従来の機器は、ほとんどのテストおよび測定の課題を確実に解決しますが、最先端の実験をサポートしたり、独自の要件を持つ高度な製品を設計したりする場合には不十分です。科学者やエンジニアは、シミュレーションやソフトウェアでのオフラインデータ処理に頼ることもありますが、通常、ユーザーがプログラム可能な FPGA を通じてより高性能なソリューションを見つけることができます。これらのソリューションにより、ユーザーは機器にカスタム機能を追加し、それをリアルタイムで実行して、実際の信号とやり取りすることができます。ただし、これらのソリューションは有用であるにもかかわらず、複雑で実装が難しい場合があります。 Mokuクラウドコンパイル (MCC) は、FPGA プログラミングに精通しているユーザーのこうした障壁を取り除き、定型文やソフトウェアのダウンロードなしでコードの作成に集中できるようにします。しかし、自分の分野の専門知識はあっても、FPGA の経験がほとんどまたはまったくないユーザーの場合はどうでしょうか。
ChatGPTには、会話形式でユーザーと対話できる機能があります。ChatGPTは、最近世界中の見出しを独占している高度な自然言語処理ツールです。ChatGPTは、ユーザーと会話する機能以外にも、Moku デバイスと互換性のあるカスタム VHDL コードを生成することができます。これにより、これまでよりも多くのユーザーにとって FPGA コーディングが身近なものになるでしょう。
ChatGPTとMokuデバイスを組み合わせると、それぞれの部分の合計よりもはるかに優れたものが作成されます。時間に制約のあるユーザーの場合、MCCは一連の問題（複雑なFPGAプログラミングツール、インターフェイス、実際のハードウェアへの展開など）を専門的に処理し、ChatGPTは別の一連の問題（実際のコードの作成）を処理します。そうです。MCCはカスタマイズとFPGAプログラミングを容易にし、ChatGPTはそれをさらに高速化します。次のツールを使用して確認してみましょう。 Moku:Pro 一例として。
図１に示す、２つの出力を入力の絶対値に設定するコードスニペットを考えてみます。 ユーザーは ChatGPT に計算に必要な操作を要求し、ChatGPT が面倒な作業を行いました。
図１: ChatGPT によって生成された入力の絶対値を出力するコード (左)、Moku:Pro オシロスコープからキャプチャされた入力波形と出力波形の例 (右)
これは単純な例ですが、ChatGPTは数学演算、論理演算、移動平均や外れ値除去といったより複雑な処理を計算するロジックを作成できます。さらに、ChatGPTは既存のコードに対する改善と最適化を提案します。例えば、ユーザーが提供されているモジュールにフィルタリングや信号処理などの機能を追加したい場合、ChatGPTは目的の結果を実現するためのコード修正を提案します。良い出発点として、数多くの包括的なツールの1つを確認することをお勧めします。 例 Liquid Instruments によって提供され、ChatGPT にニーズに合わせて変更を依頼できます。
ChatGPT と MCCを組み合わせることで、あらゆるレベルの HDL 経験を持つエンジニアや科学者に無限の可能性が開かれます。自然言語処理の力を活用することで、ユーザーはデジタルロジック設計やプログラミングに関する事前の知識を必要とせずに、シンプルかつ効果的なカスタム コードを作成できます。テストおよび測定デバイスがますます強力になるにつれて、よりシンプルでアクセスしやすいプログラミングUIの必要性がより重要になります。 ChatGPT を使用して MCC で使用する VHDL コードを生成することにより、ユーザーは開発タイムラインを加速し、これまでにないほどワークフローを最適化できます。この相互運用性により、研究者、エンジニア、科学者は Moku デバイスで可能なことの限界を探求し、量子光学からエレクトロニクス研究までのアプリケーションの境界を押し広げる新たな機会が開かれます。
ChatGPTとMokuデバイスの連携について詳しくは、 お問い合わせ パーソナライズされたデモをお試しください。
