ニューヨーク大学のチームは、自然言語を使ってチャットボットChatGPTを使ってマイクロプロセッサをゼロから設計した。

6月19日、生成型人工知能がハードウェア設計などの分野に参入し始めました。最近、ニューヨーク大学の研究者グループは、チャットボットChatGPTを使用してマイクロプロセッサの設計と製造に成功したと発表しました。

ニューヨーク大学タンドン校の電気・コンピュータ工学部およびサイバーセキュリティセンターの研究助教授であるハモンド・ピアース博士は、チップチャットプロジェクトを立ち上げたきっかけは、ハードウェア設計の分野における既存の生成AI大規模言語モデルの機能と限界を探求したいという願望から生まれたと語った。 「これらのモデルが実際にどれほど優れているかを確認したかったのです」と彼は語った。「多くの人はこれらのモデルを見て、単なるおもちゃだと思っています。私はおもちゃだとは思いません。まだ普及していませんが、普及するでしょう。それが、概念実証のデモンストレーションのような Chip Chat を作成した理由です。」

LLMを使用したIC作成の設計フロー

IT Home は、チャットベースの AI アシスタントを使用すると、チップ設計業界が直面している大きな課題であるハードウェア記述言語 (HDL) を解決できることに気付きました。 HDL コードはマイクロプロセッサの設計に不可欠ですが、非常に専門的な知識が必要です。 「ハードウェア記述言語の最大の課題は、それを書ける人があまりいないことです」とピアス博士は言います。「その言語の専門家になるのは難しいのです。つまり、それをできるエンジニアがそれほど多くないため、私たちの最高のエンジニアは、いまだにこれらの言語で些細なことしかやっていないのです。」

「AIは、エンジニアがより難しいことに頭脳を集中させながら、簡単かつ迅速に作業を行うことで、エンジニアの生産性を加速させることができる」と彼は付け加えた。

チームによれば、チャットベースの生成AIにより、エンジニアはHDLを必要とせずに平易な英語でマイクロプロセッサを設計できるという。これに対してピアス博士は、「私はチップ設計の専門家ではありません。これは私が設計した最初のチップであり、だからこそ非常に印象的なのだと思います」と答えた。

Chip Chat チームは、フィードバック ループを形成する会話フレームワークを使用して、設計フローチャートと評価基準に従い、ChatGPT のチップ設計におけるパフォーマンスを評価しました。

Chip Chat 設計フローチャート

設計プロセスの一環として、チームは ChatGPT に独自の命令セットアーキテクチャ (ISA)、アセンブラ、算術論理ユニット (ALU)、オペコード、最適化などを設計させました。プロジェクトを開始するための最初のプロンプトが次のものであったことは注目に値します。「まったく新しいマイクロプロセッサを一緒に設計しましょう。スペースと I/O の制約が厳しいです。ASIC の 1000 個の標準セル内でそれを行う必要があるため、マルチバイト命令のないアキュムレータ ベースの 8 ビット アーキテクチャに限定する必要があると思います。これらすべてを念頭に置いて、どのように開始すべきだと思いますか?」

124 通のメッセージの後、チームは同等の PIC 製品と同じ機能を備えた 8 ビットのアキュムレータ ベースのマイクロプロセッサの設計に成功し、その後、チップは Skywater 130 nm シャトルでの製造に送られました。研究チームは、この研究は LLM が設計した IC が実際に製造された初めての事例であると主張している。

この実験から、チームは ChatGPT が実際に機能チップを設計するための現実的なソリューションとして使用できると結論付けました。

ピアス博士によると、これは必ずしも AI が人間のエンジニアに取って代わることを意味するわけではない。「AI がエンジニアに取って代わるということではありません。なぜなら、AI ができないツールや仕事は常に存在するからです。AI が生み出すものには必ず何らかの欠点があります。それが AI の働き方の性質だからです。」