Üretken yapay zeka, sayısız olguyu anlama, tahmin etme ve açıklama gücünü defalarca sergiledi. Sanat ve metin alanındaki ünlü uygulamalarının ötesinde, donanım mühendisliğinin niş alanında da dalgalanmalar yaratıyor. Bu makalede araştırmamız, Üretken Yapay Zekanın donanım tasarımı simülasyonunun ayrılmaz bir parçası olan karmaşık davranışları anlama ve tahmin etme potansiyeline odaklanıyor. Çağdaş bir Üretken Yapay Zeka modeli kullanarak, bunun simüle edilmiş ortamlarda tipik donanım modüllerinin karmaşıklıklarını nasıl yorumladığını inceledik.

Deney 3: Tasarımımı Simüle Et

En son deneyimimiz, Üretken Yapay Zekanın, dijital tasarımlarda paylaşılan kaynaklara erişimi yönetmede temel öneme sahip olan donanım hakemlerinin davranışlarını anlama ve tahmin etme becerisine odaklanıyor. OpenAI'nin GPT4'ünü kullanarak bir hakem modülünün karmaşık davranışını değerlendirdik (kaynak: https://github.com/lowRISC/opentitan/blob/master/hw/ip/prim/rtl/prim_arbiter_tree.sv), birden fazla talep sahibi için özel olarak tasarlanmış öngörülebilir bir round-robin hakemi. Hata yapmayın, aşağıda gösterilen ikinci test sonucu, Üretken Yapay Zekanın "ağaç" uygulamasını gerçekten anladığını ve genel bir dönüşümlü hakem davranışı önermediğini kanıtlıyor.

Oluşturulan Simülasyonlar (Gerçek Simülasyonlarla Doğrulanmış)

İstem 1 (test 1): 8 sayıda istek sahibi için ve hazır_i her zaman ileri sürülürse, tüm istekler sürekli olarak ileri sürülürse hibelerin sırası ne olacaktır? Yanıt 1: [1 1 1 1 1 1 1 1] sabit istek vektörü için ve her zaman hazır_i ileri sürüldüğü için, prim_arbiter_tree modülü, bağışı istek sahipleri arasında adil bir şekilde döndürecektir. Hakemin davranışı, yakın zamanda verilen talep sahibini maskelemek ve diğer bekleyen taleplere öncelik vermek için tasarlanmıştır. Bu şekilde hakem, her talep sahibinin dönüşümlü bir şekilde eşit fırsata sahip olmasını sağlar. Bu hakemin tasarımı göz önüne alındığında, eğer tüm talep sahipleri sürekli olarak taleplerini öne sürüyorsa, onayların sırası şu şekilde olacaktır: Talep Eden 0 (hakemin varsayılan olarak bununla başlayacağı varsayılarak) Talep Eden 1 Talep Eden 2 Talep Eden 3 Talep Eden 4 Talep Eden 5 Talep Eden 6 Talep Eden 7 Daha sonra İstek Sahibi 0'a geri dönelim ve bu şekilde bir döngü halinde devam edelim. Gnt_o çıkışı açısından: [1 0 0 0 0 0 0 0] [0 1 0 0 0 0 0 0] [0 0 1 0 0 0 0 0] [0 0 0 1 0 0 0 0] [0 0 0 0 1 0 0 0] [0 0 0 0 0 1 0 0] [0 0 0 0 0 0 1 0] [0 0 0 0 0 0 0 1] Sonra [1 0 0 0 0 0 0 0]'a geri dönün, ve benzeri. Tüm istekler sürekli olarak onaylandığı ve hazır_i onaylandığı sürece hibeler bu şekilde devam edecektir.

İstem 2 (test 2): 8 sayıda istek sahibi için ve her zaman hazır_i ileri sürüldüğü için, tüm istekler 1 ile 0 arasında geçiş yapıyorsa hibelerin sırası ne olacaktır? Yanıt 2: Tüm istekler 1 ile 0 arasında geçiş yapıyorsa geçiş sırası önemli olacaktır. Tüm istek sahiplerinin aynı anda geçiş yaptığını, yani bir döngüde hepsinin 1 olduğunu, bir sonraki döngüde hepsinin 0 olduğunu ve ardından hepsine 1'e döndüğünü ve bu şekilde devam ettiğini varsayalım. prim_arbiter_tree modülünün davranışı göz önüne alındığında ve tasarıma dayalı olarak, eğer hazır_i her zaman ileri sürülürse: Döngü 1: req_i = [1 1 1 1 1 1 1 1] - İstek sahibi 0, en yüksek önceliğe sahip olduğu için verilir. Döngü 2: req_i = [0 0 0 0 0 0 0 0] - Hiçbir istek ileri sürülmediği için onay yok. Döngü 3: req_i = [1 1 1 1 1 1 1 1] - Talep Sahibi 1 kabul edilir. İstek sahibi 0'ın isteği, bir isteğin olduğu en son döngüde verildiği için maskelenmiştir. Döngü 4: req_i = [0 0 0 0 0 0 0 0] - Onay yok. Döngü 5: req_i = [1 1 1 1 1 1 1 1] - İstek sahibi 2 kabul edilir. ...ve benzeri. Onaylanan talep sahiplerinin sırası şu şekilde olacaktır: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ve ardından tekrar 0'a dönecektir. Bu model iki birleşik davranışın sonucudur: Hakemin yerleşik yuvarlaması. robin önceliklendirmesi. Tüm istek sinyallerinin eşzamanlı olarak değiştirilmesi. İstekler her alternatif döngüde kapalı olduğundan, her istek sahibi, ilgili istek sinyali açıkken bir dönüş alır.

Yapay Zeka Odaklı Donanım Simülasyonlarını Hayal Edin

Yapay zekanın, tam teşekküllü bir simülasyon test tezgahı kurmanıza gerek kalmadan donanım tasarımınızı sorgulamanıza yardımcı olduğu, DUT'unuzu akıl sağlığı açısından test etmenize olanak tanıdığı, gerçekten ateşlemeden tasarım alıştırması yaptığınız (bir tasarımın üst düzey davranışını anladığınız) bir senaryo hayal edin EDA simülatörünüzü açın. Ön sonuçlar umut verici ve daha fazla ilerlemeyle birlikte yapay zekanın donanım simülasyon araç setindeki konumunu sağlamlaştıracağı açık.

Zorluklar ve İleriye Doğru İvme

Bu öncü arazide gezinmek zorluklardan yoksun değildir. Yapay zeka etkileyici tahminler sunsa da doğruluk ve güvenilirliği sağlamak için bunların gerçek donanım simülasyonlarıyla titizlikle doğrulanması gerekir. Deneysel doğrulama olmadan yalnızca yapay zekaya güvenmek tehlikeli olabilir. Ek olarak, yapay zeka standart kalıpları tanıma konusunda usta olsa da, incelikli ayrıntılar geleneksel değerlendirme yöntemleri gerektirebilir.

Kapanış ise

Yapay zekanın donanım tasarımı simülasyonuna entegrasyonu, yenilik ve verimliliğin bir karışımını vaat eden heyecan verici bir sınırdır. Bu yolda ilerlemeye devam ederken, yapay zeka ile donanım tasarımı simülasyonu arasındaki simbiyotik ilişki, benzeri görülmemiş olasılıklarla dolu bir geleceğe işaret ediyor. Donanım tasarımında bir sonraki bölüm açılıyor ve bu, ilgili tüm paydaşlar için heyecan verici bir dönem!

Ayrıca Oku:

Silikon Tasarımı için Üretken Yapay Zeka – Madde 2 (Dalga Biçimimde Hata Ayıklama)

Silikon Tasarımı için Üretken Yapay Zeka – Madde 1 (My FSM'yi Kodlayın)

Bu gönderiyi şu yolla paylaş:

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://semiwiki.com/artificial-intelligence/337556-generative-ai-for-silicon-design-article-3-simulate-my-design-2/