論文の概要: LLM4EDA: Emerging Progress in Large Language Models for Electronic Design Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12224v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 15:09:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-28 15:41:15.593513
• Title: LLM4EDA: Emerging Progress in Large Language Models for Electronic Design Automation
• Title（参考訳）: LLM4EDA:電子設計自動化のための大規模言語モデルの進化
• Authors: Ruizhe Zhong, Xingbo Du, Shixiong Kai, Zhentao Tang, Siyuan Xu, Hui-Ling Zhen, Jianye Hao, Qiang Xu, Mingxuan Yuan, Junchi Yan
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解、論理推論、回答生成においてその能力を実証している。 本稿では,EDA分野におけるLLMの応用に関する系統的研究を行う。 論理合成,物理設計,マルチモーダル特徴抽出,回路のアライメントにLLMを適用することに焦点を当て,今後の研究の方向性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.7163199054881
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driven by Moore's Law, the complexity and scale of modern chip design are increasing rapidly. Electronic Design Automation (EDA) has been widely applied to address the challenges encountered in the full chip design process. However, the evolution of very large-scale integrated circuits has made chip design time-consuming and resource-intensive, requiring substantial prior expert knowledge. Additionally, intermediate human control activities are crucial for seeking optimal solutions. In system design stage, circuits are usually represented with Hardware Description Language (HDL) as a textual format. Recently, Large Language Models (LLMs) have demonstrated their capability in context understanding, logic reasoning and answer generation. Since circuit can be represented with HDL in a textual format, it is reasonable to question whether LLMs can be leveraged in the EDA field to achieve fully automated chip design and generate circuits with improved power, performance, and area (PPA). In this paper, we present a systematic study on the application of LLMs in the EDA field, categorizing it into the following cases: 1) assistant chatbot, 2) HDL and script generation, and 3) HDL verification and analysis. Additionally, we highlight the future research direction, focusing on applying LLMs in logic synthesis, physical design, multi-modal feature extraction and alignment of circuits. We collect relevant papers up-to-date in this field via the following link: https://github.com/Thinklab-SJTU/Awesome-LLM4EDA.
• Abstract（参考訳）: ムーアの法則により、現代のチップ設計の複雑さと規模は急速に増大している。 電子設計自動化(EDA)は、完全なチップ設計プロセスで直面する課題に広く適用されている。 しかし、非常に大規模な集積回路の進化により、チップの設計に要する時間と資源が集中し、事前の知識が必要となった。 加えて、中間的な人間の制御活動は最適な解を求めるために重要である。 システム設計段階では、回路は通常、テキスト形式としてハードウェア記述言語(HDL)で表現される。 近年,Large Language Models (LLMs) は,文脈理解や論理推論,回答生成においてその能力を実証している。 回路はテキスト形式でHDLで表現できるので、EDAフィールドでLLMを活用でき、完全な自動チップ設計を実現し、電力、性能、面積(PPA)を改善した回路を生成することができるかどうかを疑うのは妥当である。 本稿では,EDA分野におけるLLMの適用に関する系統的研究を行い,以下の事例に分類する。 1)アシスタントチャットボット。 2)HDLとスクリプト生成 3)HDLの検証と分析。 さらに,論理合成,物理設計,マルチモーダル特徴抽出,回路アライメントにおけるllmの適用に着目し,今後の研究方向を強調する。 この分野での関連論文は、https://github.com/Thinklab-SJTU/Awesome-LLM4EDAというリンクで収集します。

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