論文の概要: Can Reasoning Models Reason about Hardware? An Agentic HLS Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12721v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 01:21:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 15:59:46.830005
• Title: Can Reasoning Models Reason about Hardware? An Agentic HLS Perspective
• Title（参考訳）: ハードウェアについてのモデル推論は可能か? : エージェントHLSの視点から
• Authors: Luca Collini, Andrew Hennessee, Ramesh Karri, Siddharth Garg,
• Abstract要約: OpenAI o3-mini と DeepSeek-R1 は Chain-of-Thought (CoT) を通じて推論を強化している 本稿では, LLM の推論が高レベル合成(HLS)設計空間探索と最適化の課題に対処できるかどうかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.791753740931185
• License:
• Abstract: Recent Large Language Models (LLMs) such as OpenAI o3-mini and DeepSeek-R1 use enhanced reasoning through Chain-of-Thought (CoT). Their potential in hardware design, which relies on expert-driven iterative optimization, remains unexplored. This paper investigates whether reasoning LLMs can address challenges in High-Level Synthesis (HLS) design space exploration and optimization. During HLS, engineers manually define pragmas/directives to balance performance and resource constraints. We propose an LLM-based optimization agentic framework that automatically restructures code, inserts pragmas, and identifies optimal design points via feedback from HLs tools and access to integer-linear programming (ILP) solvers. Experiments compare reasoning models against conventional LLMs on benchmarks using success rate, efficiency, and design quality (area/latency) metrics, and provide the first-ever glimpse into the CoTs produced by a powerful open-source reasoning model like DeepSeek-R1.
• Abstract（参考訳）: OpenAI o3-miniやDeepSeek-R1といった最近の大規模言語モデル(LLM)では、Chain-of-Thought(CoT)による推論が強化されている。 専門家主導の反復最適化に依存するハードウェア設計における彼らのポテンシャルは、まだ解明されていない。 本稿では, LLM の推論が高レベル合成(HLS)設計空間探索と最適化の課題に対処できるかどうかを検討する。 HLSでは、パフォーマンスとリソース制約のバランスをとるために、手動でプラグマ/ディレクティブを定義する。 HLツールからのフィードバックや整数線形プログラミング(ILP)の解法へのアクセスを通じて,コードを自動的に再構成し,プラグマを挿入し,最適な設計点を同定するLLM最適化エージェントフレームワークを提案する。 実験では、成功率、効率、設計品質(エリア/レイテンシ)メトリクスを使用したベンチマーク上の従来のLCMに対する推論モデルを比較し、DeepSeek-R1のような強力なオープンソース推論モデルによって生成されたCoTを初めて垣間見ることができる。

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