NVIDIA’s LLM4HWDesign Contest – Zukunft der Chipentwicklung

Der Technologiekonzern NVIDIA hat einen internationalen Wettbewerb „NVIDIA’s LLM4HWDesign Contest“ ins Leben gerufen, der die Entwicklung von KI-gestütztem Chip-Design vorantreiben soll. Ziel ist es, einen umfangreichen, qualitativ hochwertigen Datensatz für die Verilog-Programmiersprache zu erstellen, die in der Hardware-Entwicklung verwendet wird. Der zweiphasige Wettbewerb fordert Teilnehmer zunächst auf, Verilog-Code-Beispiele zu sammeln oder zu generieren. In der zweiten Phase sollen sie Methoden zur Verbesserung der Datenqualität entwickeln, einschließlich Filterung und automatischer Beschriftung. NVIDIA betont die Bedeutung solcher Datensätze für die Weiterentwicklung von Large Language Models (LLMs) im Hardware-Design. Trotz vielversprechender Ansätze können aktuelle KI-Modelle wie GPT-4 noch keine praktisch anwendbaren Hardware-Designs ohne erhebliche menschliche Eingriffe erzeugen. Die Bewertung der Einreichungen erfolgt anhand ihrer Fähigkeit, die Leistung eines spezifischen LLMs bei der Hardware-Code-Generierung zu verbessern. NVIDIA stellt den Teilnehmern ein Startpaket zur Verfügung, das einen Basisdatensatz und Tools zur Feinabstimmung und Bewertung von LLMs enthält. Gewinner des Wettbewerbs werden eingeladen, einen technischen Bericht zu verfassen und ihre Lösungen auf der ICCAD-Konferenz zu präsentieren. NVIDIA hofft, durch diesen Wettbewerb die Grundlagen für fortschrittlichere KI-gestützte Hardware-Design-Workflows zu schaffen. Das musst Du wissen – NVIDIA’s LLM4HWDesign Contest Ziel: Entwicklung eines umfassenden, öffentlich zugänglichen Datensatzes für die Hardware-Code-Generierung. Teilnehmer: Teams weltweit, die Datenproben sammeln und innovative Techniken zur Datenkennzeichnung entwickeln. Preisgeld: Wertvolle Sachpreise wie RTX GPUs und finanzielle Anreize. Phasen: Zwei Hauptphasen – Datensammlung und automatische Kennzeichnung. Zeitplan: Der Wettbewerb läuft von Juli bis Oktober 2024. Der LLM4HWDesign Wettbewerb zielt darauf ab, eine Art „ImageNet-Moment“ für die hardwaregestützte Code-Generierung zu schaffen, indem er die Kräfte der Gemeinschaft bündelt, um große, qualitativ hochwertige Datensätze zu erstellen und zu verbessern. Solche Datensätze sind entscheidend für das Feintuning von LLMs, um ihre Leistungsfähigkeit in der Hardwareentwicklung zu maximieren. NVIDIA’s LLM4HWDesign Contest Struktur Phase I: Datensatzerweiterung In der ersten Phase sollen die Teilnehmer den bestehenden Verilog-Code-Datensatz MG-Verilog erweitern. Dies umfasst zwei Hauptaufgaben: Datensammlung: Die Teilnehmer sollen neue Verilog-Code-Beispiele aus verschiedenen Quellen sammeln, einschließlich Open-Source-Repositories, akademischen Publikationen und proprietären Designs. Wichtig ist, dass alle gesammelten Beispiele für die öffentliche Nutzung lizenziert sind. Datengenerierung: Die Teilnehmer sollen Techniken entwickeln, um mit Hilfe existierender Large Language Models (LLMs) oder anderer Tools neue Verilog-Code-Beispiele zu generieren. Hierbei gibt es keine spezifischen Einschränkungen bezüglich der Ansätze, solange die generierten Inhalte für die öffentliche Nutzung verfügbar sind. Phase II: Qualitätsverbesserung In der zweiten Phase geht es darum, die Qualität des in Phase I gesammelten Datensatzes zu verbessern. NVIDIA stellt den Teilnehmern einen umfassenden Datensatz zur Verfügung, der alle in Phase I eingereichten Datenbeispiele nach einer Deduplizierung enthält. Die Aufgaben in dieser Phase sind: Datenfilterung: Die Teilnehmer sollen Techniken entwickeln, um automatisch minderwertige Datenbeispiele aus dem Datensatz zu entfernen. Dabei sollen statische Filtermethoden verwendet werden, die Datenbeispiele während des gesamten Fine-Tuning-Prozesses konsistent entfernen. Präzise Beschreibungen: Es sollen Techniken entwickelt werden, um automatisch genauere Beschreibungen für die gesammelten Datenbeispiele zu generieren. Ziel ist es, die Lücke zwischen hochrangigen Anweisungen und den detaillierten Implementierungen zu schließen, die von LLMs während der Code-Generierung erwartet werden. Label-Design: Die Teilnehmer sollen Strategien zur Erstellung von Labels entwickeln, die den Lernprozess der LLMs erleichtern. Dabei soll die Kluft zwischen dem von LLMs während des Pretrainings erworbenen Wissen und dem für das Fine-Tuning benötigten neuen Wissen verringert werden. Bewertung: Die Beiträge der Teilnehmer werden in beiden Phasen separat bewertet. Als Ziel-LLM wird das CodeLlama-7B-Instruct-Modell verwendet, und die Bewertung erfolgt anhand eines internen Evaluierungsdatensatzes von NVIDIA. In Phase I wird der individuelle Beitrag jedes Teilnehmers zur Verbesserung der Hardware-Code-Generierungsfähigkeit des Ziel-LLMs bewertet. Dazu werden verschiedene Leistungskennzahlen gemessen, einschließlich der Basisleistung, der Gesamtleistung und der Leistung mit und ohne die Daten des jeweiligen Teilnehmers. In Phase II wird die Leistungsverbesserung des fine-getuned LLMs bewertet, wenn es mit dem verbesserten umfassenden Datensatz unter Verwendung der Datenfilterungs- und Labeling-Techniken der Teilnehmer trainiert wird. Die Gesamtbewertung jedes Teilnehmers setzt sich aus den Ergebnissen beider Phasen zusammen. Einreichungsrichtlinien: Die Teilnehmer müssen für jede Phase ihre Datenbeispiele, generierten Labels und alle notwendigen Codes und Materialien einreichen, um ihre Beiträge reproduzieren zu können. Dies umfasst: Für Phase I: Datenbeispiele, Code zur Datengenerierung (falls zutreffend) und optional ein fine-getuned LLM. Für Phase II: Den gefilterten Datensatz mit generierten Labels, Code zur Label-Generierung und Datenfilterung, sowie optional ein fine-getuned LLM. Die Gewinner werden eingeladen, einen technischen Bericht zu verfassen und ihre Lösungen auf der ICCAD-Konferenz zu präsentieren. Dieser Wettbewerb zielt darauf ab, die Grundlagen für fortschrittlichere KI-gestützte Hardware-Design-Workflows zu schaffen und die Entwicklung von LLM-gestütztem Chip-Design voranzutreiben. Preise: Gesamtpreise: Bis zu 8 x NVIDIA RTX 6000 Ada GPUs Bis zu 4 x NVIDIA RTX 4000 Ada GPUs Bis zu 10 x NVIDIA DLI Kursgutscheine $40k Preisgeld Zusätzliche Informationen zum LLM4HWDesign Wettbewerb Der LLM4HWDesign Wettbewerb, organisiert von NVIDIA in Zusammenarbeit mit der Georgia Tech, bietet detaillierte Zeitpläne und wichtige Meilensteine, die den Ablauf und die Teilnahmebedingungen des Wettbewerbs klar definieren. Neuigkeiten 7. Juli: Offizieller Start des Wettbewerbs! 7. Juli: Veröffentlichung des Startwerkzeugsatzes. 1. Juli: Veröffentlichung des Basisdatensatzes, der verwendet wird. 22. Juni: Die Webseite ist online! Vorläufiger Zeitplan Veröffentlichung des Wettbewerbs: 22. Juni 2024 Anmeldeschluss: 30. Juli 2024 Phase I – Datensammlung: 7. Juli 2024 bis 10. August 2024 Abgabefrist Phase I: 10. August 2024, 11:59:59 PM AoE Phase II – Erforschung der automatischen Kennzeichnungstechniken: 20. August 2024 bis 1. Oktober 2024 Abgabefrist Phase II: 1. Oktober 2024, 11:59:59 PM AoE Benachrichtigung der Top Drei Teams: 10. Oktober 2024 Bekanntgabe der Gewinner: Während der ICCAD-Konferenz (Datum wird noch bekannt gegeben) Organisatoren des Wettbewerbs Georgia Institute of Technology: Zhongzhi Yu Chaojian Li Yongan Zhang Yingyan (Celine) Lin Nvidia Corporation: Mingjie Liu Haoyu Yang Rongjian Liang Mark Ren Fazit NVIDIA’s LLM4HWDesign Contest NVIDIA’s LLM4HWDesign Contest markiert einen Wendepunkt in der Chipentwicklung. Der Wettbewerb verdeutlicht nicht nur die rasante Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz, sondern auch das enorme Potenzial, das in der Verschmelzung von KI und Hardware-Design liegt. Doch dieser Wettbewerb ist mehr als nur ein technologisches Experiment. Er symbolisiert einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie wir über Chipdesign nachdenken. Die Herausforderung, Large Language Models für die komplexe Aufgabe der Hardware-Entwicklung zu optimieren, könnte der Schlüssel zu einer neuen Ära der Computerarchitektur sein. Gleichzeitig wirft der Wettbewerb wichtige Fragen auf: Wie wird sich die Rolle von Chip-Designern in einer Welt verändern, in der KI zunehmend komplexe Entwurfsaufgaben übernimmt? Welche ethischen Überlegungen müssen wir anstellen, wenn Maschinen beginnen, die Grundlagen unserer digitalen Infrastruktur zu gestalten? NVIDIAs Initiative könnte auch als Aufruf zur Demokratisierung des Chip-Designs verstanden werden. Durch die Schaffung eines offenen, qualitativ hochwertigen Datensatzes öffnet das Unternehmen die Tür für Innovationen weit über die Grenzen etablierter Technologieunternehmen hinaus. Der LLM4HWDesign Contest steht symbolisch für einen größeren Trend: die zunehmende Konvergenz von Software und Hardware. In einer Welt, in der die Grenzen zwischen diesen beiden Domänen immer mehr verschwimmen, könnte dieser Wettbewerb der Katalysator für eine neue Generation von Technologien sein, die das Beste aus beiden Welten vereinen. Letztendlich geht es bei diesem Wettbewerb um mehr als nur technologischen Fortschritt. Er ist ein Testfeld für die Fähigkeit der KI, kreative und hochkomplexe Aufgaben zu bewältigen. Der Erfolg oder Misserfolg dieses Experiments könnte weitreichende Auswirkungen auf unser Verständnis von künstlicher Intelligenz und ihrer Rolle in der Gestaltung unserer technologischen Zukunft haben. Während wir gespannt auf die Ergebnisse warten, steht eines fest: Der NVIDIA LLM4HWDesign Contest ist nicht nur ein Wettbewerb, sondern ein Fenster in eine Zukunft, in der die Grenzen des Möglichen in der Chipentwicklung – und darüber hinaus – neu definiert werden. #NVIDIA #HardwareDesign #AI #LLM #ICCAD2024 #TechInnovation Quellenangabe LLM4HWDesign @ ICCAD 2024, Contest Problem