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Un equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Nueva York (NYU) ha hecho lo que parec\u00eda imposible: han dise\u00f1ado con \u00e9xito un chip semiconductor sin lenguaje de definici\u00f3n de hardware. Usando solo un lenguaje sencillo, y las definiciones y ejemplos dentro de \u00e9l que pueden definir y describir un procesador de semiconductores, el equipo mostr\u00f3 lo que el ingenio humano, la curiosidad y el conocimiento b\u00e1sico pueden hacer con la ayuda de la destreza de IA de ChatGPT.<\/p>\n
Si bien sorprende, va m\u00e1s all\u00e1: el chip no solo fue dise\u00f1ado. Fue fabricado; fue evaluado y funcion\u00f3. El uso de un ingl\u00e9s sencillo por parte de los dos ingenieros de hardware muestra cu\u00e1n valioso y poderoso puede ser ChatGPT (como si todav\u00eda tuvi\u00e9ramos dudas, despu\u00e9s de la cantidad de cosas asombrosas que ya ha hecho).<\/p>\n\nEl chip dise\u00f1ado por el equipo de investigaci\u00f3n y ChatGPT no era un procesador completo; nada en el camino de un procesador Intel o AMD como los de nuestra lista de las mejores CPU. Pero es un elemento de una CPU completa: la l\u00f3gica responsable de crear una nueva arquitectura de microprocesador basada en un acumulador de 8 bits. Los acumuladores son esencialmente registros (memoria) donde se almacenan los resultados de los c\u00e1lculos intermedios hasta que se completa un c\u00e1lculo principal. Pero son parte integral de c\u00f3mo funcionan las CPU; quiz\u00e1s tambi\u00e9n se puedan dise\u00f1ar otros bits necesarios.<\/p>\n
Por lo general, los equipos trabajan en varias etapas para llevar un chip al dise\u00f1o y la fabricaci\u00f3n; una de esas etapas tiene que ver con la traducci\u00f3n del \u00abingl\u00e9s simple\u00bb que describe el chip y sus capacidades a un lenguaje descriptor de hardware (HDL) elegido (como Verilog), que representa la geometr\u00eda real, la densidad y la disposici\u00f3n general de los diferentes elementos dentro el chip que se requiere para el grabado en s\u00ed.<\/p>\n
ChatGPT es una m\u00e1quina de reconocimiento de patrones (al igual que los humanos, aunque ambos somos un poco m\u00e1s que eso tambi\u00e9n), es una ayuda incre\u00edble con lenguajes de cualquier tipo: vocal, escrito y, aqu\u00ed espec\u00edficamente, basado en hardware. ChatGPT permiti\u00f3 a los ingenieros saltarse la etapa de HDL, que, si bien es impresionante, debe dejar un poco nerviosos a los especialistas en ingenier\u00eda de HDL. Especialmente porque los investigadores dijeron que esperan menos errores inducidos por humanos en el proceso de traducci\u00f3n de HDL, contribuir a las ganancias de productividad, acortar el tiempo de dise\u00f1o y el tiempo de comercializaci\u00f3n, y permitir dise\u00f1os m\u00e1s creativos.<\/p>\n\n\n\u201cEstamos interesados \u200b\u200ben saber qu\u00e9 tan buenos son los modelos\u201d, dijo. \u201cMuchas personas miran estos modelos y dicen: ‘Estos modelos son solo juguetes, en realidad’. Y no creo que sean juguetes. Todav\u00eda no est\u00e1n en todas partes, pero definitivamente lo estar\u00e1n, y por eso hicimos Chip Chat, casi como una demostraci\u00f3n de prueba de concepto\u201d.<\/p>Dr. Hammond Pearce, NYU Tandon<\/cite><\/figcaption><\/blockquote>\n<\/figure>\nUna cosa que es un poco m\u00e1s preocupante (o discutible, al menos) es el deseo de eliminar la necesidad de fluidez en HDL entre los dise\u00f1adores de chips. Al ser un campo extremadamente especializado y complejo, es una habilidad relativamente rara que es muy dif\u00edcil de dominar.<\/p>\n
\u201cEl gran desaf\u00edo con los lenguajes de descripci\u00f3n de hardware es que no mucha gente sabe c\u00f3mo escribirlos\u201d, dijo el Dr. Pearce. \u201cEs bastante dif\u00edcil convertirse en un experto en ellos. Eso significa que todav\u00eda tenemos a nuestros mejores ingenieros haciendo cosas de baja categor\u00eda en estos idiomas porque no hay tantos ingenieros para hacerlas\u201d.<\/p>\n
Por supuesto, la automatizaci\u00f3n de partes de este proceso ser\u00e1 una gran ayuda. Podr\u00eda aliviar el cuello de botella humano acelerando a los especialistas ya existentes incluso cuando se forman y capacitan nuevos. Pero existe el riesgo de hacer que esta habilidad dependa completamente de una m\u00e1quina basada en software que depende de la electricidad (y la conectividad del servidor, en el caso de ChatGPT) para funcionar.<\/p>\n
Tambi\u00e9n est\u00e1 la cuesti\u00f3n de confiar en lo que es esencialmente una caja negra de software inescrutable y sus resultados. Hemos visto lo que puede suceder con la inyecci\u00f3n r\u00e1pida y los LLM no son inmunes a las vulnerabilidades. Incluso podr\u00edamos considerar que tienen vulnerabilidades expandidas ya que, adem\u00e1s de ser un software, es un software que resulta de un entrenamiento. Y no es ciencia ficci\u00f3n considerar la opci\u00f3n de que un LLM basado en chip se infecte durante su fase de entrenamiento para introducir una puerta trasera basada en hardware \u00abdemon\u00edacamente inteligente\u00bb que conduzca a… alg\u00fan lugar. Esto puede sonar hiperb\u00f3lico, y s\u00ed, est\u00e1 en el extremo inferior absoluto de la escala de posibilidades; pero con el malware mutante y otras sorpresas desagradables que surgen incluso de las versiones actuales de Large Language Models, \u00bfqu\u00e9 decir de lo que arrojar\u00e1n ma\u00f1ana?<\/p>\n\n\n
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<\/picture><\/p>\n<\/div>\n<\/div>El flujo de dise\u00f1o para usar LLM para crear un IC (Circuito Integrado). <\/span>(Cr\u00e9dito de la imagen: NYU Tandon)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nLos investigadores utilizaron modelos de lenguaje grande (LLM) disponibles comercial y p\u00fablicamente para trabajar en ocho ejemplos de dise\u00f1o de hardware, trabajando a trav\u00e9s del texto en ingl\u00e9s simple hacia su equivalente Verilog (HDL) en una interacci\u00f3n en vivo de ida y vuelta entre los ingenieros y el LLM.<\/p>\n
\u201cEste estudio result\u00f3 en lo que creemos que es el primer HDL completamente generado por IA enviado para la fabricaci\u00f3n en un chip f\u00edsico\u201d, dijo el Dr. Hammond Pearce de NYU Tandon, profesor asistente de investigaci\u00f3n y miembro del equipo de investigaci\u00f3n. \u201cAlgunos modelos de IA, como ChatGPT de OpenAI y Bard de Google, pueden generar c\u00f3digo de software en diferentes lenguajes de programaci\u00f3n, pero su aplicaci\u00f3n en el dise\u00f1o de hardware a\u00fan no se ha estudiado en profundidad. Esta investigaci\u00f3n muestra que la IA tambi\u00e9n puede beneficiar la fabricaci\u00f3n de hardware, especialmente cuando se usa conversacionalmente, donde puede tener una especie de ida y vuelta para perfeccionar los dise\u00f1os\u201d.<\/p>\n
Ya existen varias herramientas de automatizaci\u00f3n de dise\u00f1o electr\u00f3nico (EDA), con IA que muestran resultados impresionantes en el dise\u00f1o de chips y otros elementos. Pero ChatGPT no es una pieza de software especializado; aparentemente, puede escribir poes\u00eda y hacer un cameo en EDA. El camino para convertirse en un dise\u00f1ador de EDA ahora tiene una barrera de conocimiento mucho m\u00e1s baja para entrar. Quiz\u00e1s alg\u00fan d\u00eda, se abran suficientes bits y piezas de la CPU para que cualquier persona con suficiente determinaci\u00f3n (y ayuda invaluable) de ChatGPT pueda dise\u00f1ar su arquitectura de CPU en casa.<\/p>\n
S\u00ed, se pueden hacer muchas preguntas sobre lo que eso significa. \u00bfPero no tiene potencial?<\/p>\n<\/div>\n
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