技术改变生活。最近一段时间，OpenAI旗下的ChatGPT大火。根据官网自身的介绍（见图1），其是由 OpenAI 提出的大型预训练语言模型，使用了许多深度学习技术，可以生成文本内容，也可以进行文本分类、问答等任务。GPT 与传统的机器学习方法不同，它通过预先训练来学习大量文本数据，然后可以进行各种自然语言处理任务。

图1  ChatGPT官网简介（来自https://openai.com/blog/chatgpt/）

刚看到这个信息的时候，小编就联想到了咱们身为IC工程师，有没有方法可以利用这个工具，提升效率进一步解放生产力？首先想到的就是，日常工作中会用到的各种脚本，包括但不限于shell/python/perl/makefile，实现特定功能，帮助流程自动化，提升效率。如果这个工具真的好用，那么对于工程师群体应该帮助很大！按照官网的介绍，工程师们完全可以把所要实现的逻辑步骤用自然语言描述清楚，然后ChatGPT会翻译出满足相应要求的代码进行实现。话不多说，如图2直接上干货进行测试！

图2  简单shell脚本自动生成

测试效果简直太惊艳了，不但进行了背景知识的介绍，实现过程更是注释清晰明了，甚至补充了代码的注意事项，谁能不爱这个工具呢！！！随后小编也试过用perl和python来写脚本，效果如下。

要求：写一个perl脚本，文件名叫test.pl，查找当前目录下包含“abc”字符串的文件，将这些文件备份，备份名称为在原名称后加“_bak”。备份完后，原有的文件中包含“abc”字符串前插入一行字符串，“1st，所有备份的文件不进行此修改。调用同目录下另一个叫做mkdir.pl的脚本。mkdir.pl脚本的内容，在当前目录下建立叫做“test_bak”的文件夹，将之前备份的带“_bak”的文件移动到这里面。详情见图3.

要求：写一个python脚本，文件名叫test.py，查找当前目录下包含“abc”字符串的文件，将这些文件备份，备份名称为在原名称后加“_bak”。备份完后，原有的文件中包含“abc”字符串前插入一行字符串，“1st， 所有备份的文件不进行此修改。调用同目录下另一个叫做mkdir.py的脚本。mkdir.py脚本的内容，在当前目录下建立叫做“test_bak”的文件夹，将之前备份的带“_bak”的文件移动到这里面。详情见图4。

哈哈，继续发挥想象，能不能写verilog呢？下面这段是ChatGPT写的简单APB总线接口模块。图太长，直接贴出代码了。

module apb_reg_if (    input  wire        pclk,

    input  wire        presetn,

    input  wire [31:0] paddr,

    input  wire [31:0] pwdata,

    output wire        psel,

    output wire        penable,

    output wire        pwrite,

    output wire [31:0] prdata

);

// 地址和数据宽度可配置的寄存器

reg [31:0] regs [0:31];

parameter ADDR_WIDTH = 5, DATA_WIDTH = 32;

// 根据地址选择寄存器

always @(paddr) begin

    psel <= paddr[ADDR_WIDTH - 1:0] == 0;

end

// 寄存器读写

always @(posedge pclk or negedge presetn) begin

if (!presetn) begin

    // 复位寄存器

    for (int i = 0; i < 32; i++)

        regs[i] <= 0;

end

else if (psel && penable) begin

    if (pwrite) begin

        // 写入数据到寄存器

        regs[paddr[ADDR_WIDTH - 1:0]] <= pwdata[DATA_WIDTH - 1:0];

    end

    else begin

        // 读取寄存器数据

        prdata <= {DATA_WIDTH{psel}} & regs[paddr[ADDR_WIDTH - 1:0]];

    end

end

end

endmodule

一眼看上去，貌似没有什么问题。惊喜，继续挑战，写点验证环境，以下是部分代码。

class apb_reg_env extends uvm_env;

    `uvm_component_utils(apb_reg_env)

    apb_reg_if apb_reg_if;

apb_reg_tc apb_reg_tc;

function new(string name = "apb_reg_env", uvm_component parent = null);

    super.new(name, parent);

endfunction

virtual function void build_phase(uvm_phase phase);

    // 创建测试设计实例

    apb_reg_if = apb_reg_if::create("apb_reg_if", this);

    // 创建并配置测试用例

    apb_reg_tc = apb_reg_tc::create("apb_reg_tc", this);

    apb_reg_tc.set_config_object(this);

endfunction

virtual function void run_phase(uvm_phase phase);

    // 运行测试并收集结果

    apb_reg_tc.start(null);

    apb_reg_tc.finish(null);

endfunction

endclass

同样的，效果很让人惊艳！！此外，小编还尝试了提论问题让ChatGPT写小作文回答、写爬虫等也是可行的。下面是关于这个工具的一些思考：

1. 能够做到按照言语要求给出代码，对于固定结构的模块或者功能，帮助会很大。
2. 能够详细的为代码添加描述性注释。
3. 言语描述越精确，细节丰富，相应生成的代码准确度越高。
4. 生成的代码正确性不能保证100%，还是需要人为实际检查运行。
5. 对于初级工程师，效率可以大大滴提升！！

总之，这个工具太让人惊艳了，小编个人认为这是具有划时代意义的，甚至可以说降低了各行各业的编程门槛，让普通人也可以更容易的接触编程。网上如何注册的教程很多，今天小编就不在这里放了。不知大家还有没有奇妙的想法，可以和这个工具结合，碰撞出更多创新的火花呢？

（文章来源：处芯积律）