論文の概要: Hardware Design and Security Needs Attention: From Survey to Path Forward
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08854v1
- Date: Fri, 11 Apr 2025 03:48:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-15 16:48:24.999425
- Title: Hardware Design and Security Needs Attention: From Survey to Path Forward
- Title（参考訳）: ハードウェア設計とセキュリティの注意: サーベイからパスフォワードへ
- Authors: Sujan Ghimire, Muhtasim Alam Chowdhury, Banafsheh Saber Latibari, Muntasir Mamun, Jaeden Wolf Carpenter, Benjamin Tan, Hammond Pearce, Pratik Satam, Soheil Salehi,
- Abstract要約: 注目に基づく人工知能(AI)モデルの最近の進歩は、デジタルハードウェア設計を自動化する大きな可能性を解き放っている。
本研究では,ハードウェア設計とセキュリティの自動化に向けた技術的ハードルと今後の展望を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.165279651848923
- License:
- Abstract: Recent advances in attention-based artificial intelligence (AI) models have unlocked vast potential to automate digital hardware design while enhancing and strengthening security measures against various threats. This rapidly emerging field leverages Large Language Models (LLMs) to generate HDL code, identify vulnerabilities, and sometimes mitigate them. The state of the art in this design automation space utilizes optimized LLMs with HDL datasets, creating automated systems for register-transfer level (RTL) generation, verification, and debugging, and establishing LLM-driven design environments for streamlined logic designs. Additionally, attention-based models like graph attention have shown promise in chip design applications, including floorplanning. This survey investigates the integration of these models into hardware-related domains, emphasizing logic design and hardware security, with or without the use of IP libraries. This study explores the commercial and academic landscape, highlighting technical hurdles and future prospects for automating hardware design and security. Moreover, it provides new insights into the study of LLM-driven design systems, advances in hardware security mechanisms, and the impact of influential works on industry practices. Through the examination of 30 representative approaches and illustrative case studies, this paper underscores the transformative potential of attention-based models in revolutionizing hardware design while addressing the challenges that lie ahead in this interdisciplinary domain.
- Abstract（参考訳）: 近年の注目ベースの人工知能(AI)モデルは、様々な脅威に対するセキュリティ対策を強化し強化しつつ、デジタルハードウェア設計を自動化する巨大な可能性を解き放っている。
この急速に出現する分野は、Large Language Models (LLM)を活用して、HDLコードを生成し、脆弱性を特定し、時には軽減する。
この設計自動化における最先端技術は、最適化されたLLMとHDLデータセットを利用し、レジスタ転送レベル(RTL)の生成、検証、デバッグのための自動化システムを作成し、論理設計の合理化のためのLLM駆動設計環境を確立する。
さらに、グラフアテンションのようなアテンションベースのモデルは、フロアプランニングを含むチップ設計アプリケーションにおいて有望であることを示している。
本調査では,これらのモデルをハードウェア関連ドメインに統合し,IPライブラリの使用の有無に関わらず,論理設計とハードウェアセキュリティを強調した。
本研究では,ハードウェア設計とセキュリティの自動化に向けた技術的ハードルと今後の展望を明らかにする。
さらに、LCM駆動設計システムの研究、ハードウェアセキュリティメカニズムの進歩、業界プラクティスに対する影響力のある作業の影響に関する新たな洞察を提供する。
本稿では,30の代表的なアプローチと図解ケーススタディの検証を通じて,この学際領域における課題に対処しつつ,ハードウェア設計を革新する上での注目モデルの可能性を明らかにする。
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