在當今快節(jié)奏的世界中,半導體設(shè)計的創(chuàng)新是一項永恒的需求。對更快、更準確、更創(chuàng)新的解決方案的需求為探索生成式人工智能(#GenerativeAI)在半導體設(shè)計開發(fā)領(lǐng)域的潛力鋪平了道路。能做到嗎?當然可以!在本系列文章中,我們將深入探討令人興奮的實驗,展示生成式人工智能如何徹底改變半導體設(shè)計。
實例 1 - 從 FSM 圖到 SV 代碼
第一個實驗通過將有限狀態(tài)機 (FSM) 圖轉(zhuǎn)換為 SystemVerilog (SV) 代碼,展示了生成式人工智能的非凡能力。
在本例中,谷歌的生成式人工智能模型--BARD 被用來生成一個自動售貨機 FSM 的 SystemVerilog 實現(xiàn)。
狀態(tài)機圖片:
代碼如下:
// Vending machine FSM // Disclaimer: This code is not tested for correctness module vending_machine ( input clk, input reset, input coin_inserted, input product_selected, input product_dispensed, output reg dispense_product, output reg return_coin ); // Define the states localparam [2:0] IDLE = 3'b000; localparam [2:0] COIN_INSERTED = 3'b001; localparam [2:0] PRODUCT_SELECTED = 3'b010; localparam [2:0] PRODUCT_DISPENSED = 3'b011; localparam [2:0] OUT_OF_STOCK = 3'b100; // Define the registers reg [2:0] current_state; // Transition logic always @(posedge clk or posedge reset) begin if (reset) begin current_state <= IDLE; end else begin case (current_state) IDLE: begin if (coin_inserted) begin current_state <= COIN_INSERTED; end else begin current_state <= IDLE; end end COIN_INSERTED: begin if (product_selected) begin current_state <= PRODUCT_SELECTED; end else begin current_state <= COIN_INSERTED; end end PRODUCT_SELECTED: begin if (product_dispensed) begin current_state <= PRODUCT_DISPENSED; end else if (out_of_stock) begin current_state <= OUT_OF_STOCK; end else begin current_state <= PRODUCT_SELECTED; end end PRODUCT_DISPENSED: begin current_state <= IDLE; end OUT_OF_STOCK: begin current_state <= IDLE; end endcase end end // Output logic always @(posedge clk) begin case (current_state) PRODUCT_DISPENSED: begin dispense_product <= 1'b1; end default: begin dispense_product <= 1'b0; end endcase end always @(posedge clk) begin case (current_state) OUT_OF_STOCK: begin return_coin <= 1'b1; end default: begin return_coin <= 1'b0; end endcase end endmodule
有限狀態(tài)機在芯片設(shè)計中得到廣泛應用,以下是生成式人工智能如何發(fā)揮關(guān)鍵作用:
提高生產(chǎn)力:有了生成式人工智能,創(chuàng)建和更新圖表變得輕而易舉。設(shè)計人員現(xiàn)在可以專注于高級概念,讓人工智能來做基礎(chǔ)工作。這不僅加快了開發(fā)過程,還能在需要更改設(shè)計時迅速進行迭代。
更高的準確性:FSM 已經(jīng)成為硬件設(shè)計的標準化工具。生成式人工智能模型經(jīng)過大量數(shù)據(jù)集的訓練,能夠熟練地將這些圖表轉(zhuǎn)換為準確的 SV 代碼。減少了人為錯誤,提高了代碼質(zhì)量。
提高創(chuàng)新能力:生成式人工智能的速度和準確性為快速探索新的設(shè)計理念打開了大門。設(shè)計人員可以利用各種 FSM 圖表進行頭腦風暴和實驗,從而推動創(chuàng)新。這種靈活性使每一代半導體器件都能更快地集成先進功能。 雖然生成式人工智能前景廣闊,但必須謹慎行事。生成的代碼不一定總是完美的。在將人工智能生成的代碼部署到生產(chǎn)環(huán)境之前,設(shè)計人員必須對其進行審查和嚴格測試。徹底的驗證過程對于確保最終半導體設(shè)計的可靠性和功能性至關(guān)重要。
審核編輯:湯梓紅
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原文標題:用生成式AI設(shè)計芯片,實例1:從有限狀態(tài)機圖片直接生成SV代碼
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