В Институте компьютерных технологий Китайской академии наук предложили основанную на ИИ систему автоматизации проектирования процессорных чипов. В рамках парадигмы полностью автоматизированного проектирования на основе высокоуровневых функциональных требований формируется проверенный высокопроизводительный аппаратно-программный стек решений. Исследователи выделяют основную проблему, препятствующую полной автоматизации, — значительный объем ручной работы для интерпретации исходных спецификаций на естественном языке, поскольку инструментам автоматизированного проектирования нужны строгие формальные описания с использованием таких языков, как Си/C++, Verilog или VHDL. Исследователи предложили трехкомпонентную рамочную структуру, основанную на специализированной доменной большой модели процессорного чипа — LPCM (Large Processor Chip Model), — аналоге LLM типа GPT, но обученной только на данных проектирования процессоров. LPCM читает неформальные описания, разрешает неоднозначности и генерирует начальный формальный дизайн на языке высокого уровня. Из-за дефицита качественных обучающих данных особую важность приобретают синтез данных и их кросс-верификация. Второй компонент отвечает за функциональную корректность. Не полагаясь на результаты работы только одной модели, платформа интегрирует инструменты автоматической проверки для анализа промежуточных проектов и использует полученные данные для автоматического исправления ошибок. Третий компонент решает проблему оптимизации производительности в огромном пространстве возможных дизайнов чипов. Для этого дизайны-кандитаты (варианты архитектуры, логики, схем) образуют дерево, в корне которого — базовая спецификация, а ветви — изменения компонентов (конвейера, кеша, АЛУ). LLM предсказывает и измеряет производительность в промежуточных узлах, «обрезает» медленные ветви и фокусируется только на быстрых.
