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提出了处理器芯片全自动设计的范例
中国研究人员创建了一个专门针对芯片设计数据进行训练的人工智能模型。
来源:OSP网站大数据新闻中国科学院计算机技术研究所提出了一种基于人工智能的处理器芯片设计自动化系统。 《国家科学评论》发布了一种完全自动化的设计范例，该范例基于高级功能需求构建了经过验证的高性能硬件和软件解决方案堆栈。
该出版物的作者指出了阻碍完全自动化的三个主要问题。这包括解释原始自然语言规范的大量手动工作，因为计算机辅助芯片设计工具需要使用 C/C++、Verilog 或 VHDL 等语言进行严格的形式化描述。此外，设计的处理器在分析所有可能的场景时要求绝对功能正确性达到“11个9”的水平，而大型语言模型不提供确定性保证。最后，实施解决方案的空间巨大。
为了克服这些障碍，研究人员提出了一个基于特定领域的大型处理器芯片模型 (LPCM) 的三组件框架，类似于 GPT 类型的 LLM，但仅在处理器设计数据上进行训练。
LPCM 读取非正式描述，解决歧义，并用高级语言生成初始形式设计。由于高质量训练数据的稀缺，作者注意到LLM数据合成和交叉验证对于自动生成LPCM训练的大规模、高质量训练示例集的重要性。这种方法已被证明在使用推理的 RTL（寄存器传输级）设计工作中是有效的。