論文の概要: HDLCopilot: Hardware Design Library Querying with Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12749v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 17:11:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 16:16:05.183029
• Title: HDLCopilot: Hardware Design Library Querying with Natural Language
• Title（参考訳）: HDLCopilot: 自然言語をクエリするハードウェア設計ライブラリ
• Authors: Manar Abdelatty, Sherief Reda,
• Abstract要約: ハードウェア設計エンジニアは、様々な製造ラボから複数のプロセスデザインキット(PDK)を常用する。 これらのライブラリには、タイミング情報のための自由ファイル、抽象的なレイアウトの詳細のためのEFファイル、プロセス設計ルールのための技術EFなど、複数のビューが含まれている。 LLMを利用したPDKクエリシステムであるHDLCopilotを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3154296174423619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Hardware design engineers routinely work with multiple Process Design Kits (PDKs) from various fabrication labs, each containing several standard cell libraries, optimized for specific metric such as speed, power, or density. These libraries include multiple views such as liberty files for timing information, LEF files for abstract layout details, and technology LEF for process design rules. Navigating this complex landscape to retrieve specific information about gates or design rules is often time-consuming and error-prone. To address this, we present HDLCopilot, an LLM-powered PDK query system that allows engineers to streamline interactions with PDKs in natural language format, making information retrieval accurate and more efficient. HDLCopilot achieves an accuracy of 94.23\% on an evaluation set comprised of diverse and complex natural language queries. HDLCopilot positions itself as a powerful assistant in the hardware design process, enhancing productivity and reducing potential human errors.
• Abstract（参考訳）: ハードウェア設計エンジニアは、様々な製造ラボから複数のプロセスデザインキット(PDK)を常用し、それぞれがいくつかの標準セルライブラリを含み、スピード、パワー、密度などの特定の指標に最適化されている。 これらのライブラリには、タイミング情報のための自由ファイル、抽象的なレイアウトの詳細のためのEFファイル、プロセス設計ルールのための技術EFなど、複数のビューが含まれている。 ゲートや設計ルールに関する特定の情報を取得するために、この複雑な風景をナビゲートすることは、しばしば時間がかかり、エラーが発生します。 この問題を解決するために,LLMを利用したPDKクエリシステムであるHDLCopilotを提案する。 HDLCopilotは、多種多様な自然言語クエリからなる評価セットに対して94.23\%の精度を達成する。 HDLCopilotは、ハードウェア設計プロセスにおける強力なアシスタントとしての地位を確立し、生産性を高め、潜在的なヒューマンエラーを減らす。

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