32-Bit-RISC-V-CPU
In der ersten Hälfte des Jahres 2023 hat die von ChatGPT angeführte KI-Welle die Welt erobert, und große Hersteller haben begonnen, ihre eigene KI einzusetzen. Die hohe Nachfrage nach Rechenleistung für generative KI hat auch zu einem sprunghaften Anstieg der Verkäufe von GPU-Chips geführt, sodass die weltweiten Rechenleistungsressourcen knapp sind. Um die Produktivität des Chips zu verbessern, hat das Institut für Computertechnologie der Chinesischen Akademie der Wissenschaften mithilfe von KI-Technologie eine 32-Bit-RISC-V-CPU namens „Enlightenment No. 1” entwickelt – den weltweit ersten vollautomatischen CPU-Chip ohne menschliches Eingreifen.
Es wird davon ausgegangen, dass diese CPU einen 65-nm-Prozess mit einer Frequenz von 300 MHz verwendet und die CPU im Dezember 2021 fertiggestellt wurde. Die CPU führt nach dem Bring-up erfolgreich das Betriebssystem Linux und das Programm SPEC CPU 2000 aus. Ihre Leistung entspricht der des 80486SX der Intel 486-Serie, jedoch wurde der Designzyklus auf 1/1000 davon verkürzt.
Traditionelles CPU-Design vs. KI-CPU-Design
Berichten zufolge muss die Herstellung moderner Chips mehr als 1.000 Schritte durchlaufen. In jeder Phase sind komplexe Berechnungen erforderlich, und jeder Schritt muss nahezu perfekt sein. Das Gleiche gilt für das Design und die Herstellung von CPUs. Bei dieser anspruchsvollen Aufgabe ist in der Regel ein Team von Ingenieuren erforderlich, das den Code schreibt und dann mit Hilfe von EDA-Tools das Schaltungsdesign fertigstellt. In diesem Prozess sind wiederholte Tests und Optimierungen der Verifizierung unverzichtbar. Gerade weil der Prozess äußerst komplex und mühsam ist, ist er auch extrem arbeits- und ressourcenintensiv. Manchmal dauert es Monate oder sogar Jahre, um ein groß angelegtes Chip-Design-Projekt abzuschließen. Am Beispiel der Intel K486-CPU dauert allein die Verifizierungsphase 190 Tage.
Die Forscher von Enlightenment 1 nutzen auf Basis des BSD-Algorithmus (BSD = Binary Speculation Diagram) KI-Technologie, um CPU-Designs automatisch direkt aus den Ein- und Ausgabedaten (IO) von Testfällen zu generieren. In diesem Prozess müssen Ingenieure weder Code noch Beschreibungen in natürlicher Sprache bereitstellen, und der Vorgang ist innerhalb von 5 Stunden abgeschlossen. Obwohl der Trainingsprozess weniger als 5 Stunden dauert, kann er eine Verifizierungstestgenauigkeit von >99,999999999 % erreichen, sodass nur Testfälle erforderlich sind, um direkt eine Schaltungslogik zu generieren, die den Anforderungen entspricht. Dadurch entfallen die Logikentwicklung und -verifizierung im traditionellen Designprozess.
Tatsächlich ist dies nicht das erste Mal, dass KI einen Chip generiert hat. Zuvor hatten Forscher der Tandon School of Engineering der New York University ChatGPT-4 verwendet, um durch einfache englische „Dialoge” einen Mikroprozessorchip zu generieren. Innerhalb einer Stunde wurden vier Millionen Logikgatter generiert, was 4.000 Mal größer ist als die derzeitige Schaltungsskala, die mit GPT-4 entworfen werden kann.
Mit der Entwicklung der KI-Technologie haben derzeit immer mehr Unternehmen begonnen, diese in das Chipdesign und die Chipfertigung einzuführen. Einige Branchenexperten sagten, dass die Leistung der Enlightenment No. 1 CPU zwar noch relativ schlecht ist und nicht mit CPUs der Spitzenklasse verglichen werden kann, aber solange die KI kontinuierlich trainiert und der technische Weg kontinuierlich erforscht wird, wird erwartet, dass die von der KI automatisch generierte CPU in 5 Jahren das Niveau einer menschlichen Experten-Design-CPU erreichen oder sogar übertreffen wird. -In 10 Jahren das Niveau der von menschlichen Experten entworfenen CPUs erreichen oder sogar übertreffen.
Ich halte es jedoch für zweifelhaft, dass KI menschliche Chip-Designer in Zukunft wirklich „ersetzen“ wird. Schließlich wird KI, bevor sie das Stadium einer starken künstlichen Intelligenz erreicht, möglicherweise nur als Hilfsmittel eingesetzt werden. Letztendlich ist die kontinuierliche Innovation menschlicher Chip-Designer die Grundlage für die kontinuierliche Entwicklung und den Fortschritt der Chip-Technologie.
