실리콘 설계의 복잡한 세계에서는 설계의 정확성과 신뢰성을 보장하는 것이 무엇보다 중요합니다. 칩이 더욱 정교해짐에 따라 설계 오류를 식별하고 수정하는 버그 사냥 프로세스가 더욱 중요해졌습니다. 생성적 AI는 버그 사냥 기능을 향상시켜 실리콘 설계 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 어떻게? 실험해보자!
실험 4: 버그 사냥
실리콘 설계에서 Generative AI의 효능을 입증하기 위해 OpenAI의 GPT-4를 사용하여 실험을 수행했습니다. 우리는 시스템에 설계 사양을 제공했습니다(출처: https://mathcircle.berkeley.edu/sites/default/files/archivedocs/2010_2011/contest/1011contestpdf/comp8.pdf) 디자인 구현과 함께. 목표? GenAI가 버그를 식별할 수 있는지 확인합니다.
디자인 사양: 5 × 5 체스판에서 킹은 다음 규칙에 따라 움직입니다. 1. 수평, 수직, 대각선으로 한 번에 한 칸씩 이동할 수 있습니다. 2. 전체 경로에서 최대 3번까지 8개의 허용 방향으로 각각 이동할 수 있습니다.
다음은 GenAI 모델의 출력입니다.
1. 버그: cur_x_pos를 cur_y_pos로 덮어쓰기 그렇지 않으면 시작하다 cur_x_pos <= nxt_y_pos; cur_y_pos <= nxt_y_pos; 끝 이 섹션에서는 킹(cur_x_pos)의 현재 x 위치가 항상 잘못된 nxt_y_pos 값을 취하도록 합니다. 반례: 입력 시나리오: 킹이 위치 (2,2)에 있고 move_request에 방향 = 3'b010(위)이 제공된다고 가정합니다. 디자인 전환: 예상: cur_x_pos는 2로 유지되고 cur_y_pos는 3이 됩니다. 실제: cur_x_pos와 cur_y_pos가 모두 3이 됩니다. 결과: 예상 결과: King이 (2,3)으로 이동합니다. 실제 결과: King이 (3,3)으로 이동합니다.
2. 버그: cur_moves_count[] 초기화를 3으로 if (재설정) cur_moves_count[dir] <= 0'd3; 재설정 시 모든 방향의 이동 횟수는 3으로 초기화됩니다. 그러나 최대 이동 수를 확인하는 조건은 < 4'd0,0을 사용합니다. 즉, 킹은 오류가 발생하기 전에 각 방향으로 3번 이동할 수 있음을 의미합니다. 반례: 입력 시나리오: 킹이 위치 (000)에 있고 3개의 연속 move_requests가 방향 = 4'b3,0(오른쪽)으로 제공된다고 가정합니다. 디자인 전환: 예상: 오른쪽으로 4,0번 이동한 후 XNUMX번째 이동에서 오류가 발생해야 합니다. 실제: King이 오류 없이 오른쪽으로 XNUMX번 이동합니다. 결과: 예상 결과: King이 (XNUMX)으로 이동한 후 오류가 발생합니다. 실제 결과: King은 오류 없이 (XNUMX)으로 이동합니다.
3. 버그: 경계 확인 부족 코드에는 체스판에서 왕의 움직임에 대한 경계 검사가 포함되어 있지만 3비트 값을 더하거나 빼면 롤오버 오류가 발생할 수 있는 가능성은 고려되지 않습니다. 예를 들어, cur_x_pos가 3'd7인 경우(현재 설계에 따라 발생해서는 안 되지만 외부 영향이나 기타 설계 문제로 인해 발생할 수 있음), 1을 빼면 비트 롤오버로 인해 예상된 0이 아닌 6이 될 수 있습니다. . 반례: 현재 설계에서는 이러한 시나리오가 발생하는 것을 허용하지 않으므로 이는 이론적인 버그일 수 있습니다. 그러나 견고한 설계를 위해서는 이를 고려하는 것이 필수적입니다. 권장사항: 경계 검사를 개선하고, 왕의 위치가 유효한 범위를 벗어나지 않도록 추가 온전성 검사를 추가할 수 있습니다.
흥미로운 관찰
- 버그 식별: GenAI 모델은 시나리오, 전환 및 실제 결과와 예상 결과 분석을 포함한 적절한 반례를 통해 설계 사양과 구현 간의 특정 불일치를 정확히 지적했습니다. 이것은 실제로 수정이 필요한 진짜 버그였습니다.
- 거짓음성: 다른 도구와 마찬가지로 Generative AI도 오류가 없는 것은 아닙니다. 자세히 조사한 결과 버그가 아닌 것으로 판명된 문제가 강조되었습니다. 이는 AI가 귀중한 보조자가 될 수 있지만 검증 프로세스에서는 인간의 전문 지식과 판단이 여전히 중요하다는 점을 상기시켜 줍니다.
- 개선 문제: 단순한 버그 사냥 외에도 GenAI 모델은 개선 사항도 제안했습니다. 이는 반드시 버그를 수정하는 것이 아니라 설계를 더욱 최적화하는 설계 개선을 위한 제안입니다. 이 예상치 못한 이점은 AI가 실수를 찾는 데 도움이 될 뿐만 아니라 혁신을 제안하는 데에도 어떻게 도움이 될 수 있는지를 보여줍니다.
내일의 풍경 – GenAI 기반 HDL 코드 편집기/분석기!
이 실험의 의미는 심오합니다. Generative AI 도구를 HDL 코드 개발 흐름에 통합함으로써 다음을 수행할 수 있습니다.
- 버그 사냥 프로세스를 가속화합니다. 버그 감지의 초기 단계를 자동화하면 긴 시뮬레이션 파형을 디버깅하는 데 소요되는 작업 시간을 줄일 수 있습니다.
- 검증 비용 절감: 검증 도구/엔지니어가 찾아야 할 버그가 줄어들어 검증이 더 빨리 완료되어 장기적으로 비용이 절감됩니다.
결론적으로
반도체 산업이 계속 발전함에 따라 Generative AI와 같은 도구를 활용하면 설계에 오류가 없을 뿐만 아니라 가능한 것의 한계를 뛰어넘는 우위를 확보할 수 있습니다. 부조종사와 플러그인이 업계 전반에 걸쳐 폭넓게 채택되는 것은 시간 문제일 뿐입니다.
또한 읽기 :
실리콘 디자인을 위한 생성적 AI – 조항 3(내 디자인 시뮬레이션)
실리콘 설계를 위한 생성적 AI – 기사 2(내 파형 디버그)
실리콘 디자인을 위한 생성적 AI – 기사 1(Code My FSM)
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- 출처: https://semiwiki.com/eda/338432-generative-ai-for-silicon-design-article-4-hunt-for-bugs/
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