本文來自微信公眾號“電子工程專輯”。
有人評論，GPT-4可被視作AGI(通用人工智能)的早期版本。Cerebras首席執(zhí)行官安德魯·費(fèi)爾德曼(Andrew Feldman)曾表示，“通過與OpenAI的交談，GPT-4將有大約100萬億個參數(shù)”。
圖源：紐約大學(xué)Tandon官網(wǎng)
據(jù)悉，一般情況下，一個正常人類的大腦約有800—1000億個神經(jīng)元，以及約100萬億個突觸。而這些神經(jīng)元與突觸，幾乎直接控制著一個人百年人生中的所有思想、判斷及行為，而GPT-4擁有與人腦突觸一樣多的參數(shù)。那么，如此龐大規(guī)模的密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟具備著怎樣的潛力?GPT-4是否具備人腦的能力?
值得關(guān)注的是，GPT-4，已經(jīng)可以幫人類造芯片了!近期，紐約大學(xué)Tandon工程學(xué)院的研究人員使用簡單的英語“對話”與AI模型制造了一個微處理芯片。這項研究被評論為：一項史無前例的成就，可以加快芯片開發(fā)速度，并允許沒有專業(yè)技術(shù)技能的個人設(shè)計芯片。
實際上，此前諸多研究發(fā)現(xiàn)，GPT-4不僅精通語言，還能在數(shù)學(xué)、編程、視覺、醫(yī)學(xué)、法律、心理等多領(lǐng)域的新任務(wù)和難題上表現(xiàn)出色，無需特別提示。而GPT-4僅憑19輪對話就能設(shè)計出芯片，其在這些任務(wù)上的表現(xiàn)能力接近人類水平，也正印證了本文開頭：GPT-4接近通用人工智能(AGI)的門檻!
據(jù)悉，紐約大學(xué)研究團(tuán)隊的兩名硬件工程師使用標(biāo)準(zhǔn)英語與ChatGPT-4“交談”——一種旨在理解和生成類人文本類型的大型語言模型(LLM)——以設(shè)計一種新型的微處理器架構(gòu)。然后，研究人員將設(shè)計送去制造。
通常，開發(fā)任何類型的硬件——包括芯片，充當(dāng)電子設(shè)備大腦的微型電子元件——都是從用普通語言描述硬件應(yīng)該做什么開始的。經(jīng)過專門培訓(xùn)的工程師然后將該描述翻譯成硬件描述語言(HDL)，Verilog就是一個例子，以創(chuàng)建允許硬件執(zhí)行其任務(wù)的實際電路元件。
在這項研究中，LLM能夠通過來回對話生成可行的Verilog。隨后的芯片制造包括基準(zhǔn)測試和處理器，使用稱為tapeout的過程，在Skywater 130nm穿梭機(jī)中，這是一種特定類型的半導(dǎo)體制造服務(wù)，通過Tiny Tapeout提供訪問權(quán)限。
該研究團(tuán)隊表示，鑒于LLM在交互使用時表現(xiàn)最佳，他們進(jìn)行了長時間的完全對話式案例研究，其中一位硬件工程師共同設(shè)計了一種新穎的基于8位累加器的微處理器架構(gòu)。他們將基準(zhǔn)測試和處理器發(fā)送到Skywater 130納米穿梭機(jī)上進(jìn)行流片，意味著這些“Chip-Chats”產(chǎn)生了世界上第一個用于流片的完全由AI編寫的HDL。
紐約大學(xué)坦頓分校的研究助理教授兼研究團(tuán)隊成員哈蒙德皮爾斯表示：“這項研究產(chǎn)生了我們認(rèn)為是第一個完全由AI生成的HDL，用于制造到物理芯片中。”“一些人工智能模型，如OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard，可以生成不同編程語言的軟件代碼，但它們在硬件設(shè)計中的應(yīng)用尚未得到廣泛研究。這項研究表明AI也可以使硬件制造受益，尤其是當(dāng)它被用于對話時，你可以通過一種來回的方式來完善設(shè)計。”
也就是說，如果在現(xiàn)實環(huán)境中實施，在芯片制造中使用LLM對話可以減少HDL轉(zhuǎn)換過程中的人為錯誤，有助于提高生產(chǎn)力，縮短設(shè)計時間和上市時間，并允許進(jìn)行更具創(chuàng)意的設(shè)計。不過，他們也表示，需要進(jìn)一步測試來識別和解決將AI用于芯片設(shè)計所涉及的安全考慮因素。
