CPU RISC-V a 32 bit
Nella prima metà del 2023, l’ondata di intelligenza artificiale guidata da ChatGPT ha spazzato via il mondo e i principali produttori hanno iniziato a implementare la propria intelligenza artificiale. L’elevata domanda di potenza di calcolo dell’intelligenza artificiale generativa ha anche fatto impennare le vendite di chip GPU e le risorse di calcolo globali sono in una situazione di carenza. Al fine di migliorare la produttività del chip, l’Istituto di Tecnologia Computazionale dell’Accademia Cinese delle Scienze ha utilizzato la tecnologia AI per progettare un CPU RISC-V a 32 bit “Enlightenment No. 1” – questo è il primo chip CPU completamente automatico al mondo senza intervento umano.
Si comprende che questa CPU utilizza un processo a 65 nm con una frequenza di 300 MHz e la CPU è stata realizzata a dicembre 2021. La CPU esegue correttamente il sistema operativo Linux e il programma SPEC CPU 2000 dopo il Bring-up e le sue prestazioni sono equivalenti a quelle dell’80486SX della serie Intel 486, ma il ciclo di progettazione è ridotto a 1/1000 di esso.
CPU tradizionale Vs. Progettazione CPU AI
Secondo quanto riferito, la produzione avanzata di chip deve superare più di 1.000 fasi. Sono necessari calcoli complessi a ogni fase e ogni fase deve essere quasi perfetta, lo stesso vale per la progettazione e la produzione di CPU. In questo lavoro impegnativo, è solitamente necessario un team di ingegneri per scrivere il codice e quindi completare la progettazione del circuito con l’aiuto di strumenti EDA. In questo processo, test ripetuti e ottimizzazione della verifica sono indispensabili. È proprio perché il processo è estremamente complesso e laborioso e richiede un’enorme quantità di lavoro e risorse. A volte ci vogliono mesi o addirittura anni per completare un progetto di progettazione di chip di grandi dimensioni. Ad esempio, la CPU Intel K486 richiede 190 giorni solo per la fase di verifica.
I ricercatori di Enlightenment 1, basandosi sull’algoritmo BSD Binary Speculation Diagram (BSD), utilizzano la tecnologia AI per generare automaticamente progetti di CPU direttamente dall’input-output (IO) dei casi di test. In questo processo, non è necessario che gli ingegneri forniscano codice o descrizioni in linguaggio naturale e viene completato entro 5 ore. Sebbene il processo di formazione richieda meno di 5 ore, può raggiungere una precisione del test di verifica >99,999999999%, quindi sono necessari solo casi di test per generare direttamente la logica del circuito che soddisfa i requisiti, il che può eliminare la progettazione e la verifica della logica nel processo di progettazione tradizionale collegamento.
In realtà, questa non è la prima volta che l’intelligenza artificiale genera un chip. In precedenza, ricercatori della Tandon School of Engineering della New York University avevano utilizzato ChatGPT-4 per generare un chip di microprocessore attraverso semplici dialoghi in inglese. Sono stati generati quattro milioni di porte logiche in un’ora, ovvero 4.000 volte superiori alla scala del circuito corrente che può essere progettata da GPT-4.
Attualmente, con lo sviluppo della tecnologia AI, sempre più aziende hanno iniziato a introdurla nella progettazione e produzione di chip. Alcuni esperti del settore hanno affermato che, sebbene le prestazioni della CPU Enlightenment No. 1 siano ancora relativamente scarse e non possano essere confrontate con le CPU di alto livello, fintanto che l’AI viene continuamente addestrata e il percorso tecnico viene continuamente esplorato, allora la CPU generata automaticamente dall’AI dovrebbe essere in 5 anni. -In 10 anni, raggiungere o addirittura superare il livello della CPU progettata da esperti umani.
Valutare una CPU RISC-V progettata dall'IA, dall'ISA al silicio
L’espressione processore progettato dall’intelligenza artificiale può far pensare che un modello linguistico abbia realizzato autonomamente un chip completo. Una CPU RISC-V di questo tipo va invece valutata fase per fase. Il modello può proporre l’architettura, generare RTL, correggere errori di compilazione o esplorare parametri; gli ingegneri continuano a definire profilo ISA, vincoli, ambiente di verifica, librerie di sintesi e criteri di sign-off. I test di conformità verificano le istruzioni, non garantiscono chiusura temporale, integrità dell’alimentazione, producibilità o assenza di stati nascosti. La credibilità nasce da una catena tracciabile fino alle misure sul silicio.
- Confine della generazione: Dichiarare se l’IA ha prodotto requisiti, moduli Verilog, testbench o parametri e annotare ogni modifica umana successiva.
- Conformità ISA: Provare il profilo RV32 o RV64 scelto, privilegi, eccezioni ed estensioni contro un modello di riferimento indipendente.
- Affidabilità RTL: Unire lint, controlli dei domini di clock, assertion, equivalenza formale, programmi casuali e chiusura della copertura, oltre alla compilazione.
- Confronto PPA: Misurare potenza, prestazioni e area con identico processo, tensione, frequenza obiettivo, macro di memoria e vincoli fisici.
- Prova sul chip: Distinguere la dimostrazione FPGA dal dispositivo fabbricato e riportare frequenza, carico, campione di resa ed errata entro le condizioni misurate.
Tuttavia, penso sia discutibile se l’intelligenza artificiale eliminerà davvero i progettisti di chip umani in futuro. Dopotutto, prima di raggiungere lo stadio di intelligenza artificiale forte, l’intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata solo come ausilio. Dopotutto, la continua innovazione dei progettisti di chip umani è il fondamento del continuo sviluppo e progresso della tecnologia dei chip.
