码，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，人工智能也可以使硬件制造受益，特别是当它用于对话时，你可以有一种来回来完善设计。
纽约大学Tandon研究团队还包括Ramesh Karri教授，研究所副教授Siddharth Garg和博士生Jason Blocklove，他们使用LLMs处理了八个硬件设计示例，特别是通过生成Verilog代码用于功能和验证目的，然后专注于芯片制造进行深入研究。此前，研究人员已经测试了LLM将英语转换为Verilog，但他们说，增加与现场工程师的来回互动产生了最好的结果。
根据研究人员的说法，如果在现实环境中实施，在芯片制造中使用LLM对话可以减少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，并允许更具创造性的设计。
他们开发的流程还可以消除芯片设计师对HDL流利度的需求，这是一种相对罕见的技能，对寻求这类工作的人来说是一个重大障碍。
研究人员表示，需要进一步的测试来确定和解决使用AI进行芯片设计所涉及的安全考虑因素。
随着联邦 CHIPS 法案于 2022 年 12 月签署成为法律，美国正试图促进国内半导体芯片的研究和制造。根据半导体行业协会的数据，美国目前仅占全球半导体制造能力的 <>% 左右，而 COVID 大流行期间的芯片短缺阻碍了新车和其他芯片相关设备的可用性。
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