Des chercheurs de la NYU Tandon School of Engineering ont fabriqué une puce de microprocesseur en utilisant des "conversations" en anglais simple avec un modèle d'IA, une réalisation unique en son genre qui pourrait conduire à un développement plus rapide des puces et permettre à des personnes sans compétences techniques spécialisées de concevoir des puces.

Dans une étude publiée sur arXiv référentiel pré-imprimé, l'équipe de recherche présente comment deux ingénieurs en matériel ont "parlé" en anglais standard avec ChatGPT-4 - un modèle de langage large (LLM) conçu pour comprendre et générer un type de texte de type humain - pour concevoir un nouveau type d'architecture de microprocesseur . Les chercheurs ont ensuite envoyé les dessins à la fabrication.

En règle générale, le développement de tout type de matériel, y compris les puces, les minuscules composants électroniques qui agissent comme le cerveau des appareils électroniques, commence par décrire ce que le matériel doit faire dans un langage normal. Des ingénieurs spécialement formés traduisent ensuite cette description en langages de description de matériel (HDL), Verilog en étant un exemple, pour créer les éléments de circuit réels qui permettent au matériel d'accomplir ses tâches.

Dans cette étude, le LLM a pu produire un Verilog exploitable grâce à un dialogue aller-retour. La fabrication de puces ultérieure comprenait les références et le processeur, en utilisant un processus appelé tapeout, dans une navette Skywater 130 nm, un type spécifique de service de fabrication de semi-conducteurs, dont l'accès était fourni via Tiny Tapeout.

"Cette étude a abouti à ce que nous pensons être le premier HDL entièrement généré par l'IA envoyé pour fabrication dans une puce physique", a déclaré Hammond Pearce de NYU Tandon, professeur assistant de recherche et membre de l'équipe de recherche. "Certains modèles d'IA, comme ChatGPT d'OpenAI et Bard de Google, peuvent générer du code logiciel dans différents langages de programmation, mais leur application dans la conception de matériel n'a pas encore été étudiée de manière approfondie. Cette recherche montre que l'IA peut également bénéficier à la fabrication de matériel, en particulier lorsqu'elle est utilisée de manière conversationnelle, où l'on peut avoir une sorte de va-et-vient pour parfaire les designs."

L'équipe de recherche de NYU Tandon, qui comprend également le professeur Ramesh Karri, le professeur agrégé de l'Institut Siddharth Garg et le doctorant Jason Blocklove, a utilisé des LLM pour travailler sur huit exemples de conception de matériel, en particulier en générant du code Verilog à des fins fonctionnelles et de vérification, avant de se concentrer sur la fabrication de puces. pour une étude de cas approfondie. Auparavant, les chercheurs avaient testé des LLM pour convertir l'anglais en Verilog mais, ont-ils déclaré, l'ajout d'une interaction aller-retour avec un ingénieur en direct produisait les meilleurs résultats.

Selon les chercheurs, si elle est mise en œuvre dans des environnements réels, l'utilisation de conversations LLM dans la fabrication de puces pourrait réduire l'erreur humaine dans le processus de traduction HDL, contribuer à des gains de productivité, raccourcir le temps de conception et le délai de mise sur le marché et permettre des conceptions plus créatives.

Le processus qu'ils ont développé pourrait également éliminer le besoin de maîtrise du HDL parmi les concepteurs de puces, une compétence relativement rare qui représente un obstacle important pour les personnes à la recherche de ce type d'emploi.

Des tests supplémentaires sont nécessaires pour identifier et traiter les considérations de sécurité impliquées dans l'utilisation de l'IA pour la conception de puces, ont déclaré les chercheurs.

Avec la loi fédérale CHIPS Act promulguée en août 2022, les États-Unis tentent de stimuler la recherche et la fabrication nationales de puces à semi-conducteurs. Selon la Semiconductor Industry Association, les États-Unis ne représentent actuellement qu'environ 12 % de la capacité mondiale de fabrication de semi-conducteurs, et les pénuries de puces pendant la pandémie de COVID ont entravé la disponibilité de nouvelles voitures et d'autres appareils dépendant des puces.