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自从去年最先，以ChatGPT为代表的天生式AI（Generative）站在了整个天下的聚光灯下。ChatGPT可以明晰用户基于自然语言的输入，而且发生响应的输出。ChatGPT基于大语言模子手艺，通过使用海量的语料训练，可以实现回覆用户的种种问题，还可以辅助用户完成一些简朴的义务，包罗完成文档编写甚至Python代码编写等等。

而在五月十日，谷歌在IO大会上公布了ChatGPT的竞品，即PaLM 2大语言模子。谷歌示意，现在ChatGPT类天生式大语言模子最主要的用户体验之一就是辅助用户编写代码，而PaLM 2的一大特征就是完成20多种编程语言的支持。其中，对于芯片设计工程师来说，*的亮点就是PaLM 2支持数字电路设计领域最常用的编程语言Verilog。

百闻不如一试，现在PaLM 2已经在谷歌的Bard平台上线开放公测，因此我们也实验使用Bard去体会了一把PaLM 2天生Verilog代码的能力。在试验中，我们让Bard天生了两段代码，一段代码是天生一个FIFO（数字电路中最常用的模块之一），而另一段代码则是天生一个模块，其中包罗了两个前面编写的FIFO，而且让*个FIFO的输出接入第二个FIFO的输入。天生的方式异常简朴，我们只需要给Bard一个基于自然语言的指令（prompt），Bard就能够在几秒钟之内完成响应的代码天生。例如，在*个实验中，我们使用的指令是“天生一段Verilog代码来实现FIFO”，天生效果如下图：

从效果来看该天生的代码的语法准确，逻辑基本准确，然则在FIFO full和empty的信号逻辑上并没有完全弄对（固然着实FIFO的full和empty的逻辑也是面试中常考的问题，要完全弄对并没那么简朴）。在代码气概上，我们还可以在指令中加入更多提醒，类似“在代码中加入更多注释”，“使用参数来界说接口宽度”等等。

而在第二个实验中，我们主要看的是Bard能否复用之前天生的模块，而且基于这个来天生新的更大的模块。我们使用的指令是“写一个模块，其中包罗两个你前面写的FIFO模块，而且*个FIFO的输出接入第二个FIFO的输入”。

在这里我们可以看到天生的代码基本准确，因此我们以为PaLM 2基本拥有了能基于自底向上天生庞大代码的能力。

芯片设计领域天生式AI的进化之路

我们从上述实验中可以看到，谷歌的PaLM 2已经具有了基本的Verilog代码天生能力，可以天生基本模块和复合模块，固然其代码天生的质量尚有待提高。而除了PaLM 2之外，我们以为其他公司推出的类似ChatGPT的大语言模子也有可能会加入对于Verilog类硬件形貌语言的支持。

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凭证谷歌在IO大会上公布的信息，现在ChatGPT类的大语言模子已经成为许多工程师在代码编写时的主要助手。若是我们参考IT领域软件开发工程师应用ChatGPT类大语言模子协助代码编写的生长的话，我们以为在芯片行业大语言模子也异常有可能会起到主要作用。这里，凭证大语言模子在开发流程中起到的角色，我们可以大致分成三种应用。*种应用是凭证用户的指令直接天生代码，即我们在本文前面给出的两个例子。第二种应用是在工程师编写代码的时刻，辅助工程师自动补全代码；例如工程师只需要输入一行代码的前几个字符，大语言模子就可以凭证代码的上下文自动辅助补全代码，从而节约工程师的开发时间。第三种应用是辅助工程师剖析代码和debug，正如ChatGPT可以辅助用户优化Python代码并找到代码中的bug一样，经由相关数据训练的大语言模子也可以在Verilog中实现相似的功效。

展望未来，参考大语言模子在IT行业的应用轨迹，我们以为大语言模子对于芯片设计方面的辅助预计将会从代码自动补全最先，由于这也是大语言模子在IT行业的切入口——现在我们已经看到类似Github co-pilot这样的代码补全产物已经获得了许多IT公司的应用来辅助软件工程师提升编程效率。相对来说，代码补全类应用对于大语言模子的要求相对较低，现在的模子已经能实现相当高的准确率，因此我们预期在芯片设计领域也会有应用在Verilog领域的基于大语言模子的代码补全工具会很快泛起辅助工程师提高效率（估量谷歌内部芯片团队已经最先使用类似的工具）。

在代码补全之后，随着大语言模子的进一步生长，凭证用户的指令自动天生代码的大语言模子也将会获得越来越多的应用。这类代码直接天生类应用从现在来看还需要和整个项目开发流程进一步磨合——事实这类代码自动天生的应用最适合使用在底层模块的编写，照样在上层模块间集成的天生上，还需要进一步探索，然则无论若何ChatGPT在自动代码编写领域的潜力惊人，可以把原来人工需要数小时才气编写完的代码在几秒内完成，这样的效率提升无疑将会给整个行业和芯片开发流程带来革命性的转变。

现在来看，ChatGPT类大语言模子在Python等盛行编程语言的代码编写方面已经有很不错的效果，这证实了大语言模子实现自动代码编写、补全和debug在理论和工程上都是可以实现的。谷歌的PaLM 2对于Verilog的支持仍然有待进一步完善的主要缘故原由我们以为照样训练的数据量不够。从训练数据数目的角度来说，互联网上有海量的开源Python代码可供训练大语言模子来完成高质量的代码天生，然则互联网上可用于训练大语言模子的Verilog代码的数目比起Python等盛行语言来说可能是要少了几个数目级。并不是人类编写的Verilog代码数目不够多，而是绝大多数Verilog代码都不是开源的，而是芯片公司的知识产权，例如谷歌在训练PaLM的时刻不太可能获得高通的Verilog代码。未来谁会在开发芯片设计领域的大语言模子方面拔得头筹？我们以为有几个不能忽视的气力：

首先是拥有全栈手艺能力的大型手艺公司，这些公司既有开发大语言模子的能力，又有乐成的芯片营业，包罗美国的谷歌和中国的华为等。从手艺上来说，这些公司积累了大量的Verilog相关代码可供训练大语言模子，而从营业上来说，这些公司同样也有使用大语言模子来提升芯片设计团队效率的驱动力。

其次是EDA巨头，包罗Synopsys、Cadence等。这些EDA公司拥有极强的营业驱动力和紧迫感，由于大语言模子AI确实会成为EDA行业下一个革命性转变，谁在这个领域占领了先机就会在下一代EDA竞争中取得优势；从手艺积累上来说，这些公司拥有不错的AI模子能力，同时也有海量的Verilog代码数据量可供训练模子（由于这些EDA公司都有相当乐成的IP营业，在开发这些IP的同时积累了足够的高质量代码数据）。

最后，开源社区的气力也不容忽视。从大语言模子角度来看，开源社区在CahtGPT以及开源LLAMA语言模子的基础上做了大量有意义的探索，另外随着RISC-V等开源项目的增添，开源社区拥有的数据量也会越来越多。我们预期开源社区有时机去实现一些小而美的基于大语言模子的新颖应用，从而也能推动整个大语言模子在芯片设计领域的手艺生长。

天生式AI会若何影响芯片设计工程师的事情

那么，随着ChatGPT式AI在芯片设计中饰演越来越主要的角色，芯片工程师的一样平常事情将会发生怎么样的转变？由于这里ChatGPT类天生式AI主要针对代码编写等前端事情，我们这里的讨论局限也主要是前端数字设计工程师。

首先，对于主要事情是前端模块设计和集成的芯片工程师来说，我们预计很快就会有ChatGPT类的工具可以辅助代码补全，从而增添效率。而在未来三到五年的时间局限内，直接使用ChatGPT类天生式AI首先模块代码编写有望获得真正的应用。从这个角度来说，我们并不以为前端工程师的事情会被取代；相反，数字前端工程师的事情可能会越来越多地专注于模块的功效界说，以及若何使用天生式AI能明晰的方式来形貌这个设计，让AI能发生和工程师设计相符的代码；从这个角度，甚至可能会泛起一些尺度化的模块功效界说形貌语言，从而让AI能发生合理的代码。

此外，芯片验证工程师的事情将会变得越来越主要。天生式AI可以在几秒钟内天生代码，然则其天生质量从现在来看尚需提高。从这个角度，芯片验证一方面需要确保AI天生的代码没有bug，而更主要的是，芯片验证需要能和代码天生形成闭环，例如若何实现一套事情流程，让AI天生的代码可以快速使用testbench来确保功效是否准确，而且有设施告诉AI那里功效纰谬来提醒AI修改，从而在经由多次迭代后能让AI自动天生准确的代码。虽然可能会需要多次迭代，然则由于每次代码天生需要的时间很短，因此总得来看需要的代码天生时间照样比起手写要快许多。此外，使用天生式AI来自动天生testbench以及验证需要的assertion也将会改变验证工程师的事情流程，工程师将会需要花更多时间教会AI来天生准确的代码，从而大大提升效率。