Fugu-MT 論文翻訳(概要): ML For Hardware Design Interpretability: Challenges and Opportunities

論文の概要: ML For Hardware Design Interpretability: Challenges and Opportunities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08852v1
Date: Fri, 11 Apr 2025 03:47:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-15 16:53:39.424036
Title: ML For Hardware Design Interpretability: Challenges and Opportunities
Title（参考訳）: ハードウェア設計の解釈可能性のためのML - 課題と機会
Authors: Raymond Baartmans, Andrew Ensinger, Victor Agostinelli, Lizhong Chen,
Abstract要約: 本稿では,特にRTL-to-NLタスクにおける設計の解釈可能性が,ハードウェア設計プロセスの効率に与える影響について検討する。我々は,MLを活用したRTL-to-NLタスクの自動化とハードウェア設計の解釈性の向上について,今後の研究を導くことを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3540424603831323
License:
Abstract: The increasing size and complexity of machine learning (ML) models have driven the growing need for custom hardware accelerators capable of efficiently supporting ML workloads. However, the design of such accelerators remains a time-consuming process, heavily relying on engineers to manually ensure design interpretability through clear documentation and effective communication. Recent advances in large language models (LLMs) offer a promising opportunity to automate these design interpretability tasks, particularly the generation of natural language descriptions for register-transfer level (RTL) code, what we refer to as "RTL-to-NL tasks." In this paper, we examine how design interpretability, particularly in RTL-to-NL tasks, influences the efficiency of the hardware design process. We review existing work adapting LLMs for these tasks, highlight key challenges that remain unaddressed, including those related to data, computation, and model development, and identify opportunities to address them. By doing so, we aim to guide future research in leveraging ML to automate RTL-to-NL tasks and improve hardware design interpretability, thereby accelerating the hardware design process and meeting the increasing demand for custom hardware accelerators in machine learning and beyond.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルのサイズと複雑さの増大により、機械学習ワークロードを効率的にサポートできるカスタムハードウェアアクセラレータの必要性が高まっている。しかし、そのようなアクセラレータの設計は依然として時間を要するプロセスであり、明確なドキュメントと効果的なコミュニケーションを通じて設計の解釈性を確保するためにエンジニアを頼りにしている。大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、これらの設計解釈可能性タスク、特にレジスタ・トランスファーレベル(RTL)コードのための自然言語記述の生成を自動化するための有望な機会を提供する。本稿では,設計の解釈可能性,特にRTL-to-NLタスクが,ハードウェア設計プロセスの効率に与える影響について検討する。我々は、これらのタスクにLLMを適用する既存の作業についてレビューし、データ、計算、モデル開発に関連するものを含む、未適応のままの重要な課題を強調し、それらに対処する機会を特定します。これにより、MLを活用してRTL-to-NLタスクを自動化し、ハードウェア設計の解釈性を向上させることにより、ハードウェア設計プロセスの高速化と、機械学習などにおけるカスタムハードウェアアクセラレータの需要増加に対応することを目指す。

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