Microsoft'ta Windows Görev Yöneticisi ve klasik Pinball oyununun geliştirilmesinde görev alan Dave Plummer, yapay zeka araçlarından faydalanarak RAM üretti. Plummer, koleksiyonundaki bilgisayar için bellek modüllerine istenen yüksek fiyatlar nedeniyle alternatif bir çözüm aradı. Bunun için ChatGPT ve EasyEDA devre tasarım araçlarından yararlanan mühendis, sıfırdan FPGA tabanlı bellek kartı geliştirdi.
RAM tasarımında hangi bileşenler kullanıldı?
Yeni bellek kartı, PDP-11'in genişleme bileşenlerini birbirine bağlayan Q-Bus mimarisine uygun şekilde tasarlandı. Sistemin merkezinde bellek denetleyicisi olarak görev yapan Lattice MachXO2 model bir FPGA çipi yer alıyor. Bu bileşene 4 adet 1 MB kapasiteli ISSI bellek yongası eşlik ediyor. Kartta ayrıca U2S G/Ç entegresi, DIP anahtarları, iletişim portları ve kapasitörler de bulunuyor.
Sistemin M8190 işlemci kartı 22 bitlik adresleme mimarisini kullanıyor. Bu nedenle bellek alanının üst 256 KB'lık bölümü sistemin giriş/çıkış birimleri ve ROM için ayrılmış durumda.
Tasarım sürecinde hem donanım bileşenlerinin uyumlu çalışmasını sağlamak hem de eski bilgisayarın mimarisine uygun bir bellek denetleyicisi geliştirmek gerekiyordu.
FPGA programlamayı öğrenirken bellek sorununu da çözdü
Daha önce FPGA programlama konusunda hiçbir deneyimi bulunmayan Plummer, geliştirme sürecinde yazılımsal sorunlarla da karşılaştı. İlk testlerde bellek kartı beklenen kapasiteyi doğru şekilde sunamadı. Bunun arkasında ise PDP-11'in bellek adresleme yapısıyla ilgili bir ayrıntı bulunuyordu.
İşlemcinin verileri ikili baytlar halinde işlemesi nedeniyle adres hattının en düşük biti özel bir işlev üstleniyordu. Bellek denetleyicisinin bu ayrıntıyı doğru ele almaması, her iki kelimeden yalnızca birinin okunmasına yol açtı.
Sonuç olarak toplam 4 MB bellek sistem tarafından yalnızca 2 MB olarak algılandı. Plummer, geliştirici topluluğundan gelen geri bildirimlerin de yardımıyla FPGA kodunda yapılacak küçük bir değişiklikle sorunun giderilebileceğini belirtti.
https://twitter.com/davepl1968/status/2115871903114260528?a=52VOkTT5QpFnGw9dL4I&s=20
Yapay zekâ, eski donanımların yeniden kullanılmasını kolaylaştırabilir
Proje ile ilgili değerlendirmelerde Raspberry Pi kullanılarak benzer bir çözüm geliştirilmesi de gündeme geldi. Plummer ise daha önce BeagleBone tabanlı QBone kartıyla benzer bir yazılımsal çözümü başarıyla denediğini ifade etti.
Bu çalışma, yapay zeka araçlarının elektronik tasarım ve programlama süreçlerinde nasıl kullanılabileceğine dair dikkat çekici bir örnek sunuyor. Özellikle artık üretilmeyen veya temin edilmesi zorlaşan donanımlar için alternatif çözümler geliştirmek isteyen mühendisler, yapay zekâ destekli araçlardan yararlanabiliyor.