世界首颗AI全自动设计CPU！中国团队重磅推出，性能堪比486，规模提升4000倍

宣布时间：2023-07-17 16:09

中科院盘算所等机构推出了世界首个完全由AI设计的CPU芯片，不但比目前GPT-4所能设计的电路规模大了4000倍，并且性能也抵达了与Intel 486相当的水平。

中科院盘算所的处理器芯片全国重点实验室及其相助单位，用AI技术设计出了世界上首个无人工干预、全自动生成的CPU芯片——启蒙1号。

这颗完全由AI设计的32位RISC-V CPU，相比GPT-4目前所能设计的电路规模大4000倍，并可运行Linux操作系统，且性能堪比Intel 486。

而这项研究，更是有望推翻古板的芯片设计流程！

论文地点：https://arxiv.org/pdf/2306.12456

世界首个AI全自动生成的CPU芯片

众所周知，CPU设计是一项很是挑战且泯灭人力和资源的事情。

这通常需要由工程师团队编写代码（如Verilog、Chisel或C/C++等），然后在电子设计自动化（EDA）工具（如逻辑综合或高条理综合工具）的辅助下生成电路逻辑。

除此之外，工程师团队针对人工编写的代码，还需重复使用测试用例对其进行迭代的功效验证和性能/功耗优化。

然而，该历程极其庞大琐碎，通常需要上百人团队迭代数月或数年才华完成。以典范Intel CPU为例，凌驾500位工程师花了两年时间才完成整个设计历程[1]。

为了减少人力和资源投入，研究人员接纳AI技术直接从测试用例的输入-输出（IO）自动生成CPU设计，无需工程师提供任何代码或自然语言描述。

该要领在5小时内生成了凌驾4,000,000个逻辑门的32位RISC-V CPU——启蒙1号（见图1），比目前GPT-4所能设计的电路规模大4000倍。

图1 启蒙1号芯片国界及实物图，其中CPU核部分完全由算法自动生成，芯片于2021年12月接纳65nm工艺流片，运行频率300MHz

该CPU于2021年12月流片，回片后乐成运行了Linux操作系统和SPEC CPU 2000程序，其性能与Intel 486 CPU相当（见图2）。

启蒙1号是世界上首个无人工干预、全自动生成的CPU芯片。该要领甚至自主地发明了包括控制器和运算器等在内的冯诺依曼架构，为后续发明人类未知的体系结构优化知识提供了参考。

图2 启蒙1号芯片可以乐成运行Linux操作系统及性能比照（CPU-AI为启蒙1号）

全自动CPU设计：设计流程及挑战

与古板CPU设计流程中需要大宗人工加入差别，研究人员考虑使用「输入-输出（IO）」作为输入，因为IO可以从大宗现成的测试用例中直接获取或自动生成。

因此，可以将CPU自动设计问题形式化为「满足输入-输出规范的电路逻辑生成问题」。

这也使得古板的CPU设计流程爆发了巨大变革：只需测试用例即可以直接生成满足功效需求的电路逻辑，摒弃了古板设计流程中很是耗时的、依赖人工的逻辑设计与验证环节（见图3）。

图3 (a) 古板的CPU设计流程包括耗时的逻辑设计与验证；(b) 所提出的全自动CPU设计流程直接从IO生成包管功效正确的电路逻辑

然而，从IO生成满足规范的电路逻辑面临两大挑战：

（1）规模挑战：在没有任何专家给出的形式化或非形式化电路描述时，设计空间巨细等同于全部可能保存的电路设计。关于以IO描述的电路来说，一个典范RISC-V CPU的设计空间约为

；在如此巨大空间中找到功效正确的CPU凌驾了目今自动化设计要领的能力；

（2）精度挑战：生成的目标电路逻辑必须要足够精确（例如功效验证准确率>99.99999999999%），不然任何微小过失都将造成巨大损失，这远远凌驾了古板AI算法和应用对精度的要求。

符号主义的重生：基于BSD的电路自动设计要领

针对前面所提到的挑战，差别于古板基于连接主义的深度学习要领，研究人员所提出的要领是基于对二元决策图（Binary Decision Diagram，BDD）进行扩展的二元推测图（Binary Speculation Diagram, BSD）。

与古板的BDD构建依赖于形式化的描述差别，BSD使用常数0/1对BDD中的子图进行功效推测。

在设计流程中，首先使用仅有1个节点的BSD作为对未知黑盒函数的初始预计，然后利用动态计划要领逐步增加BSD中的节点个数，从而富厚电路细节（见图4）。该事情理论上证明了随着BSD节点个数的增加，其电路准确率会逐步提升。

图4 具体的电路生成流程：从1个节点的BSD出发，逐步增加BSD中的节点个数以富厚电路细节

自主发明人类知识：蕴含冯诺依曼架构的CPU

别的，从IO自动生成的RISC-V CPU并不是杂乱无章的黑盒逻辑，而是蕴含了冯诺依曼架构的人类知识：由BSD体现的CPU设计包括了控制单位和运算单位（见图5）。

其中控制单位是由BSD的顶层生成，用于整个CPU的全局控制，而运算单位则完成算术和逻辑运算。

同时上述单位可以进一步剖析为更细粒度的子�？�，如译码器和ALU等，直到其最底层由基本的逻辑门组成。

图5 自主发明冯诺依曼结构：启蒙1号中包括了控制单位和运算单位，同时可以进一步剖析为更细粒度的子�？�

比照与展望：差别人工智能路径的交叉探索

自动的电路逻辑设计恒久以来都是盘算机科学的焦点问题之一[2]。

近年来随着人工智能技术的生长，也泛起了一批基于行为主义和连接主义（如深度强化学习和GPT-4大语言模型等）的自动逻辑设计事情（见表1）。

表1 自动逻辑设计的代表事情比照情况

可以看出，相关事情主要聚焦于生成单个�？榛蛐」婺PU，其规模与实际CPU芯片另有多个数量级的差别。

中科院盘算所团队及其相助单位（包括中科院软件所、中科大、寒武纪公司等）所提出的要领生成了凌驾4,000,000个逻辑门的完整RISC-V CPU，相比目前GPT-4所能设计的电路规模大4000倍。

同时，该事情在符号主义的框架下从理论上包管了功效正确性，推翻了古板流程中的逻辑设计和功效验证环节。

未来，通过符号主义、行为主义及连接主义等差别人工智能路径的交叉探索，自动生成的CPU有望在5年或10年内抵达甚至逾越人类专家所设计的CPU，彻底推翻现有的芯片设计流程。

团队介绍

自2008年起，中科院盘算所便开始恒久从事芯片设计和人工智能的交叉研究。其中一项为人熟知的产出就是人工智能芯片寒武纪。

而在面向芯片设计的人工智能要领上，中科院盘算所也已有十多年的积累，并且从未停止探索如何用人工智能要领使得芯片设计完全自动化。

依托中国科学院盘算技术研究所建立的处理器芯片全国重点实验室，是中国科学院批准正式启动建设的首批重点实验室之一，并被科技部遴选为首批 20个标杆全国重点实验室，2022年5月开始建设。

其中，实验室学术委员会主任为孙凝晖院士，实验室主任为陈云霁研究员。

实验室近年来获得了处理器芯片领域首个国家自然科学奖等6项国家级科技奖励；在处理器芯片领域国际顶级集会宣布论文的数量恒久列居中国第一；在国际上乐成开创了深度学习处理器等热门研究偏向；孵化了总市值数千亿元的国产处理器工业头部企业。

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