論文の概要: PrefixLLM: LLM-aided Prefix Circuit Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02594v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 17:26:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:43:00.882429
• Title: PrefixLLM: LLM-aided Prefix Circuit Design
• Title（参考訳）: PrefixLLM: LLM支援型プリフィックス回路設計
• Authors: Weihua Xiao, Venkata Sai Charan Putrevu, Raghu Vamshi Hemadri, Siddharth Garg, Ramesh Karri,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成タスクを実行する驚くべき能力を示している。 PrefixLLMはプレフィックス回路合成タスクを構造化テキスト生成問題に変換する。 LLMは、同じ遅延制約の下で面積を3.70%削減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.15856455995683
• License:
• Abstract: Prefix circuits are fundamental components in digital adders, widely used in digital systems due to their efficiency in calculating carry signals. Synthesizing prefix circuits with minimized area and delay is crucial for enhancing the performance of modern computing systems. Recently, large language models (LLMs) have demonstrated a surprising ability to perform text generation tasks. We propose PrefixLLM, that leverages LLMs for prefix circuit synthesis. PrefixLLM transforms the prefix circuit synthesis task into a structured text generation problem, termed the Structured Prefix Circuit Representation (SPCR), and introduces an iterative framework to automatically and accurately generate valid SPCRs. We further present a design space exploration (DSE) framework that uses LLMs to iteratively search for area and delay optimized prefix circuits. Compared to state-of-the-art, PrefixLLM can reduce the area by 3.70% under the same delay constraint. This work highlights the use of LLMs in the synthesis of arithmetic circuits, which can be transformed into the structured text generation.
• Abstract（参考訳）: プリフィックス回路はデジタル加算器の基本部品であり、搬送信号の計算効率のためにデジタルシステムで広く使われている。 領域と遅延の最小化によるプレフィックス回路の合成は,現代のコンピュータシステムの性能向上に不可欠である。 近年,大規模言語モデル (LLM) はテキスト生成タスクを実行する驚くべき能力を示している。 本稿では,プレフィックスLLMを提案する。 PrefixLLMは、プレフィックス回路合成タスクを構造化テキスト生成問題に変換する。Structured Prefix Circuit Representation (SPCR)と呼ばれ、有効なSPCRを自動かつ正確に生成するための反復的フレームワークを導入する。 さらに,LLMを用いた設計空間探索(DSE)フレームワークを用いて,領域探索と遅延最適化プレフィックス回路を提案する。 最先端と比較して、PrefixLLMは、同じ遅延制約の下で、面積を3.70%削減できる。 この研究は、算術回路の合成におけるLLMの使用を強調し、構造化されたテキスト生成に変換することができる。

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