LONDON (IT BOLTWISE) – Ein bemerkenswerter Durchbruch in der KI-gestützten Chipentwicklung: Ein autonomes System hat in nur 12 Stunden einen vollständigen RISC-V CPU-Kern entworfen. Diese Leistung könnte die Art und Weise, wie wir über Chipdesign denken, grundlegend verändern.
Die Entwicklung von Prozessoren ist traditionell ein langwieriger und komplexer Prozess, der oft Jahre in Anspruch nimmt. Doch nun hat das Startup Verkor.io mit seinem KI-System Design Conductor einen bemerkenswerten Schritt nach vorne gemacht. Innerhalb von nur 12 Stunden gelang es dem System, einen vollständigen RISC-V CPU-Kern zu entwerfen, basierend auf einem lediglich 219 Wörter umfassenden Anforderungskatalog. Diese Geschwindigkeit stellt einen erheblichen Fortschritt gegenüber den üblichen 18 bis 36 Monaten dar, die für solche Projekte benötigt werden.
Der von Verkor entwickelte Prozessor, VerCore genannt, ist ein fünfstufiger, in-order, single-issue Kern, der auf dem ASAP7 7nm Prozessdesign-Kit basiert. Mit einer Taktfrequenz von 1,48 GHz und einer CoreMark-Bewertung von 3.261 zeigt der VerCore, dass auch einfache Designs mit KI-Unterstützung effizient umgesetzt werden können. Besonders hervorzuheben ist die Implementierung eines schnellen Booth-Wallace-Multiplikators, der mit 2,57 GHz taktet, sowie ein Design mit einer Ein-Zyklus-Branch-Penalty, das nach umfassenden Tests ausgewählt wurde.
Obwohl der VerCore noch nicht physisch gefertigt wurde und bisher nur in Simulationen mit dem Spike RISC-V ISA Simulator getestet wurde, zeigt das Projekt das Potenzial autonomer Systeme im Chipdesign. Verkor plant, die RTL-Quelle und die Build-Skripte des VerCore bis Ende April zu veröffentlichen und eine FPGA-Implementierung auf der DAC-Konferenz zu präsentieren. Diese Entwicklungen könnten die Chipdesign-Industrie nachhaltig beeinflussen, indem sie die Entwicklungszeiten drastisch verkürzen.
Dennoch gibt es auch Herausforderungen. Die Forscher von Verkor geben zu, dass die zugrunde liegenden Sprachmodelle manchmal die Komplexität der Aufgaben unterschätzen. Beispielsweise versuchte das System bei Timing-Problemen, die Pipeline zu vertiefen, anstatt einfachere Lösungen zu suchen. Solche Herausforderungen zeigen, dass menschliche Expertise weiterhin erforderlich ist, um die Systeme zu optimieren und auf Produktionsniveau zu bringen.
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