32 bit RISC-V işlemci
2023 yılının ilk yarısında, ChatGPT'nin öncülüğünü yaptığı yapay zeka dalgası tüm dünyayı kasıp kavurdu ve büyük üreticiler kendi yapay zeka sistemlerini devreye sokmaya başladı. Üretken AI'nın hesaplama gücüne olan yüksek talep, GPU yongalarının satışlarını da zirveye çıkardı ve küresel hesaplama gücü kaynakları kıtlık durumuna girdi. Yonganın verimliliğini artırmak amacıyla, Çin Bilimler Akademisi Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü, AI teknolojisini kullanarak 32 bitlik bir RISC-V CPU olan "Enlightenment No. 1"i tasarladı; bu, insan müdahalesi olmadan üretilen dünyanın ilk tam otomatik CPU yongasıdır.
Bu CPU'nun 300 MHz frekanslı 65 nm üretim teknolojisini kullandığı ve Aralık 2021'de tasarımının tamamlandığı anlaşılmaktadır. CPU, Bring-up işleminden sonra Linux işletim sistemini ve SPEC CPU 2000 programını başarıyla çalıştırıyor ve performansı Intel 486 serisinin 80486SX'ine eşdeğer, ancak tasarım döngüsü bunun 1/1000'ine kısaltılmış.
Geleneksel CPU ile Yapay Zeka CPU Tasarımı
Haberlere göre, ileri düzey yonga üretimi 1.000'den fazla aşamadan geçmek zorundadır. Her aşamada karmaşık hesaplamalar gereklidir ve her adımın neredeyse kusursuz olması gerekir; aynı durum CPU tasarımı ve üretimi için de geçerlidir. Bu zorlu işte, genellikle bir mühendis ekibinin kodu yazması ve ardından EDA araçlarının yardımıyla devre tasarımını tamamlaması gerekir. Bu süreçte, tekrarlanan testler ve doğrulama optimizasyonu vazgeçilmezdir. Bunun nedeni, sürecin son derece karmaşık ve zahmetli olması, ayrıca son derece emek ve kaynak yoğun olmasıdır. Bazen büyük ölçekli bir yonga tasarım projesini tamamlamak aylar hatta yıllar sürebilir. Intel K486 CPU'yu örnek alırsak, sadece doğrulama aşaması 190 gün sürer.
BSD (Binary Speculation Diagram) algoritmasına dayanan Enlightenment 1 araştırmacıları, yapay zeka teknolojisini kullanarak test senaryolarının giriş-çıkış (IO) verilerinden doğrudan CPU tasarımlarını otomatik olarak oluşturuyor. Bu süreçte mühendislerin herhangi bir kod veya doğal dil açıklaması sağlamasına gerek yoktur ve işlem 5 saat içinde tamamlanır. Eğitim süreci 5 saatten az sürse de, %99,999999999'un üzerinde doğrulama testi doğruluğu sağlayabilir; bu nedenle, gereksinimleri karşılayan devre mantığını doğrudan oluşturmak için yalnızca test senaryolarına ihtiyaç duyulur ve bu da geleneksel tasarım sürecindeki mantık tasarımı ve doğrulama aşamalarını ortadan kaldırabilir.
Aslında, yapay zekanın bir çip üretmesi bu ilk kez olmuyor. Daha önce, New York Üniversitesi Tandon Mühendislik Fakültesi'nden araştırmacılar, ChatGPT-4'ü kullanarak basit İngilizce "diyaloglar" yoluyla bir mikroişlemci çipi üretmişlerdi. Bir saat içinde dört milyon mantık kapısı üretildi; bu, GPT-4 ile tasarlanabilen mevcut devre ölçeğinin 4.000 katı büyüklüğünde.
Günümüzde yapay zeka teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, giderek daha fazla şirket bu teknolojiyi yonga tasarımı ve üretimine dahil etmeye başladı. Bazı sektör uzmanları, Enlightenment No. 1 CPU’nun performansı hâlâ nispeten düşük olsa da ve üst düzey CPU’larla karşılaştırılamasa da, yapay zeka sürekli olarak eğitilir ve teknik yollar sürekli olarak araştırılırsa, yapay zeka tarafından otomatik olarak üretilen CPU’nun 5 yıl içinde -10 yıl içinde, insan uzmanlarının tasarladığı CPU'ların seviyesine ulaşacak, hatta bunu aşacak.
Yapay zekâyla tasarlanan RISC-V CPU'yu ISA'dan silikona değerlendirme
Yapay zekâ işlemcisi ifadesi, bir dil modelinin bitmiş yongayı tek başına tasarladığı izlenimini verebilir; oysa yapay zekâ destekli bir RISC-V CPU her geliştirme aşamasında ayrı değerlendirilmelidir. Model mimari metni önerebilir, RTL üretebilir, derleyici hatalarını düzeltebilir veya parametre arayabilir. ISA profili, kısıtlar, doğrulama ortamı, sentez kitaplıkları ve sign-off ölçütleri yine mühendislerce belirlenir. Uyumluluk testleri komut davranışını gösterir; zamanlama kapanışını, güç bütünlüğünü, üretilebilirliği ya da gizli durumların yokluğunu kanıtlamaz. Güvenilirlik, üretilen yapıttan ölçülen silikona uzanan izlenebilir kanıta dayanır.
- Üretim payı: Gereksinim, Verilog modülü, testbench veya parametrelerin hangisini modelin oluşturduğunu ve sonraki insan düzenlemelerini açıkça belirtin.
- ISA uygunluğu: Seçilen RV32 ya da RV64 profilini, ayrıcalıkları, istisnaları ve uzantıları bağımsız başvuru modeliyle sınayın.
- RTL güveni: Lint, saat alanı denetimi, assertion, biçimsel eşdeğerlik, rastgele komut akışı ve kapsama kapanışını birlikte uygulayın.
- PPA karşılaştırması: Güç, performans ve alanı aynı süreç kitaplığı, gerilim, hedef frekans, bellek makrosu ve fiziksel kısıtlarla kıyaslayın.
- Silikon kanıtı: FPGA gösterimini üretilmiş yongadan ayırın; frekans, iş yükü, verim örneği ve hataları yalnız ölçülen koşullar için bildirin.
Ancak, yapay zekanın gelecekte insan çip tasarımcılarını gerçekten "ortadan kaldıracağı" konusunda şüphelerim var. Sonuçta, güçlü yapay zeka aşamasına ulaşılana kadar, yapay zeka yalnızca yardımcı bir araç olarak kullanılabilir. Ne de olsa, insan çip tasarımcılarının sürekli yenilikçiliği, çip teknolojisinin sürekli gelişiminin ve ilerlemesinin temelini oluşturmaktadır.
