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。

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