自(zi)從去年開始，以(yi)ChatGPT為代(dai)表的(de)生成式AI(Generative)站在了整(zheng)個世界(jie)的(de)聚(ju)光燈下。ChatGPT可以(yi)理解用戶基于(yu)自(zi)然語(yu)言的(de)輸入(ru)，并(bing)且(qie)產(chan)生相應的(de)輸出(chu)。ChatGPT基于(yu)大語(yu)言模型技(ji)術，通過使(shi)用海(hai)量的(de)語(yu)料訓練，可以(yi)實現回(hui)答(da)用戶的(de)各種問(wen)題，還可以(yi)幫(bang)助用戶完成一些簡(jian)單的(de)任(ren)務，包括完成文檔(dang)編(bian)(bian)寫甚至(zhi)Python代(dai)碼編(bian)(bian)寫等(deng)等(deng)。
而在五月十日，谷歌在IO大會上發布了ChatGPT的競品，即PaLM 2大語言模型。谷歌表示，目前ChatGPT類生成式大語言模型最重要的用戶體驗之一就是幫助用戶編寫代碼，而PaLM 2的一大特性就是完成20多種編程語言的支持。其中，對于芯片設計工程師來(lai)說，最大的(de)(de)亮點就是(shi)PaLM 2支(zhi)持(chi)數字電路設計領域最常(chang)用(yong)的(de)(de)編程語言Verilog。
百(bai)聞不如(ru)一(yi)(yi)(yi)試(shi)，目前(qian)(qian)PaLM 2已經在谷歌的(de)(de)(de)Bard平臺上線開放公測(ce)，因(yin)此我(wo)們(men)(men)也嘗試(shi)使用(yong)Bard去體(ti)會了(le)(le)一(yi)(yi)(yi)把(ba)PaLM 2生成Verilog代(dai)碼(ma)的(de)(de)(de)能(neng)(neng)力。在試(shi)驗中，我(wo)們(men)(men)讓Bard生成了(le)(le)兩段(duan)代(dai)碼(ma)，一(yi)(yi)(yi)段(duan)代(dai)碼(ma)是生成一(yi)(yi)(yi)個(ge)FIFO(數字電路中最常用(yong)的(de)(de)(de)模塊之一(yi)(yi)(yi))，而另一(yi)(yi)(yi)段(duan)代(dai)碼(ma)則是生成一(yi)(yi)(yi)個(ge)模塊，其中包含了(le)(le)兩個(ge)前(qian)(qian)面編(bian)寫的(de)(de)(de)FIFO，并且(qie)讓第(di)(di)一(yi)(yi)(yi)個(ge)FIFO的(de)(de)(de)輸(shu)出接入第(di)(di)二個(ge)FIFO的(de)(de)(de)輸(shu)入。生成的(de)(de)(de)方法非常簡單，我(wo)們(men)(men)只需要給Bard一(yi)(yi)(yi)個(ge)基于自然(ran)語言的(de)(de)(de)指(zhi)令(prompt)，Bard就(jiu)能(neng)(neng)夠(gou)在幾秒鐘之內完成相應的(de)(de)(de)代(dai)碼(ma)生成。例如(ru)，在第(di)(di)一(yi)(yi)(yi)個(ge)實驗中，我(wo)們(men)(men)使用(yong)的(de)(de)(de)指(zhi)令是“生成一(yi)(yi)(yi)段(duan)Verilog代(dai)碼(ma)來(lai)實現FIFO”，生成結果如(ru)下圖：
從結果(guo)來(lai)看該(gai)生成(cheng)的(de)代碼(ma)的(de)語法正(zheng)確，邏(luo)(luo)輯基本正(zheng)確，但(dan)是在(zai)FIFO full和empty的(de)信號邏(luo)(luo)輯上(shang)并沒(mei)有完(wan)全弄對(當(dang)然其實FIFO的(de)full和empty的(de)邏(luo)(luo)輯也是面(mian)試中(zhong)常考的(de)問題，要完(wan)全弄對并沒(mei)那么簡單)。在(zai)代碼(ma)風格上(shang)，我(wo)們(men)還可以在(zai)指令中(zhong)加(jia)入更(geng)多(duo)提示，類似“在(zai)代碼(ma)中(zhong)加(jia)入更(geng)多(duo)注釋(shi)”，“使(shi)用參數來(lai)定(ding)義接口寬度(du)”等等。
而在第(di)二個(ge)(ge)實驗中，我們(men)(men)主要看的(de)(de)是Bard能否復用之前生成的(de)(de)模(mo)塊(kuai)，并(bing)且(qie)基于這(zhe)個(ge)(ge)來生成新的(de)(de)更大的(de)(de)模(mo)塊(kuai)。我們(men)(men)使用的(de)(de)指令是“寫(xie)一(yi)個(ge)(ge)模(mo)塊(kuai)，其中包括兩個(ge)(ge)你前面寫(xie)的(de)(de)FIFO模(mo)塊(kuai)，并(bing)且(qie)第(di)一(yi)個(ge)(ge)FIFO的(de)(de)輸(shu)出接入(ru)第(di)二個(ge)(ge)FIFO的(de)(de)輸(shu)入(ru)”。
在這里我們可以看到(dao)生成的(de)代(dai)(dai)碼基(ji)本正確，因此我們認為PaLM 2基(ji)本擁(yong)有(you)了能基(ji)于自底向(xiang)上生成復(fu)雜代(dai)(dai)碼的(de)能力。
芯片設計領域生成式AI的進化之路
我們從上(shang)述實驗中(zhong)可以看到，谷歌(ge)的(de)(de)PaLM 2已經具(ju)有(you)了(le)基本的(de)(de)Verilog代碼生成(cheng)(cheng)能(neng)力，可以生成(cheng)(cheng)基本模塊(kuai)和復合(he)模塊(kuai)，當(dang)然其(qi)代碼生成(cheng)(cheng)的(de)(de)質量(liang)還(huan)有(you)待提高。而除了(le)PaLM 2之外，我們認為其(qi)他公司推出(chu)的(de)(de)類(lei)似ChatGPT的(de)(de)大(da)語(yu)言模型也有(you)可能(neng)會加入對于Verilog類(lei)硬件描(miao)述語(yu)言的(de)(de)支持。
根(gen)據谷(gu)歌在(zai)IO大(da)(da)(da)會(hui)上發布的(de)(de)(de)(de)信息，目前ChatGPT類(lei)的(de)(de)(de)(de)大(da)(da)(da)語(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)已經成(cheng)為許多工(gong)程(cheng)師(shi)(shi)(shi)在(zai)代(dai)碼(ma)(ma)(ma)(ma)編寫(xie)時的(de)(de)(de)(de)重要(yao)助手(shou)。如果我們(men)(men)參考(kao)IT領(ling)域軟件開(kai)發工(gong)程(cheng)師(shi)(shi)(shi)應(ying)(ying)用(yong)ChatGPT類(lei)大(da)(da)(da)語(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)協助代(dai)碼(ma)(ma)(ma)(ma)編寫(xie)的(de)(de)(de)(de)發展的(de)(de)(de)(de)話，我們(men)(men)認為在(zai)芯片行業大(da)(da)(da)語(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)也非常有(you)可(ke)能(neng)(neng)會(hui)起到重要(yao)作用(yong)。這里(li)，根(gen)據大(da)(da)(da)語(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)在(zai)開(kai)發流程(cheng)中起到的(de)(de)(de)(de)角色，我們(men)(men)可(ke)以大(da)(da)(da)致(zhi)分(fen)成(cheng)三(san)種(zhong)應(ying)(ying)用(yong)。第一種(zhong)應(ying)(ying)用(yong)是根(gen)據用(yong)戶(hu)的(de)(de)(de)(de)指令直接生成(cheng)代(dai)碼(ma)(ma)(ma)(ma)，即我們(men)(men)在(zai)本文前面(mian)給出的(de)(de)(de)(de)兩個(ge)例子(zi)。第二種(zhong)應(ying)(ying)用(yong)是在(zai)工(gong)程(cheng)師(shi)(shi)(shi)編寫(xie)代(dai)碼(ma)(ma)(ma)(ma)的(de)(de)(de)(de)時候(hou)，幫(bang)助工(gong)程(cheng)師(shi)(shi)(shi)自動(dong)補全代(dai)碼(ma)(ma)(ma)(ma);例如工(gong)程(cheng)師(shi)(shi)(shi)只需要(yao)輸(shu)入一行代(dai)碼(ma)(ma)(ma)(ma)的(de)(de)(de)(de)前幾(ji)個(ge)字(zi)符，大(da)(da)(da)語(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)就可(ke)以根(gen)據代(dai)碼(ma)(ma)(ma)(ma)的(de)(de)(de)(de)上下文自動(dong)幫(bang)助補全代(dai)碼(ma)(ma)(ma)(ma)，從(cong)而節省工(gong)程(cheng)師(shi)(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)開(kai)發時間。第三(san)種(zhong)應(ying)(ying)用(yong)是幫(bang)助工(gong)程(cheng)師(shi)(shi)(shi)分(fen)析代(dai)碼(ma)(ma)(ma)(ma)和debug，正如ChatGPT可(ke)以幫(bang)助用(yong)戶(hu)優化Python代(dai)碼(ma)(ma)(ma)(ma)并找(zhao)到代(dai)碼(ma)(ma)(ma)(ma)中的(de)(de)(de)(de)bug一樣(yang)，經過相關數(shu)據訓練的(de)(de)(de)(de)大(da)(da)(da)語(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)也可(ke)以在(zai)Verilog中實現相似(si)的(de)(de)(de)(de)功能(neng)(neng)。
展望(wang)未來，參考大(da)(da)語(yu)言模(mo)型(xing)在(zai)IT行業(ye)的(de)(de)(de)(de)應用(yong)(yong)(yong)軌(gui)跡，我(wo)們(men)認為(wei)大(da)(da)語(yu)言模(mo)型(xing)對(dui)于芯片設(she)(she)計方(fang)面的(de)(de)(de)(de)幫助預計將會(hui)從代(dai)碼(ma)(ma)自(zi)動補(bu)全開始(shi)，因(yin)為(wei)這也(ye)(ye)是大(da)(da)語(yu)言模(mo)型(xing)在(zai)IT行業(ye)的(de)(de)(de)(de)切入(ru)口——目(mu)前我(wo)們(men)已經看(kan)到(dao)類似Github co-pilot這樣的(de)(de)(de)(de)代(dai)碼(ma)(ma)補(bu)全產品已經得到(dao)了許多(duo)IT公司的(de)(de)(de)(de)應用(yong)(yong)(yong)來幫助軟件工(gong)程(cheng)(cheng)師提升(sheng)編程(cheng)(cheng)效率。相對(dui)來說(shuo)，代(dai)碼(ma)(ma)補(bu)全類應用(yong)(yong)(yong)對(dui)于大(da)(da)語(yu)言模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)要求(qiu)相對(dui)較低，目(mu)前的(de)(de)(de)(de)模(mo)型(xing)已經能實現相當高的(de)(de)(de)(de)準確率，因(yin)此我(wo)們(men)預期在(zai)芯片設(she)(she)計領域也(ye)(ye)會(hui)有應用(yong)(yong)(yong)在(zai)Verilog領域的(de)(de)(de)(de)基于大(da)(da)語(yu)言模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)代(dai)碼(ma)(ma)補(bu)全工(gong)具(ju)會(hui)很快出現幫助工(gong)程(cheng)(cheng)師提高效率(估計谷歌內部(bu)芯片團隊已經開始(shi)使用(yong)(yong)(yong)類似的(de)(de)(de)(de)工(gong)具(ju))。
在(zai)代碼(ma)(ma)補(bu)全之(zhi)后，隨著大語(yu)(yu)言模型的(de)(de)(de)(de)(de)進(jin)一步發(fa)展，根據用(yong)戶的(de)(de)(de)(de)(de)指令自動(dong)(dong)生(sheng)成(cheng)代碼(ma)(ma)的(de)(de)(de)(de)(de)大語(yu)(yu)言模型也將(jiang)會得到越(yue)來越(yue)多(duo)的(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)用(yong)。這類代碼(ma)(ma)直接生(sheng)成(cheng)類應(ying)用(yong)從目(mu)前(qian)來看還需(xu)(xu)要和(he)(he)整個項目(mu)開發(fa)流程進(jin)一步磨合——究(jiu)竟這類代碼(ma)(ma)自動(dong)(dong)生(sheng)成(cheng)的(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)用(yong)最適合使用(yong)在(zai)底層(ceng)模塊的(de)(de)(de)(de)(de)編(bian)(bian)寫(xie)，還是在(zai)上(shang)層(ceng)模塊間集成(cheng)的(de)(de)(de)(de)(de)生(sheng)成(cheng)上(shang)，還需(xu)(xu)要進(jin)一步探索，但(dan)是無(wu)論如(ru)何ChatGPT在(zai)自動(dong)(dong)代碼(ma)(ma)編(bian)(bian)寫(xie)領域(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)潛(qian)力(li)驚人，可以把原(yuan)來人工需(xu)(xu)要數小時才能編(bian)(bian)寫(xie)完(wan)的(de)(de)(de)(de)(de)代碼(ma)(ma)在(zai)幾秒內完(wan)成(cheng)，這樣(yang)的(de)(de)(de)(de)(de)效率提升(sheng)無(wu)疑(yi)將(jiang)會給整個行業和(he)(he)芯(xin)片開發(fa)流程帶來革命性的(de)(de)(de)(de)(de)變化。
目(mu)前(qian)來(lai)看，ChatGPT類大語(yu)(yu)言(yan)模(mo)型(xing)在Python等(deng)流行(xing)編(bian)程(cheng)語(yu)(yu)言(yan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)代碼(ma)(ma)(ma)(ma)編(bian)寫(xie)方面(mian)已(yi)經有(you)很(hen)不(bu)錯(cuo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)效(xiao)果(guo)，這證明(ming)了(le)大語(yu)(yu)言(yan)模(mo)型(xing)實現自動代碼(ma)(ma)(ma)(ma)編(bian)寫(xie)、補全(quan)和(he)debug在理論和(he)工(gong)程(cheng)上都是可(ke)(ke)以實現的(de)(de)(de)(de)(de)(de)。谷(gu)歌的(de)(de)(de)(de)(de)(de)PaLM 2對于(yu)Verilog的(de)(de)(de)(de)(de)(de)支(zhi)持仍然(ran)有(you)待進一步完善的(de)(de)(de)(de)(de)(de)主(zhu)要原因(yin)我(wo)們(men)認為(wei)還(huan)是訓(xun)練(lian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)量(liang)(liang)不(bu)夠。從(cong)訓(xun)練(lian)數(shu)據(ju)數(shu)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)角度(du)來(lai)說(shuo)，互聯(lian)網上有(you)海量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)開源(yuan)Python代碼(ma)(ma)(ma)(ma)可(ke)(ke)供訓(xun)練(lian)大語(yu)(yu)言(yan)模(mo)型(xing)來(lai)完成高質(zhi)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)代碼(ma)(ma)(ma)(ma)生成，但(dan)是互聯(lian)網上可(ke)(ke)用于(yu)訓(xun)練(lian)大語(yu)(yu)言(yan)模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)Verilog代碼(ma)(ma)(ma)(ma)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)量(liang)(liang)比起(qi)Python等(deng)流行(xing)語(yu)(yu)言(yan)來(lai)說(shuo)可(ke)(ke)能是要少(shao)了(le)幾個(ge)數(shu)量(liang)(liang)級。并(bing)不(bu)是人(ren)類編(bian)寫(xie)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)Verilog代碼(ma)(ma)(ma)(ma)數(shu)量(liang)(liang)不(bu)夠多，而是絕大多數(shu)Verilog代碼(ma)(ma)(ma)(ma)都不(bu)是開源(yuan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)，而是芯片公司的(de)(de)(de)(de)(de)(de)知識(shi)產權(quan)，例如谷(gu)歌在訓(xun)練(lian)PaLM的(de)(de)(de)(de)(de)(de)時候不(bu)太可(ke)(ke)能獲得高通(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)Verilog代碼(ma)(ma)(ma)(ma)。未來(lai)誰會在開發芯片設計領域的(de)(de)(de)(de)(de)(de)大語(yu)(yu)言(yan)模(mo)型(xing)方面(mian)拔得頭籌?我(wo)們(men)認為(wei)有(you)幾個(ge)不(bu)可(ke)(ke)忽視(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)力量(liang)(liang)：
首先是擁有(you)全棧技(ji)術(shu)能力(li)的(de)大(da)型技(ji)術(shu)公(gong)司(si)(si)，這(zhe)些公(gong)司(si)(si)既有(you)開發大(da)語言(yan)模型的(de)能力(li)，又有(you)成功的(de)芯(xin)片業務(wu)，包(bao)括美國的(de)谷歌(ge)和中(zhong)國的(de)華為等。從技(ji)術(shu)上來(lai)說(shuo)，這(zhe)些公(gong)司(si)(si)積累了大(da)量的(de)Verilog相關代碼(ma)可供(gong)訓練(lian)大(da)語言(yan)模型，而從業務(wu)上來(lai)說(shuo)，這(zhe)些公(gong)司(si)(si)同樣(yang)也有(you)使用大(da)語言(yan)模型來(lai)提升芯(xin)片設計團隊效率的(de)驅動力(li)。
其次是(shi)EDA巨(ju)頭，包括Synopsys、Cadence等。這(zhe)些(xie)EDA公司擁有極強的(de)(de)業務驅動(dong)力和(he)緊迫感，因(yin)為大語(yu)言模型AI確實(shi)會成(cheng)為EDA行業下一個革命性變化，誰在這(zhe)個領域占領了先機(ji)就會在下一代EDA競(jing)爭中取(qu)得(de)優勢;從技術(shu)積累(lei)上來說(shuo)，這(zhe)些(xie)公司擁有不錯的(de)(de)AI模型能力，同時也有海(hai)量(liang)(liang)的(de)(de)Verilog代碼數據量(liang)(liang)可供訓練模型(因(yin)為這(zhe)些(xie)EDA公司都有相(xiang)當成(cheng)功的(de)(de)IP業務，在開發這(zhe)些(xie)IP的(de)(de)同時積累(lei)了足夠(gou)的(de)(de)高質量(liang)(liang)代碼數據)。
最(zui)后，開源(yuan)(yuan)社區(qu)的力量也(ye)不(bu)容忽視。從大語(yu)言(yan)(yan)模型(xing)角(jiao)度(du)來(lai)看，開源(yuan)(yuan)社區(qu)在CahtGPT以及開源(yuan)(yuan)LLAMA語(yu)言(yan)(yan)模型(xing)的基礎上做了(le)大量有意義的探索，另(ling)外(wai)隨著(zhu)RISC-V等開源(yuan)(yuan)項(xiang)目的增加(jia)，開源(yuan)(yuan)社區(qu)擁有的數據量也(ye)會越(yue)(yue)來(lai)越(yue)(yue)多。我們預期(qi)開源(yuan)(yuan)社區(qu)有機(ji)會去實現(xian)一些(xie)小而(er)(er)美(mei)的基于大語(yu)言(yan)(yan)模型(xing)的新穎應(ying)用，從而(er)(er)也(ye)能推動整(zheng)個大語(yu)言(yan)(yan)模型(xing)在芯片設計領域的技術發(fa)展。
生成式AI會如何影響芯片設計工程師的工作
那么，隨(sui)著ChatGPT式AI在芯(xin)片設計中扮演越來越重要(yao)(yao)的角色，芯(xin)片工(gong)程師(shi)的日常工(gong)作將(jiang)會發生怎么樣的變化?由于這里ChatGPT類生成(cheng)式AI主(zhu)要(yao)(yao)針對(dui)代碼編寫等(deng)前(qian)(qian)端工(gong)作，我們這里的討論范圍也主(zhu)要(yao)(yao)是前(qian)(qian)端數字設計工(gong)程師(shi)。
首(shou)(shou)先(xian)，對于主(zhu)要工(gong)(gong)作(zuo)是(shi)前端模(mo)塊設計和集成的芯片工(gong)(gong)程(cheng)師(shi)來(lai)(lai)(lai)(lai)說，我們預(yu)計很快就會(hui)(hui)有ChatGPT類的工(gong)(gong)具(ju)可(ke)以(yi)幫助(zhu)代(dai)碼(ma)(ma)補全，從(cong)而(er)增(zeng)加效率。而(er)在未來(lai)(lai)(lai)(lai)三到(dao)五年的時間范(fan)圍內，直接使用ChatGPT類生(sheng)(sheng)成式(shi)AI首(shou)(shou)先(xian)模(mo)塊代(dai)碼(ma)(ma)編寫有望獲得真正的應(ying)用。從(cong)這個角度(du)來(lai)(lai)(lai)(lai)說，我們并不認為前端工(gong)(gong)程(cheng)師(shi)的工(gong)(gong)作(zuo)會(hui)(hui)被取代(dai);相(xiang)反(fan)，數字前端工(gong)(gong)程(cheng)師(shi)的工(gong)(gong)作(zuo)可(ke)能(neng)(neng)(neng)會(hui)(hui)越(yue)來(lai)(lai)(lai)(lai)越(yue)多(duo)地專注于模(mo)塊的功(gong)能(neng)(neng)(neng)定義，以(yi)及(ji)如何使用生(sheng)(sheng)成式(shi)AI能(neng)(neng)(neng)理解的方式(shi)來(lai)(lai)(lai)(lai)描述這個設計，讓AI能(neng)(neng)(neng)產(chan)生(sheng)(sheng)和工(gong)(gong)程(cheng)師(shi)設計相(xiang)符的代(dai)碼(ma)(ma);從(cong)這個角度(du)，甚至可(ke)能(neng)(neng)(neng)會(hui)(hui)出(chu)現一些標準化的模(mo)塊功(gong)能(neng)(neng)(neng)定義描述語言，從(cong)而(er)讓AI能(neng)(neng)(neng)產(chan)生(sheng)(sheng)合理的代(dai)碼(ma)(ma)。
此外(wai)(wai)，芯片驗(yan)證(zheng)工(gong)程師(shi)的(de)(de)(de)工(gong)作將(jiang)會變得(de)越(yue)來(lai)(lai)(lai)越(yue)重(zhong)要(yao)(yao)。生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)式AI可(ke)(ke)以在幾秒鐘內生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)代(dai)(dai)碼(ma)，但是(shi)其(qi)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)質量從(cong)(cong)目前來(lai)(lai)(lai)看(kan)(kan)尚需(xu)(xu)提(ti)高。從(cong)(cong)這個角度，芯片驗(yan)證(zheng)一方面需(xu)(xu)要(yao)(yao)確保AI生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)代(dai)(dai)碼(ma)沒有bug，而(er)(er)更重(zhong)要(yao)(yao)的(de)(de)(de)是(shi)，芯片驗(yan)證(zheng)需(xu)(xu)要(yao)(yao)能(neng)和代(dai)(dai)碼(ma)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)形(xing)成(cheng)(cheng)(cheng)閉環，例如(ru)如(ru)何(he)實(shi)現一套(tao)工(gong)作流程，讓(rang)AI生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)代(dai)(dai)碼(ma)可(ke)(ke)以快速使用(yong)testbench來(lai)(lai)(lai)確保功能(neng)是(shi)否正確，并且有辦法告訴AI哪里功能(neng)不對(dui)來(lai)(lai)(lai)提(ti)示(shi)AI修改(gai)(gai)，從(cong)(cong)而(er)(er)在經過多(duo)次迭代(dai)(dai)后能(neng)讓(rang)AI自動生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)正確的(de)(de)(de)代(dai)(dai)碼(ma)。雖然可(ke)(ke)能(neng)會需(xu)(xu)要(yao)(yao)多(duo)次迭代(dai)(dai)，但是(shi)因為每(mei)次代(dai)(dai)碼(ma)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)需(xu)(xu)要(yao)(yao)的(de)(de)(de)時間(jian)很短，因此總得(de)來(lai)(lai)(lai)看(kan)(kan)需(xu)(xu)要(yao)(yao)的(de)(de)(de)代(dai)(dai)碼(ma)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)時間(jian)還是(shi)比起手寫要(yao)(yao)快許多(duo)。此外(wai)(wai)，使用(yong)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)式AI來(lai)(lai)(lai)自動生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)testbench以及驗(yan)證(zheng)需(xu)(xu)要(yao)(yao)的(de)(de)(de)assertion也將(jiang)會改(gai)(gai)變驗(yan)證(zheng)工(gong)程師(shi)的(de)(de)(de)工(gong)作流程，工(gong)程師(shi)將(jiang)會需(xu)(xu)要(yao)(yao)花更多(duo)時間(jian)教會AI來(lai)(lai)(lai)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)正確的(de)(de)(de)代(dai)(dai)碼(ma)，從(cong)(cong)而(er)(er)大大提(ti)升效率(lv)。
