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I ricercatori della New York University (NYU) hanno progettato e prodotto un chip semiconduttore senza utilizzare il linguaggio di descrizione HDL. Hanno parlato con ChatGPT in un inglese semplice, spiegandogli come sarebbe dovuto funzionare un processore a semiconduttore. ChatGPT, a sua volta, li ha aiutati a definire geometria e il layout degli elementi del chip.
Il chip che hanno creato non era un processore completo, ma solo uno dei suoi componenti: la logica per un’architettura a microprocessore basata su batteria a 8 bit. Un accumulatore è un registro (memoria) in cui vengono memorizzati i risultati intermedi dei calcoli. Questa è una parte importante del lavoro dei processori. Forse anche altre parti possono essere progettate con ChatGPT.
Di solito, sono necessari diversi passaggi per creare un chip. Uno tra questi è la descrizione del chip e le sue funzioni in HDL (ad esempio Verilog). HDL definisce la forma e la dimensione degli elementi del chip necessari per l’incisione. ChatGPT ha consentito agli ingegneri di evitare la fase HDL.
I ricercatori affermano che questo approccio potrebbe ridurre gli errori, aumentare la produttività, accelerare la progettazione e il rilascio dei chip sul mercato e incoraggiare progetti più creativi.
“Vogliamo capire fino a che punto si possono spingere questi modelli”, ha detto uno dei ricercatori. “Molte persone pensano che questi modelli siano solo giocattoli. Ma non sono d’accordo. Abbiamo realizzato un Chip Chat come prova di concetto”.
I ricercatori hanno utilizzato il processo di Tape-out per inviare i loro progetti alla Skywater 130nm, un servizio di fabbricazione di chip semiconduttori a cui hanno avuto accesso tramite Tiny Tapeout. Questa è stata la prima volta nella storia che un HDL generato dall’intelligenza artificiale si è trasformato in un vero chip fisico.
I ricercatori sperano che il loro lavoro contribuisca allo sviluppo dello studio dell’applicazione dei modelli di intelligenza artificiale nello sviluppo dell’hardware. Sono anche interessati a come monitorare e valutare la qualità dei modelli di intelligenza artificiale.
