Autores:  (1) Mingjie Liu, NVIDIA {Contribución igual};  (2) Teodor-Dumitru Ene, NVIDIA {Contribución igual};  (3) Robert Kirby, NVIDIA {Contribución igual};  (4) Chris Cheng, NVIDIA {Contribución igual};  (5) Nathaniel Pinckney, NVIDIA {Contribución igual};  (6) Rongjian Liang, NVIDIA {Contribución igual};  (7) Jonás Alben, NVIDIA;  (8) Himyanshu Anand, NVIDIA;  (9) Sanmitra Banerjee, NVIDIA;  (10) Ismet Bayraktaroglu, NVIDIA;  (11) Bonita Bhaskaran, NVIDIA;  (12) Bryan Catanzaro, NVIDIA;  (13) Arjun Chaudhuri, NVIDIA;  (14) Sharon Clay, NVIDIA;  (15) Bill Dally, NVIDIA;  (16) Laura Dang, NVIDIA;  (17) Parikshit Deshpande, NVIDIA;  (18) Siddhanth Dhodhi, NVIDIA;  (19) Sameer Halepete, NVIDIA;  (20) Eric Hill, NVIDIA;  (21) Jiashang Hu, NVIDIA;  (22) Sumit Jain, NVIDIA;  (23) Brucek Khailany, NVIDIA;  (24) George Kokai, NVIDIA;  (25) Kishor Kunal, NVIDIA;  (26) Xiaowei Li, NVIDIA;  (27) Charley Lind, NVIDIA;  (28) Hao Liu, NVIDIA;  (29) Stuart Oberman, NVIDIA;  (30) Sujeet Omar, NVIDIA;  (31) Sreedhar Pratty, NVIDIA;  (23) Jonathan Raiman, NVIDIA;  (33) Ambar Sarkar, NVIDIA;  (34) Zhengjiang Shao, NVIDIA;  (35) Hanfei Sun, NVIDIA;  (36) Pratik P. Suthar, NVIDIA;  (37) Varun Tej, NVIDIA;  (38) Walker Turner, NVIDIA;  (39) Kaizhe Xu, NVIDIA;  (40) Haoxing Ren, NVIDIA.  Tabla de enlaces   Resumen e introducción   Conjunto de datos   Métodos de adaptación del dominio ChipNemo   Aplicaciones de Maestría en Derecho   Evaluaciones   Discusión   Obras relacionadas   Conclusiones   Agradecimientos, Aportes y Referencias   Apéndice  IX. AGRADECIMIENTOS  Los autores desean agradecer a: los equipos de TI de NVIDIA por su apoyo en la integración de NVBugs; al equipo de Seguridad de hardware de NVIDIA por su apoyo en cuestiones de seguridad; a los equipos de NVIDIA NeMo por su apoyo y orientación sobre entrenamiento e inferencia de modelos ChipNeMo; Equipos de infraestructura de NVIDIA por respaldar los recursos de inferencia y capacitación de GPU para el proyecto; Equipos de diseño de hardware de NVIDIA por su apoyo y conocimiento.  X. APORTES    llevó a cabo una capacitación sobre los modelos DAPT y SFT. Mingjie Liu    desarrollaron una infraestructura de inferencia y evaluación de aplicaciones. Teodor-Dumitru Ene y Robert Kirby    desarrolló el marco RAG. Chris Cheng    recopiló y preparó conjuntos de datos para la capacitación. Nathaniel Pinckney    desarrolló tokenizadores personalizados. Rongjian Liang    desarrollaron un punto de referencia de conocimientos sobre diseño de circuitos generales. Walker Turner, Charley Lind y George Kokai    diseñaron un chatbot asistente de ingeniería, proporcionaron conjuntos de datos de instrucción de dominio, puntos de referencia de evaluación y realizaron evaluaciones. Siddhanth Dhodhi, Ismet Bayraktaroglu, Himyanshu Anand y Eric Hill    desarrollaron una aplicación de chatbot asistente de ingeniería. Parikshit Deshpande, Zhengjiang Shao, Kaizhe Xu, Jiashang Hu, Laura Dang, Xiaowei Li, Hao Liu y Ambar Sarkar    desarrollaron una aplicación de generación de scripts EDA, proporcionaron conjuntos de datos de instrucciones de dominio y puntos de referencia de evaluación. Sreedhar Pratty, Kishor Kunal, Varun Tej, Sumit Jain, Sujeet Omar, Pratik P Suthar, Hanfei Sun    desarrollaron una aplicación de análisis y resumen de errores, proporcionaron conjuntos de datos de instrucciones de dominio y puntos de referencia de evaluación. Bonita Bhaskaran, Arjun Chaudhuri y Sanmitra Banerjee    asesoraron desde las perspectivas de la investigación de IA y la ingeniería de hardware. Brucek Khailany, Stuart Oberman, Sharon Clay, Sameer Halepete, Jonathan Raiman, Bryan Catanzaro, Jonah Alben y Bill Dally    diseñó y dirigió la investigación. Haoxing Ren  REFERENCIAS  [1] B. Khailany et al., “Acelerar el diseño de chips con aprendizaje automático”, IEEE Micro, vol. 40, núm. 6, págs. 23-32, 2020.  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