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设计中央处理单元（CPU）需要有才华的专家的大量手动工作，才能从设计规范中启动电路逻辑。尽管已在电子设计自动化（EDA）方面取得了长足的进步，以减轻Human的努力，但所有现有的工具都需要手工制作的正式程序代码（例如Verilog，Chisel或C）作为输入。为了自动化使用人类编程的CPU设计，我们有动力从仅输入输出（IO）检查中学习CPU设计，这是根据设计规范的测试案例生成的。关键挑战是，学识渊博的CPU设计对不准确性的公差几乎为零，这使得众所周知的近似算法（例如神经网络）无效。，我们提出了一种新的AI方法，以大规模布尔功能的形式生成CPU设计，仅从外部IO示例而不是for-mal程序代码中生成CPU设计。此方法采用一种称为二进制投机图（BSD）的新型图形结构来准确近似CPU尺度布尔功能。我们提出了一种基于布尔距离的有效的BSD扩展方法，这是一个新的指标，用于定量测量布尔函数之间的结构相似性，逐渐地将设计准确性提高到100％。我们的AP-PRACH在5小时内生成了工业规模的RISC-V CPU设计，将设计周期降低了约1000倍，而无需人工参与。AI设计的世界第一款CPU胶带芯片，Enlightenment-1成功地运行了Linux操作系统，并与人设计的Intel 80486SX CPU进行了比较。我们的方法甚至自主地发现了人类对冯·诺伊曼建筑的知识。
通过从输入输出示例中学习的自动化CPU设计
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