論文の概要: HDLCopilot: Natural Language Exploration of Hardware Designs and Libraries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12749v2
- Date: Fri, 1 Nov 2024 17:31:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 20:36:48.471941
- Title: HDLCopilot: Natural Language Exploration of Hardware Designs and Libraries
- Title（参考訳）: HDLCopilot: ハードウェア設計とライブラリの自然言語探索
- Authors: Manar Abdelatty, Jacob Rosenstein, Sherief Reda,
- Abstract要約: 我々は,ハードウェア設計とプロセス設計キット(PDK)とのインタラクションの合理化を可能にする,大規模言語モデルを活用した協調フレームワークであるHDLCopilotを提案する。
このフレームワークは、複雑な自然言語クエリの多様なセットに対して96.33%の実行精度を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1704154007740835
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Hardware design workflows often involve working with Process Design Kits (PDKs) from various fabrication labs, each containing its own set of standard cell libraries optimized for metrics such as speed, power, or density. These libraries include multiple views for information on timing and electrical properties of cells, cell layout details, and process design rules. Engineers typically navigate between the design and the target technology to make informed decisions on different design scenarios, such as selecting specific gates for area optimization or enhancing critical path speed. 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, a multi-agent collaborative framework powered by large language models that enables engineers to streamline interactions with hardware design and PDKs through natural language queries. HDLCopilot enables engineers to quickly access relevant information on gates and design rules, evaluate tradeoffs related to area, speed, and power in order to make informed decisions efficiently and accurately. The framework achieves an execution accuracy of 96.33\% on a diverse set of complex natural language queries. HDLCopilot positions itself as a powerful assistant in hardware design workflows, enhancing productivity and reducing potential human errors.
- Abstract（参考訳）: ハードウェア設計のワークフローは、様々な製造ラボからプロセスデザインキット(PDK)を扱うことが多く、それぞれが速度、電力、密度などのメトリクスに最適化された、独自の標準セルライブラリを含んでいる。
これらのライブラリには、セルのタイミングと電気的性質に関する情報、セルレイアウトの詳細、プロセス設計規則に関する複数のビューが含まれている。
エンジニアは通常、設計とターゲット技術の間をナビゲートして、エリア最適化のための特定のゲートの選択やクリティカルパス速度の向上など、異なる設計シナリオに関する情報決定を行う。
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。
そこで本研究では,ハードウェア設計やPDKとのインタラクションを,自然言語クエリを通じて効率化する,大規模言語モデルを用いたマルチエージェント協調フレームワークであるHDLCopilotを提案する。
HDLCopilotは、エンジニアがゲートや設計ルールに関する関連情報に迅速にアクセスし、領域、速度、電力に関するトレードオフを評価して、情報決定を効率的かつ正確に行うことを可能にする。
このフレームワークは、複雑な自然言語クエリの多様なセットに対して96.33\%の実行精度を達成する。
HDLCopilotは、ハードウェア設計ワークフロー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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