論文の概要: ChipGPT: How far are we from natural language hardware design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14019v1
• Date: Tue, 23 May 2023 12:54:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 16:20:35.264241
• Title: ChipGPT: How far are we from natural language hardware design
• Title（参考訳）: ChipGPT: 自然言語のハードウェア設計からどこまで離れているのか
• Authors: Kaiyan Chang, Ying Wang, Haimeng Ren, Mengdi Wang, Shengwen Liang, Yinhe Han, Huawei Li and Xiaowei Li
• Abstract要約: この研究は、自然言語仕様からハードウェアロジック設計を生成するLLMを探索する自動設計環境の実証を試みる。 LLMをベースとしたスケーラブルな4段階ゼロコード論理設計フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.22592995908168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) like ChatGPT exhibited unprecedented machine intelligence, it also shows great performance in assisting hardware engineers to realize higher-efficiency logic design via natural language interaction. To estimate the potential of the hardware design process assisted by LLMs, this work attempts to demonstrate an automated design environment that explores LLMs to generate hardware logic designs from natural language specifications. To realize a more accessible and efficient chip development flow, we present a scalable four-stage zero-code logic design framework based on LLMs without retraining or finetuning. At first, the demo, ChipGPT, begins by generating prompts for the LLM, which then produces initial Verilog programs. Second, an output manager corrects and optimizes these programs before collecting them into the final design space. Eventually, ChipGPT will search through this space to select the optimal design under the target metrics. The evaluation sheds some light on whether LLMs can generate correct and complete hardware logic designs described by natural language for some specifications. It is shown that ChipGPT improves programmability, and controllability, and shows broader design optimization space compared to prior work and native LLMs alone.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は前例のないマシンインテリジェンスを示しており、ハードウェアエンジニアが自然言語インタラクションによる高効率論理設計を実現するのに優れた性能を示している。 LLMが支援するハードウェア設計プロセスの可能性を推定するために、LLMを探索して自然言語仕様からハードウェア論理設計を生成する自動設計環境の実証を試みる。 よりアクセシブルで効率的なチップ開発フローを実現するために,LLMをベースとしたスケーラブルな4段階ゼロコード論理設計フレームワークを提案する。 最初、デモのChipGPTはLSMのプロンプトを生成して始まり、最初のVerilogプログラムを生成する。 第二に、出力マネージャは最終設計空間に収集する前にこれらのプログラムを修正・最適化する。 最終的にChipGPTはこの領域を探索し、ターゲットのメトリクスの下で最適な設計を選択する。 この評価は、LLMがいくつかの仕様のために自然言語で記述された正確で完全なハードウェアロジック設計を生成できるかどうかにいくつかの光を当てている。 この結果,ChipGPTはプログラム性,制御性を改善し,従来の作業環境やネイティブLLMよりも広い設計最適化空間を示すことがわかった。

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