自然语言到 Verilog：使用大语言模型与 ChatGPT 设计循环脉冲神经网络
硬件体系结构
2024-12-12 v3 人工智能
摘要
本文研究使用大语言模型（LLM）和自然语言提示来生成硬件描述代码，即 Verilog。在我们前期工作的基础上，我们利用 OpenAI 的 ChatGPT4 和自然语言提示来综合可编程循环脉冲神经网络的 RTL Verilog 模块，同时生成测试平台以评估系统的正确性。最终设计在三个简单的机器学习任务上进行了验证：异或问题、IRIS 花卉分类和 MNIST 手写数字分类。此外，该设计在现场可编程门阵列（FPGA）上进行了验证，随后使用开源电子设计自动化流程在 SkyWater 130 nm 工艺下完成综合。该设计已提交至 Efabless Tiny Tapeout 6。
引用
@article{arxiv.2405.01419,
title = {Natural Language to Verilog: Design of a Recurrent Spiking Neural Network using Large Language Models and ChatGPT},
author = {Paola Vitolo and George Psaltakis and Michael Tomlinson and Gian Domenico Licciardo and Andreas G. Andreou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.01419},
year = {2024}
}
备注
This paper was presented at the IEEE/ACM International Conference on Neuromorphic Systems (ICONS), July 30-Aug 2, 2024, Arlington, VA, USA