기존 장비는 대부분의 테스트 및 측정 과제를 안정적으로 해결하지만, 최첨단 실험을 지원하거나 고유한 요구 사항이 있는 고급 제품을 설계하는 경우에는 부족할 수 있습니다. 과학자와 엔지니어는 소프트웨어에서 오프라인으로 데이터를 시뮬레이션하거나 처리할 수 있지만 일반적으로 사용자 프로그래밍 가능 FPGA를 통해 더 높은 성능의 솔루션을 찾을 수 있습니다. 이러한 솔루션을 통해 사용자는 계측기에 맞춤형 기능을 추가하고 실시간으로 실행하면서 실제 신호와 상호 작용할 수 있습니다. 그러나 이러한 솔루션의 유용성에도 불구하고 이러한 솔루션은 복잡하고 구현하기 어려울 수 있습니다. Moku 클라우드 컴파일 (MCC)는 FPGA 프로그래밍에 익숙한 사용자의 경우 이러한 장벽을 제거하여 상용구 코드나 소프트웨어 다운로드 없이 코드 작성에만 집중할 수 있도록 해줍니다. 하지만 해당 분야에는 전문 지식이 있지만 FPGA 경험이 거의 또는 전혀 없는 사용자는 어떻게 해야 할까요? 바로 최근 대화형 상호작용 기능을 통해 전 세계적으로 주목받고 있는 고급 자연어 처리 도구인 ChatGPT가 그 해답입니다. ChatGPT는 사용자와 대화하는 것 외에도 Moku 기기와 호환되는 맞춤형 VHDL 코드를 생성하여 더 많은 사용자가 FPGA 코딩의 강력한 기능을 활용할 수 있도록 지원합니다. ChatGPT와 Moku 기기가 함께하면 각각의 장점을 합친 것보다 훨씬 더 큰 시너지를 창출합니다. 시간이 부족한 사용자를 위해 MCC는 복잡한 FPGA 프로그래밍 도구, 인터페이스, 실제 하드웨어 배포와 같은 문제를 전문적으로 처리하고, ChatGPT는 실제 코드 작성을 담당합니다. 즉, MCC는 맞춤 설정과 FPGA 프로그래밍을 간편하게 만들어주고, ChatGPT는 그 속도를 더욱 높여줍니다. 이제 직접 확인해 보겠습니다. Moku:Pro 예를 들어, 그림 1에 나와 있는 코드 조각을 살펴보겠습니다. 이 코드는 두 출력값을 입력값의 절댓값으로 설정합니다. 사용자는 ChatGPT에 필요한 연산을 입력했고, ChatGPT가 필요한 연산을 수행했습니다.
그림 1: ChatGPT에서 생성된 입력값의 절댓값 출력 코드(왼쪽)와 Moku:Pro 오실로스코프에서 캡처한 입력 및 출력 파형 예시(오른쪽). 이는 간단한 예시이지만, ChatGPT는 수학 연산, 논리 연산은 물론 이동 평균 계산 및 이상치 제거와 같은 더욱 복잡한 처리 로직을 작성할 수 있습니다. 또한 ChatGPT는 기존 코드에 대한 개선 및 최적화 방안을 제시합니다. 예를 들어, 사용자가 제공된 모듈에 필터링이나 신호 처리와 같은 추가 기능을 추가하려는 경우, ChatGPT는 원하는 결과를 얻을 수 있는 코드 수정 사항을 추천해 줍니다. 다양한 ChatGPT 관련 자료를 살펴보는 것이 좋은 시작점이 될 수 있습니다. 예 Liquid Instruments에서 제공하는 VHDL 코드를 ChatGPT에 요청하여 필요에 맞게 수정할 수 있습니다. ChatGPT와 Moku Cloud Compile을 결합하면 모든 수준의 HDL 경험을 가진 엔지니어와 과학자에게 무한한 가능성이 열립니다. 자연어 처리 기술을 활용하여 사용자는 디지털 논리 설계나 프로그래밍에 대한 사전 지식 없이도 간단하고 효율적인 맞춤형 코드를 작성할 수 있습니다. 테스트 및 측정 장비의 성능이 향상됨에 따라 더욱 간편하고 접근성이 뛰어난 프로그래밍 인터페이스에 대한 필요성이 커지고 있습니다. ChatGPT를 사용하여 MCC에서 사용할 VHDL 코드를 생성하면 개발 일정을 단축하고 워크플로를 최적화할 수 있습니다. 이러한 놀라운 상호 운용성은 연구원, 엔지니어, 과학자들이 Moku 장비로 가능한 것의 한계를 탐구하고 양자 광학에서 전자 연구에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 혁신을 이끌어낼 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. ChatGPT와 Moku 장비의 연동 방식에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 최대한 빨리 여기를 클릭해주세요. 개인화된 데모를 위해.