在当今快节奏的世界中,半导体设计的创新是一项永恒的需求。对更快、更准确、更创新的解决方案的需求为探索生成式人工智能(#GenerativeAI)在半导体设计开发领域的潜力铺平了道路。能做到吗?当然可以!在本系列文章中,我们将深入探讨令人兴奋的实验,展示生成式人工智能如何彻底改变半导体设计。
实例 1 - 从 FSM 图到 SV 代码
第一个实验通过将有限状态机 (FSM) 图转换为 SystemVerilog (SV) 代码,展示了生成式人工智能的非凡能力。
在本例中,谷歌的生成式人工智能模型--BARD 被用来生成一个自动售货机 FSM 的 SystemVerilog 实现。
状态机图片:
代码如下:
// Vending machine FSM
// Disclaimer: This code is not tested for correctness
module vending_machine (
input clk,
input reset,
input coin_inserted,
input product_selected,
input product_dispensed,
output reg dispense_product,
output reg return_coin
);
// Define the states
localparam [2:0] IDLE = 3'b000;
localparam [2:0] COIN_INSERTED = 3'b001;
localparam [2:0] PRODUCT_SELECTED = 3'b010;
localparam [2:0] PRODUCT_DISPENSED = 3'b011;
localparam [2:0] OUT_OF_STOCK = 3'b100;
// Define the registers
reg [2:0] current_state;
// Transition logic
always @(posedge clk or posedge reset) begin
if (reset) begin
current_state <= IDLE;
end else begin
case (current_state)
IDLE: begin
if (coin_inserted) begin
current_state <= COIN_INSERTED;
end else begin
current_state <= IDLE;
end
end
COIN_INSERTED: begin
if (product_selected) begin
current_state <= PRODUCT_SELECTED;
end else begin
current_state <= COIN_INSERTED;
end
end
PRODUCT_SELECTED: begin
if (product_dispensed) begin
current_state <= PRODUCT_DISPENSED;
end else if (out_of_stock) begin
current_state <= OUT_OF_STOCK;
end else begin
current_state <= PRODUCT_SELECTED;
end
end
PRODUCT_DISPENSED: begin
current_state <= IDLE;
end
OUT_OF_STOCK: begin
current_state <= IDLE;
end
endcase
end
end
// Output logic
always @(posedge clk) begin
case (current_state)
PRODUCT_DISPENSED: begin
dispense_product <= 1'b1;
end
default: begin
dispense_product <= 1'b0;
end
endcase
end
always @(posedge clk) begin
case (current_state)
OUT_OF_STOCK: begin
return_coin <= 1'b1;
end
default: begin
return_coin <= 1'b0;
end
endcase
end
endmodule
有限状态机在芯片设计中得到广泛应用,以下是生成式人工智能如何发挥关键作用:
提高生产力:有了生成式人工智能,创建和更新图表变得轻而易举。设计人员现在可以专注于高级概念,让人工智能来做基础工作。这不仅加快了开发过程,还能在需要更改设计时迅速进行迭代。
更高的准确性:FSM 已经成为硬件设计的标准化工具。生成式人工智能模型经过大量数据集的训练,能够熟练地将这些图表转换为准确的 SV 代码。减少了人为错误,提高了代码质量。
提高创新能力:生成式人工智能的速度和准确性为快速探索新的设计理念打开了大门。设计人员可以利用各种 FSM 图表进行头脑风暴和实验,从而推动创新。这种灵活性使每一代半导体器件都能更快地集成先进功能。
虽然生成式人工智能前景广阔,但必须谨慎行事。生成的代码不一定总是完美的。在将人工智能生成的代码部署到生产环境之前,设计人员必须对其进行审查和严格测试。彻底的验证过程对于确保最终半导体设计的可靠性和功能性至关重要。
作者:EETOP编译整理
文章来源:EETOP
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