論文の概要: Natural Language to Verilog: Design of a Recurrent Spiking Neural Network using Large Language Models and ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01419v3
• Date: Tue, 22 Oct 2024 18:31:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:52:29.183527
• Title: Natural Language to Verilog: Design of a Recurrent Spiking Neural Network using Large Language Models and ChatGPT
• Title（参考訳）: 自然言語からVerilogへ:大規模言語モデルとChatGPTを用いた繰り返しスパイクニューラルネットワークの設計
• Authors: Paola Vitolo, George Psaltakis, Michael Tomlinson, Gian Domenico Licciardo, Andreas G. Andreou,
• Abstract要約: 我々はOpenAIのChatGPT4と自然言語プロンプトを使ってハードウェア記述コード、すなわちVerilogを生成する。 得られた設計は、3つの単純な機械学習タスク、排他的OR、IRIS花の分類、MNIST手書き桁の分類で検証された。 デザインはEfabless Tiny Tapeout 6に提出された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08388591755871733
• License:
• Abstract: This paper investigates the use of Large Language Models (LLMs) and natural language prompts to generate hardware description code, namely Verilog. Building on our prior work, we employ OpenAI's ChatGPT4 and natural language prompts to synthesize an RTL Verilog module of a programmable recurrent spiking neural network, while also generating test benches to assess the system's correctness. The resultant design was validated in three simple machine learning tasks, the exclusive OR, the IRIS flower classification and the MNIST hand-written digit classification. Furthermore, the design was validated on a Field-Programmable Gate Array (FPGA) and subsequently synthesized in the SkyWater 130 nm technology by using an open-source electronic design automation flow. The design was submitted to Efabless Tiny Tapeout 6.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models(LLM)と自然言語プロンプトを用いて,ハードウェア記述コード(Verilog)を生成する。 これまでの研究に基づいて、我々はOpenAIのChatGPT4と自然言語を使って、プログラマブルリカレントスパイクニューラルネットワークのRTL Verilogモジュールを合成するとともに、システムの正しさを評価するためのテストベンチを生成する。 得られた設計は、3つの単純な機械学習タスク、排他的OR、IRIS花の分類、MNIST手書き桁の分類で検証された。 さらに、この設計はFPGA(Field-Programmable Gate Array)上で検証され、その後オープンソースの電子設計自動化フローを用いてSkyWater 130nm技術で合成された。 デザインはEfabless Tiny Tapeout 6に提出された。

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