In the complex world of silicon design, ensuring the accuracy and reliability of our designs is paramount. As our chips become more sophisticated, the process of bug hunting—identifying and rectifying errors in our designs—becomes even more critical. Generative AI has the potential to revolutionize the silicon design industry by enhancing our bug-hunting capabilities. How? Let us experiment!
Experiment 4: Hunt for Bugs
To demonstrate the efficacy of Generative AI in silicon design, I conducted an experiment with OpenAI’s GPT-4. We provided the system with a design specification (sourced from https://mathcircle.berkeley.edu/sites/default/files/archivedocs/2010_2011/contest/1011contestpdf/comp8.pdf) alongside an implementation of the design. The goal? To see if GenAI could identify any bugs.
Design Specification: On a 5 × 5 chessboard, a king moves according to the following rules: 1. It can move one square at a time, horizontally, vertically, or diagonally. 2. It can move in each of the eight allowable directions at most three times in its entire route.
Following is the output from GenAI model:
1. Bug: Overwriting the cur_x_pos with cur_y_pos else begin cur_x_pos <= nxt_y_pos; cur_y_pos <= nxt_y_pos; end This section will cause the current x position of the king (cur_x_pos) to always take the value of nxt_y_pos, which is incorrect. Counterexample: Input Scenario: Assume the king is at position (2,2) and the move_request is provided with direction = 3'b010 (Up). Design Transition: Expected: cur_x_pos remains 2 and cur_y_pos becomes 3. Actual: Both cur_x_pos and cur_y_pos become 3. Outcome: Expected Outcome: King moves to (2,3). Actual Outcome: King moves to (3,3).
2. Bug: cur_moves_count[] initialization to zero if (reset) cur_moves_count[dir] <= 3'd0; All directions' move counts are initialized to zero upon reset. However, the condition to check for maximum moves uses < 3'd3, meaning the king can move 4 times in each direction before an error is raised. Counterexample: Input Scenario: Assume the king is at position (0,0) and four consecutive move_requests are provided with direction = 3'b000 (Right). Design Transition: Expected: After 3 moves to the right, the 4th move should trigger an error. Actual: King moves four times to the right without triggering an error. Outcome: Expected Outcome: King moves to (3,0) and then error is triggered. Actual Outcome: King moves to (4,0) without an error.
3. Bug: Lack of Boundary Check Although the code contains boundary checks for the movement of the king on the chessboard, it does not account for the possibility that adding or subtracting from the 3-bit values might result in roll-over errors. For instance, if cur_x_pos is 3'd7 (which shouldn't happen based on the current design, but might due to external influences or other design issues), subtracting 1 might result in 0 rather than an expected 6 due to bit roll-over. Counterexample: This might be a theoretical bug as the current design does not allow for such a scenario to happen. However, it's essential to consider this for robust design. Recommendation: Boundary checks can be improved, and additional sanity checks can be added to ensure that the position of the king never goes outside the valid range.
Intriguing Observations
- Bug Identification: GenAI model pinpointed a specific discrepancy between the design specification and its implementation with a proper counterexample including the scenario, transitions and actual vs expected outcome analysis. This was indeed a genuine bug that needed rectification.
- שלילי כוזב: Like any tool, Generative AI is not infallible. It did highlight an issue which, upon closer inspection, turned out not to be a bug. This serves as a reminder that while AI can be a valuable assistant, human expertise and judgment remain crucial in the validation process.
- Enhancement Issue: Beyond just bug hunting, GenAI model also proposed an enhancement—a suggestion for improving the design that wasn’t necessarily fixing a bug but rather optimizing the design further. This unexpected benefit demonstrates how AI can not only help in finding mistakes but also in suggesting innovations.
Tomorrow’s Landscape – GenAI powered HDL Code Editors/Analyzers!
The implications of this experiment are profound. By integrating Generative AI tools into our HDL code development flow, we can:
- Accelerate the bug-hunting process: Automating the initial stages of bug detection can reduce the man-hours spent in the debugging long simulation waveforms.
- Reduce verification cost: With fewer bugs left for verification tools/engineers to find, verification closure can be achieved sooner, leading to cost savings in the long run.
לסיכום
As the semiconductor industry continues to evolve, leveraging tools like Generative AI can give us an edge, ensuring that our designs are not only error-free but also pushing the boundaries of what’s possible. It is only a matter of time when co-pilots and plug-ins gain wide adoption across the industry.
גם לקרוא:
Generative AI for Silicon Design – Article 3 (Simulate My Design)
AI גנרטיבי לעיצוב סיליקון - סעיף 2 (נפה באגים בצורת הגל שלי)
AI גנרטיבי לעיצוב סיליקון - סעיף 1 (קוד ה-FSM שלי)
שתף את הפוסט הזה באמצעות:
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://semiwiki.com/eda/338432-generative-ai-for-silicon-design-article-4-hunt-for-bugs/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- $ למעלה
- 1
- 4th
- 7
- 8
- a
- פי
- חֶשְׁבּוֹן
- דיוק
- הושג
- לרוחב
- ממשי
- הוסיף
- מוסיף
- נוסף
- אימוץ
- לאחר
- AI
- תעשיות
- להתיר
- בַּצַד
- גם
- למרות
- תמיד
- an
- אנליזה
- ו
- כל
- ARE
- מערך
- מאמר
- AS
- עוזר
- לְהַנִיחַ
- At
- אוטומציה
- מבוסס
- BE
- להיות
- הופך להיות
- לפני
- להתחיל
- תועלת
- ברקלי
- בֵּין
- מעבר
- קצת
- שניהם
- גבולות
- חרק
- ציד באגים
- באגים
- אבל
- by
- CAN
- יכולות
- מקרה
- לגרום
- לבדוק
- בדיקות
- שחמט
- שבבי
- קרוב יותר
- סגירה
- קוד
- השוואה
- מורכב
- מצב
- מנוהל
- רצופים
- לשקול
- מכיל
- ממשיך
- עלות
- חיסכון עלויות
- יכול
- לִיצוֹר
- קריטי
- מכריע
- נוֹכְחִי
- לְהַגדִיר
- להפגין
- מדגים
- עיצוב
- עיצובים
- מְפוֹרָט
- איתור
- צעצועי התפתחות
- DID
- כיוון
- כיוונים
- אי התאמה
- עושה
- מטה
- ראוי
- כל אחד
- אדג '
- יעילות
- אחר
- סוף
- שיפור
- לְהַבטִיחַ
- הבטחתי
- שלם
- שגיאה
- שגיאות
- חיוני
- Ether (ETH)
- אֲפִילוּ
- להתפתח
- עולה
- צפוי
- לְנַסוֹת
- מומחיות
- חיצוני
- פחות
- מציאת
- תזרים
- הבא
- בעד
- ארבע
- החל מ-
- פונקציונלי
- נוסף
- לְהַשִׂיג
- גנרטטיבית
- AI Generative
- אמיתי
- לתת
- מטרה
- Goes
- לקרות
- לעזור
- להבליט
- להחזיק
- איך
- אולם
- HTTPS
- בן אנוש
- ציד
- ציד
- i
- הזדהות
- לזהות
- if
- הפעלה
- השלכות
- משופר
- שיפור
- in
- כולל
- להצביע
- תעשייה
- בתחילה
- חידושים
- קלט
- למשל
- שילוב
- אל תוך
- סוגיה
- בעיות
- IT
- שֶׁלָה
- רק
- המלך
- חוסר
- נוף
- מוביל
- עזבו
- לתת
- מינוף
- כמו
- להגביל
- ארוך
- דבר
- max-width
- מקסימום
- משמעות
- יכול
- טעויות
- מודל
- מודול
- יותר
- רוב
- המהלך
- תנועה
- מהלכים
- my
- בהכרח
- נחוץ
- שלילי
- לעולם לא
- of
- on
- ONE
- רק
- מיטוב
- or
- אחר
- שלנו
- הַחוּצָה
- תוֹצָאָה
- תפוקה
- בחוץ
- הגדול ביותר
- עבור
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- עמדה
- אפשרות
- אפשרי
- הודעה
- פוטנציאל
- מופעל
- להציג
- תהליך
- עמוק
- תָקִין
- מוּצָע
- ובלבד
- דוחף
- מורם
- רכס
- במקום
- חומר עיוני
- המלצה
- להפחית
- רג
- אמינות
- להשאר
- שְׂרִידִים
- תזכורת
- לבקש
- תוצאה
- לְחוֹלֵל מַהְפֵּכָה
- תקין
- חָסוֹן
- מסלול
- כללי
- הפעלה
- s
- חיסכון
- תרחיש
- סעיף
- לִרְאוֹת
- סמיקונדקטור
- משמש
- צריך
- סיליקון
- הדמיה
- מתוחכם
- מקור
- ספציפי
- מפרט
- בילה
- מרובע
- שלבים
- כזה
- מערכת
- T
- לקחת
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- אז
- תיאורטי
- זֶה
- שְׁלוֹשָׁה
- זמן
- פִּי
- ל
- כלי
- כלים
- מַעֲבָר
- מעברים
- להפעיל
- מופעל
- מפעילה
- הסתובב
- לא צפוי
- על
- זָקוּף
- us
- שימושים
- תקף
- אימות
- בעל ערך
- ערך
- ערכים
- אימות
- נגד
- בֵּמְאוּנָך
- באמצעות
- vs
- היה
- we
- מתי
- אשר
- בזמן
- רָחָב
- יצטרך
- עם
- לְלֹא
- עוֹלָם
- X
- זפירנט
- אפס