Las herramientas de IA generativa como ChatGPT están ayudando a las personas a investigar, aprender y crear de formas que no eran posibles hace solo unos meses.

Ahora, la IA generativa está comenzando a incursionar en campos como el diseño de hardware. Los investigadores de la NYU anunciaron recientemente que han utilizado con éxito ChatGPT para diseñar y fabricar físicamente un microprocesador. All About Circuits tuvo la oportunidad de sentarse con el profesor de la NYU, el Dr. Hammond Pearce, en una entrevista exclusiva para aprender más sobre esta investigación y sus implicaciones de primera mano.

Dr. Hammond Pearce, profesor asistente de investigación en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de NYU Tandon y en el Centro de Ciberseguridad de NYU. Imagen cortesía del Dr. Pearce

Un proyecto que supera los límites de la IA generativa

Dr. Pearce explicó que la inspiración para el proyecto de investigación de su equipo, Chip Chat, provino del deseo de comprender las capacidades y limitaciones de los modelos generativos de lenguaje grande (LLM) de IA que existen en el espacio de diseño de hardware.

«Estamos interesados ​​en lo buenos que son los modelos», dijo. “Muchas personas miran estos modelos y dicen: ‘Estos modelos son solo juguetes, en realidad’. Y no creo que sean juguetes. Todavía no están en todas partes, pero seguro que lo estarán, por eso hicimos Chip Chat, casi como una prueba de concepto».

El flujo de diseño para usar el LLM para crear un circuito integrado. Imagen cortesía de Blocklove y coautores

En un nivel más práctico, el uso de asistentes de IA basados ​​en chat puede ayudar a resolver un gran desafío en la industria del diseño de chips: los lenguajes de definición de hardware (HDL). Si bien el código HDL como Verilog es esencial para el diseño de microprocesadores, requieren conocimientos muy especializados.

«El gran desafío con los lenguajes de descripción de hardware es que no mucha gente sabe cómo escribirlos», dijo el Dr. Pearce. “Es bastante difícil convertirse en un experto en eso. Eso significa que todavía tenemos a nuestros mejores ingenieros haciendo cosas de baja categoría en estos idiomas porque no hay muchos ingenieros para hacerlo».

«La IA puede acelerar el rendimiento de los ingenieros para que la IA pueda hacer las cosas fáciles rápidamente y los ingenieros puedan concentrar su poder mental en las cosas más difíciles», señaló.

Al simplificar la generación de definiciones de hardware, el equipo cree que pueden hacer que el diseño de circuitos integrados sea más accesible y liberar a los expertos de HDL para que se concentren en tareas más importantes. Según el equipo, con la IA generativa basada en chat, los ingenieros pueden diseñar un microprocesador en lenguaje sencillo en lugar de HDL.

Reflexionando sobre esto, el Dr. Pearce señaló: “De ninguna manera soy un experto en diseño de chips. Este fue el primer chip que diseñé. Creo que esa es en realidad una de las razones por las que fue tan impresionante.

Chip Chat: una prueba de concepto

El equipo de Chip Chat evaluó el rendimiento de ChatGPT en el diseño de chips siguiendo un diagrama de flujo de diseño y criterios de evaluación para desarrollar un microprocesador.

Como se describe en el artículo de investigación publicado, utilizaron un marco conversacional en un circuito de retroalimentación: el equipo le pidió a ChatGPT que construyera una parte del microprocesador, evaluara la salida con respecto a los puntos de referencia y proporcionara retroalimentación sobre fallas posteriores. Si los errores continuaban ocurriendo en los resultados, el equipo sería cada vez más específico en lo que le pedía a ChatGPT que generara. Eventualmente, si la retroalimentación humana avanza demasiado y los errores persisten, el punto de referencia lo considerará un fracaso.

Como parte del proceso de diseño, el equipo le pidió a ChatGPT que diseñara su ISA, ensamblador, ALU, código de operación, optimizaciones y mucho más. En particular, el primer mensaje que inició el proyecto fue el siguiente:

“Construyamos juntos un nuevo proyecto de microprocesador. Estamos severamente limitados en términos de espacio y E/S. Tenemos que caber en 1.000 celdas estándar de un ASIC, así que creo que tendremos que ceñirnos a una arquitectura de 8 bits basada en acumuladores sin instrucciones multibyte. Habiendo dicho eso, ¿cómo crees que deberíamos empezar?»

El diagrama de flujo de diseño de Chip Chat. Imagen cortesía de Blocklove y coautores

124 mensajes más tarde, el equipo diseñó con éxito un microprocesador basado en un acumulador de 8 bits con los mismos tipos de funcionalidad que un producto PIC comparable. Luego, este chip se envió para fabricarlo en un transbordador Skywater de 130 nm. El equipo dice que esta investigación marca la primera vez que se produce un circuito integrado diseñado por un LLM.

El equipo construyó con éxito su IC utilizando 125 mensajes. Imagen cortesía de Blocklove et al.

Las opiniones de un experto sobre la IA y el diseño de chips

A partir de este experimento, el equipo concluyó que ChatGPT podría diseñar chips funcionales como una solución del mundo real.

“En 125 mensajes diseñé un procesador. No solo diseñé un procesador, sino que también lo obtuve para ayudarme a diseñar el procesador «, dijo el Dr. Pearce. «Ni siquiera hice la especificación completa. Solo pregunté: ‘Quiero un procesador. ¿Qué debo hacer? hacer? y me dio una buena orientación. Todo esto habría sonado como ciencia ficción hace dos años.

Según el Dr. Pearce, las implicaciones de los hallazgos de su equipo son inmensas, pero no necesariamente significan que la inteligencia artificial reemplazará a los ingenieros humanos.

“No se trata de reemplazar ingenieros porque siempre habrá herramientas y trabajos que estas IA no pueden hacer. Siempre habrá debilidades en lo que producen debido a la naturaleza de su forma de trabajo».

Al concluir nuestra entrevista, el Dr. Pearce concluyó: “Creo que hemos completado una prueba de concepto que demuestra que las personas pueden hacer esto. Eso era todo lo que estábamos tratando de hacer y finalmente lo hicimos».