論文の概要: Digital ASIC Design with Ongoing LLMs: Strategies and Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02329v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 05:16:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-12 15:50:33.709150
- Title: Digital ASIC Design with Ongoing LLMs: Strategies and Prospects
- Title(参考訳): LLMを用いたディジタルASIC設計:戦略と展望
- Authors: Maoyang Xiang, Emil Goh, T. Hui Teo,
- Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、ハードウェア記述言語(HDL)コードの自動生成の可能性を秘め、将来性のある開発と見なされている。
本稿では,LLMをデジタルASIC設計に活用するためのターゲット戦略を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The escalating complexity of modern digital systems has imposed significant challenges on integrated circuit (IC) design, necessitating tools that can simplify the IC design flow. The advent of Large Language Models (LLMs) has been seen as a promising development, with the potential to automate the generation of Hardware Description Language (HDL) code, thereby streamlining digital IC design. However, the practical application of LLMs in this area faces substantial hurdles. Notably, current LLMs often generate HDL code with small but critical syntax errors and struggle to accurately convey the high-level semantics of circuit designs. These issues significantly undermine the utility of LLMs for IC design, leading to misinterpretations and inefficiencies. In response to these challenges, this paper presents targeted strategies to harness the capabilities of LLMs for digital ASIC design. We outline approaches that improve the reliability and accuracy of HDL code generation by LLMs. As a practical demonstration of these strategies, we detail the development of a simple three-phase Pulse Width Modulation (PWM) generator. This project, part of the "Efabless AI-Generated Open-Source Chip Design Challenge," successfully passed the Design Rule Check (DRC) and was fabricated, showcasing the potential of LLMs to enhance digital ASIC design. This work underscores the feasibility and benefits of integrating LLMs into the IC design process, offering a novel approach to overcoming the complexities of modern digital systems.
- Abstract(参考訳): 現代のデジタルシステムのエスカレートする複雑さは、IC設計フローを単純化するツールを必要とする集積回路(IC)設計に重大な課題を課している。
LLM(Large Language Models)の出現は、ハードウェア記述言語(HDL)コードの自動生成の可能性を秘め、デジタルIC設計を合理化する、有望な発展と見なされている。
しかし、この分野でのLLMの実用化は、かなりのハードルに直面している。
特に、現在のLLMは、小さなが重要な構文エラーを持つHDLコードを生成し、回路設計の高レベルな意味を正確に伝達するのに苦労する。
これらの問題は、IC設計におけるLCMの実用性を著しく損なうものであり、誤解釈や非効率の原因となった。
これらの課題に対応して,デジタルASIC設計におけるLLMの能力を活用するための目標戦略を提案する。
LLMによるHDLコード生成の信頼性と精度を向上させるアプローチを概説する。
これらの戦略の実演として、単純な3相パルス幅変調(PWM)ジェネレータの開発について詳述する。
このプロジェクトは"Efabless AI-Generated Open-Source Chip Design Challenge"の一部として、Design Rule Check (DRC) に合格し、LLMがデジタルASIC設計を強化する可能性を示した。
この研究は、LCMをIC設計プロセスに統合する可能性とメリットを強調し、現代のデジタルシステムの複雑さを克服するための新しいアプローチを提供する。
関連論文リスト
- Exploring Code Language Models for Automated HLS-based Hardware Generation: Benchmark, Infrastructure and Analysis [49.998130983414924]
LLM(Large Language Model)は、PythonやC++などのプログラミング言語に使用される。
本稿では,LLMを利用してHLS(High-Level Synthesis)ベースのハードウェア設計を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-19T17:53:59Z) - HADES: Hardware Accelerated Decoding for Efficient Speculation in Large Language Models [1.2180334969164464]
大規模言語モデル(LLM)は、人間に似たテキストを理解し、生成することで自然言語処理に革命をもたらした。
本稿では,LLMの性能とエネルギー効率を向上させる新しい手法であるハードウェア高速化復号法(HADES)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-27T21:19:01Z) - SynerGen-VL: Towards Synergistic Image Understanding and Generation with Vision Experts and Token Folding [66.74446220401296]
画像の理解と生成の両方が可能なシンプルだが強力なエンコーダのないMLLMであるSynerGen-VLを提案する。
トークンの折り畳み機構と,高分解能画像理解を効果的に支援するビジョンエキスパートベースのプログレッシブアライメント事前学習戦略を導入する。
コードとモデルはリリースされます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-12T18:59:26Z) - HiVeGen -- Hierarchical LLM-based Verilog Generation for Scalable Chip Design [55.54477725000291]
HiVeGenは階層的なVerilog生成フレームワークで、生成タスクを階層的なサブモジュールに分解する。
自動設計空間探索(DSE)を階層対応のプロンプト生成に変換し、コードの再利用を強化するために重みに基づく検索を導入する。
エラー補正コストを低減し、生成した設計の質を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T19:37:53Z) - Specifications: The missing link to making the development of LLM systems an engineering discipline [65.10077876035417]
我々は、構造化出力、プロセスの監督、テストタイム計算など、これまでの分野の進歩について論じる。
モジュール型かつ信頼性の高いLCMシステムの開発に向けた研究の今後の方向性について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T07:48:31Z) - New Solutions on LLM Acceleration, Optimization, and Application [14.995654657013741]
大規模言語モデル (LLM) は、様々な応用において人間のような文章を解釈・生成する能力を持つ非常に強力な機器となっている。
しかし、LLMのサイズと複雑さの増大は、トレーニングとデプロイメントの両方において大きな課題をもたらしている。
これらの課題に対処するための最近の進歩と研究の方向性について概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-16T11:56:50Z) - From English to ASIC: Hardware Implementation with Large Language Model [0.210674772139335]
本稿では,最先端の自然言語モデルの微調整とHDLコードデータセットの再シャッフルについて述べる。
この微調整は、正確で効率的なASIC設計を生成するモデルの習熟度を高めることを目的としている。
データセットのリシャッフルは、トレーニング材料の範囲を広げ、品質を向上させることを意図している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T09:57:16Z) - An Embarrassingly Simple Approach for LLM with Strong ASR Capacity [56.30595787061546]
我々は,音声基礎エンコーダと大規模言語モデル(LLM)を用いて,音声処理の分野で最も重要な課題の1つを解決することに注力する。
最近の研究は、音声エンコーダの出力を時間的に圧縮したり、プロジェクタのモーダルアライメントに対処したり、LLMのパラメータ効率の良い微調整を利用するといった複雑な設計をしている。
そこで本研究では,市販の音声エンコーダLLMと,トレーニング可能な唯一の線形プロジェクタの単純な構成がASRタスクに適しているのに対して,繊細な設計は必要ないことを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T23:25:04Z) - LLM4EDA: Emerging Progress in Large Language Models for Electronic
Design Automation [74.7163199054881]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T15:09:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。