Fugu-MT 論文翻訳(概要): SynthAI: A Multi Agent Generative AI Framework for Automated Modular HLS Design Generation

論文の概要: SynthAI: A Multi Agent Generative AI Framework for Automated Modular HLS Design Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16072v3
Date: Thu, 5 Sep 2024 08:24:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-07 02:44:29.134351
Title: SynthAI: A Multi Agent Generative AI Framework for Automated Modular HLS Design Generation
Title（参考訳）: SynthAI: モジュール型HLS設計自動生成のためのマルチエージェント生成AIフレームワーク
Authors: Seyed Arash Sheikholeslam, Andre Ivanov,
Abstract要約: 本稿では,HLS設計の自動化手法であるSynthAIを紹介する。 SynthAIはReActエージェント、Chain-of-Thought(CoT)プロンプト、Web検索技術、Retrieval-Augmented Generationフレームワークを統合している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we introduce SynthAI, a new method for the automated creation of High-Level Synthesis (HLS) designs. SynthAI integrates ReAct agents, Chain-of-Thought (CoT) prompting, web search technologies, and the Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework within a structured decision graph. This innovative approach enables the systematic decomposition of complex hardware design tasks into multiple stages and smaller, manageable modules. As a result, SynthAI produces synthesizable designs that closely adhere to user-specified design objectives and functional requirements. We further validate the capabilities of SynthAI through several case studies, highlighting its proficiency in generating complex, multi-module logic designs from a single initial prompt. The SynthAI code is provided via the following repo: \url{https://github.com/sarashs/FPGA_AGI}
Abstract（参考訳）: 本稿では,HLS設計の自動化手法であるSynthAIを紹介する。 SynthAIは、ReActエージェント、Chain-of-Thought(CoT)プロンプト、Web検索技術、構造化決定グラフにRetrieval-Augmented Generation(RAG)フレームワークを統合する。この革新的なアプローチは、複雑なハードウェア設計タスクを複数のステージとより小さく管理可能なモジュールに体系的に分解することを可能にする。その結果、SynthAIはユーザが指定した設計目標と機能要件に忠実に準拠する合成可能な設計を作成した。我々は、いくつかのケーススタディを通じて、SynthAIの能力をさらに検証し、単一の初期プロンプトから複雑なマルチモジュール論理設計を生成する能力を強調した。 SynthAIコードは以下のリポジトリを通じて提供される。

関連論文リスト

EpiCoder: Encompassing Diversity and Complexity in Code Generation [49.170195362149386]
抽象構文木(AST)にヒントを得た新しい特徴木ベース合成フレームワークを提案する。コードの構文構造をキャプチャするASTとは異なり、私たちのフレームワークはコード要素間のセマンティックな関係をモデル化します。広く使われているベースモデルを微調整してEpiCoderシリーズを作成し、関数レベルとファイルレベルの両方で最先端のパフォーマンスを実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-08T18:58:15Z)
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)
STAR: Synthesis of Tailored Architectures [61.080157488857516]
本稿では, 適合型アーキテクチャ (STAR) の新規な合成手法を提案する。提案手法は線形入力可変系の理論に基づく新しい探索空間を結合し,階層的な数値エンコーディングをアーキテクチャゲノムに支持する。STARゲノムは,複数のモデル品質と効率の指標に最適化するために,勾配のない進化的アルゴリズムで自動的に精製・組換えされる。 STARを用いて、多種多様な計算単位と相互接続パターンを活用し、品質、パラメータサイズ、および自動回帰言語モデリングのための推論キャッシュのフロンティアにおける高度に最適化されたトランスフォーマーとストライプハイブリッドモデルを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-26T18:42:42Z)
GaNDLF-Synth: A Framework to Democratize Generative AI for (Bio)Medical Imaging [0.36638033546156024]
Generative Artificial Intelligence(GenAI)は、AIの分野であり、既存のデータから新しいデータサンプルを作成する。本稿では、GenAIの背景とモチベーションを考察し、GANDLF- Synth(Generally Nuanced Deep Learning Framework for Synthesis)を紹介する。 GaNDLF- Synthは、オートエンコーダ、生成逆数ネットワーク、合成モデルなど、様々なアルゴリズムの統一的な抽象化を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-30T19:25:01Z)
HENNC: Hardware Engine for Artificial Neural Network-based Chaotic Oscillators [0.26999000177990923]
このフレームワークは、カオスシステムを近似するためにモデルを訓練し、潜在的なハードウェアアーキテクチャをもたらす設計空間探索を行う。フレームワークは、選択されたソリューションから、対応する合成可能な高レベル合成コードとバリデーションテストベンチを生成する。提案するフレームワークは,ハードウェアコストとスループットの観点から,手作業で設計した作業よりも優れた,候補アーキテクチャの迅速なハードウェア設計プロセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-27T04:17:38Z)
IPSynth: Interprocedural Program Synthesis for Software Security Implementation [3.1119394814248253]
本稿では,提案手法の仕様を自動学習する新しい言語間プログラム合成手法であるIP Synthを紹介する。提案手法は,プログラム内の対応する箇所を正確に特定し,必要なコードスニペットを合成し,プログラムに追加し,ChatGPTをプログラム間の戦術的合成タスクで上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-16T07:12:24Z)
INVICTUS: Optimizing Boolean Logic Circuit Synthesis via Synergistic Learning and Search [18.558280701880136]
最先端論理合成アルゴリズムは、多数の論理最小化を持つ。 INVICTUSは、以前に見られた設計のトレーニングデータセットに基づいて、論理最小化のシーケンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-22T15:50:42Z)
Adversarial Audio Synthesis with Complex-valued Polynomial Networks [60.231877895663956]
音声における時間周波数(TF)表現は、実数値ネットワークとしてますますモデル化されている。我々は,このような複雑な数値表現を自然な方法で統合するAPOLLOと呼ばれる複雑な数値ネットワークを導入する。 APOLLOは、音声生成におけるSC09の最先端拡散モデルよりも17.5%$改善され、8.2%ドルとなる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-14T12:58:59Z)
Analog/Mixed-Signal Circuit Synthesis Enabled by the Advancements of Circuit Architectures and Machine Learning Algorithms [0.0]
我々は、ニューラルネットワークに基づくサロゲートモデルを用いて、回路設計パラメータの探索とレイアウトの反復を高速化する。最後に、AMS回路のいくつかの例を、仕様からシリコンプロトタイプまで迅速に合成し、人間の介入を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-15T01:47:08Z)
Automated and Formal Synthesis of Neural Barrier Certificates for Dynamical Models [70.70479436076238]
バリア証明書(BC)の自動的,形式的,反例に基づく合成手法を提案する。このアプローチは、ニューラルネットワークとして構造化されたBCの候補を操作する誘導的フレームワークと、その候補の有効性を認証するか、反例を生成する音検証器によって支えられている。その結果,音のBCsを最大2桁の速度で合成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-07T07:39:42Z)
Hierarchy Composition GAN for High-fidelity Image Synthesis [57.32311953820988]
本稿では,革新的階層構成GAN(HIC-GAN)を提案する。 HIC-GANは、幾何学と外観領域における画像合成をエンドツーエンドのトレーニング可能なネットワークに組み込んでいる。シーンテキスト画像合成, 肖像画編集, 室内レンダリングタスクの実験により, 提案したHIC-GANは, 質的, 定量的に優れた合成性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2019-05-12T11:11:24Z)

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。