Недавно мне понадобилось заставить FPGA работать с обычным PCI. Не PCI Express, а тем самым старым параллельным PCI, платы с которым когда-то стояли почти в каждом компьютере, а сейчас он в основном продолжает жить в промышленной аппаратуре. Задача сама по себе не новая, и несколько лет назад я уже возился с этим интерфейсом. Тогда значительная часть времени уходила даже не на отладку платы, а на то, чтобы разобраться в стандарте, правильно понять процедуру конфигурации и руками написать всю необходимую логику на Verilog.

В этот раз рядом был ChatGPT. Я описывал ему очередной небольшой кусок логики, показывал существующий код, просил переделать конечный автомат или добавить нужное поведение и довольно быстро получал нормальную заготовку на Verilog. То, что раньше могло занять несколько часов, иногда действительно сокращалось до нескольких минут. После первой такой удачной итерации легко представить приятную картину будущего: ещё немного, и половину работы FPGA-разработчика можно будет просто отдавать нейросети.

На практике произошло другое. Освободившееся время я тут же потратил на следующую версию прошивки, потом на ещё одну, после чего пришлось несколько раз перепрошить FPGA, перезагрузить компьютер, посмотреть, как плата определяется BIOS, разобраться с BAR-регистрами и полезть к железу уже с измерительными приборами. За тот же промежуток времени я просто успел проверить гораздо больше вариантов. Именно тогда я поймал себя на довольно странной мысли: нейросети действительно сильно ускоряют мою работу, но её количество от этого почему-то совсем не уменьшается.

Неделя соцсетей прошла под спорами о популяризаторше средневековой музыки с помощью выдуманных баек о ней. Но надо сказать что популяризатор, который создает ошибочную картину мира у широких масс — это не такое редкое явление. Иногда в это оказываются вовлечены большие корпорации, например Микрософт. Я конечно же говорю про изданную Микрософтом книгу Чарльза Петзольда «Код».