Nel complesso mondo della progettazione del silicio, garantire la precisione e l'affidabilità dei nostri progetti è fondamentale. Man mano che i nostri chip diventano più sofisticati, il processo di ricerca dei bug, ovvero l'identificazione e la correzione degli errori nei nostri progetti, diventa ancora più critico. L’intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per rivoluzionare il settore della progettazione del silicio migliorando le nostre capacità di ricerca dei bug. Come? Sperimentiamo!
Esperimento 4: Caccia agli insetti
Per dimostrare l’efficacia dell’intelligenza artificiale generativa nella progettazione del silicio, ho condotto un esperimento con GPT-4 di OpenAI. Abbiamo fornito al sistema una specifica di progettazione (proveniente da https://mathcircle.berkeley.edu/sites/default/files/archivedocs/2010_2011/contest/1011contestpdf/comp8.pdf) insieme all'implementazione del progetto. L'obiettivo? Per vedere se GenAI potrebbe identificare eventuali bug.
Specifiche di progetto: Su una scacchiera 5×5 un re si muove secondo le seguenti regole: 1. Può muoversi di una casella alla volta, orizzontalmente, verticalmente o diagonalmente. 2. Può muoversi in ciascuna delle otto direzioni consentite al massimo tre volte nel suo intero percorso.
Di seguito è riportato l'output del modello GenAI:
1. Bug: sovrascrivere cur_x_pos con cur_y_pos altrimenti comincia cur_x_pos <= nxt_y_pos; cur_y_pos <= nxt_y_pos; FINE Questa sezione farà sì che l'attuale posizione x del re (cur_x_pos) assuma sempre il valore di nxt_y_pos, che non è corretto. Controesempio: Scenario di input: supponiamo che il re sia nella posizione (2,2) e che move_request abbia la direzione = 3'b010 (Su). Transizione progettuale: Previsto: cur_x_pos rimane 2 e cur_y_pos diventa 3. Effettivo: sia cur_x_pos che cur_y_pos diventano 3. Risultato: Risultato atteso: il Re si muove in (2,3). Risultato effettivo: il Re si muove in (3,3).
2. Bug: inizializzazione cur_moves_count[] su zero if (reimposta) cur_moves_count[dir] <= 3'd0; I conteggi dei movimenti di tutte le direzioni vengono inizializzati a zero al momento del ripristino. Tuttavia, la condizione per verificare il numero massimo di mosse utilizza < 3'd3, il che significa che il re può muoversi 4 volte in ciascuna direzione prima che venga sollevato un errore. Controesempio: Scenario di input: supponiamo che il re sia nella posizione (0,0) e che vengano fornite quattro move_request consecutive con direzione = 3'b000 (Destra). Transizione progettuale: Previsto: dopo 3 mosse a destra, la quarta mossa dovrebbe attivare un errore. Effettivo: il Re si muove quattro volte a destra senza generare errori. Risultato: Risultato atteso: il Re si muove su (4) e quindi viene attivato l'errore. Risultato effettivo: il Re si muove su (3,0) senza errori.
3. Bug: mancanza di controllo dei confini Sebbene il codice contenga controlli di confine per il movimento del re sulla scacchiera, non tiene conto della possibilità che l'aggiunta o la sottrazione dai valori a 3 bit possa provocare errori di roll-over. Ad esempio, se cur_x_pos è 3'd7 (cosa che non dovrebbe accadere in base alla progettazione attuale, ma potrebbe essere dovuta a influenze esterne o altri problemi di progettazione), sottraendo 1 potrebbe risultare 0 anziché il 6 previsto a causa del bit roll-over . Controesempio: Questo potrebbe essere un bug teorico poiché il design attuale non consente il verificarsi di uno scenario del genere. Tuttavia, è essenziale tenerne conto per un design robusto. Raccomandazione: è possibile migliorare i controlli dei confini e aggiungere ulteriori controlli di integrità per garantire che la posizione del re non esca mai dall'intervallo valido.
Osservazioni intriganti
- Identificazione del bug: Il modello GenAI ha individuato una discrepanza specifica tra le specifiche di progettazione e la sua implementazione con un controesempio adeguato che include lo scenario, le transizioni e l'analisi dei risultati effettivi rispetto a quelli attesi. Questo era davvero un vero e proprio bug che necessitava di essere corretto.
- Falso negativo: Come ogni strumento, l’intelligenza artificiale generativa non è infallibile. Ha evidenziato un problema che, dopo un esame più attento, si è rivelato non essere un bug. Ciò serve a ricordare che, sebbene l’intelligenza artificiale possa essere un prezioso assistente, la competenza e il giudizio umani rimangono cruciali nel processo di convalida.
- Problema di miglioramento: Oltre alla semplice caccia ai bug, il modello GenAI proponeva anche un miglioramento: un suggerimento per migliorare il design che non necessariamente risolveva un bug ma piuttosto ottimizzava ulteriormente il design. Questo vantaggio inaspettato dimostra come l’intelligenza artificiale possa non solo aiutare a individuare gli errori ma anche a suggerire innovazioni.
Il panorama di domani – Editor/analizzatori di codice HDL basati su GenAI!
Le implicazioni di questo esperimento sono profonde. Integrando gli strumenti di intelligenza artificiale generativa nel nostro flusso di sviluppo del codice HDL, possiamo:
- Accelera il processo di ricerca dei bug: Automatizzare le fasi iniziali del rilevamento dei bug può ridurre le ore di lavoro spese nel debug di lunghe forme d'onda di simulazione.
- Riduci i costi di verifica: Con meno bug rimasti da trovare per gli strumenti/gli ingegneri di verifica, la chiusura della verifica può essere raggiunta prima, con conseguenti risparmi sui costi a lungo termine.
In conclusione
Mentre il settore dei semiconduttori continua ad evolversi, sfruttare strumenti come l’intelligenza artificiale generativa può darci un vantaggio, garantendo che i nostri progetti non solo siano privi di errori, ma anche spingendo i limiti di ciò che è possibile. È solo questione di tempo prima che i co-piloti e i plug-in ottengano un’ampia adozione in tutto il settore.
Leggi anche:
IA generativa per la progettazione del silicio – Articolo 3 (Simulare il mio progetto)
IA generativa per la progettazione del silicio – Articolo 2 (Debug della mia forma d'onda)
IA generativa per la progettazione del silicio – Articolo 1 (Codice My FSM)
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- Fonte: https://semiwiki.com/eda/338432-generative-ai-for-silicon-design-article-4-hunt-for-bugs/
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