論文の概要: ORFS-agent: Tool-Using Agents for Chip Design Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08332v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 01:38:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:40.97487
• Title: ORFS-agent: Tool-Using Agents for Chip Design Optimization
• Title（参考訳）: ORFSエージェント:チップ設計最適化のためのツール利用エージェント
• Authors: Amur Ghose, Andrew B. Kahng, Sayak Kundu, Zhiang Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、このような高次元最適化タスク内で学習と推論を行う新しい機会を提供する。 LLMをベースとした反復最適化エージェントORFS-agentを導入し,パラメータチューニングをオープンソースのハードウェア設計フローで自動化する。 2つの異なる技術ノードと様々な回路ベンチマークに関する実証的な評価は、ORFSエージェントがルーティングされたワイヤ長と有効クロック期間の両方を13%以上改善できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8088986164437757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning has been widely used to optimize complex engineering workflows across numerous domains. In the context of integrated circuit design, modern flows (e.g., going from a register-transfer level netlist to physical layouts) involve extensive configuration via thousands of parameters, and small changes to these parameters can have large downstream impacts on desired outcomes - namely design performance, power, and area. Recent advances in Large Language Models (LLMs) offer new opportunities for learning and reasoning within such high-dimensional optimization tasks. In this work, we introduce ORFS-agent, an LLM-based iterative optimization agent that automates parameter tuning in an open-source hardware design flow. ORFS-agent adaptively explores parameter configurations, demonstrating clear improvements over standard Bayesian optimization approaches in terms of resource efficiency and final design metrics. Our empirical evaluations on two different technology nodes and a range of circuit benchmarks indicate that ORFS-agent can improve both routed wirelength and effective clock period by over 13%, all while using 40% fewer optimization iterations. Moreover, by following natural language objectives to trade off certain metrics for others, ORFS-agent demonstrates a flexible and interpretable framework for multi-objective optimization. Crucially, RFS-agent is modular and model-agnostic, and can be plugged in to any frontier LLM without any further fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、多くのドメインにわたる複雑なエンジニアリングワークフローの最適化に広く使用されている。 集積回路設計の文脈では、現代のフロー(例えばレジスタ・トランスファーレベルのネットリストから物理レイアウトへ)は数千のパラメータを通して広範な構成を伴い、これらのパラメータへの小さな変更は、望ましい結果(設計性能、電力、面積)に大きなダウンストリームの影響をもたらす可能性がある。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、そのような高次元最適化タスクにおいて学習と推論の新たな機会を提供する。 本研究では,LLMに基づく反復最適化エージェントORFS-agentを導入し,パラメータチューニングをオープンソースのハードウェア設計フローで自動化する。 ORFS-agentはパラメータ構成を適応的に検討し、リソース効率と最終的な設計基準の観点から標準的なベイズ最適化アプローチよりも明確に改善されていることを示す。 2つの異なる技術ノードと様々な回路ベンチマークに関する実証的な評価は、ORFSエージェントが、最適化イテレーションを40%削減しながら、ルーティングされたワイヤ長と有効クロック期間の両方を13%以上改善できることを示している。 さらに、あるメトリクスを他と交換するために自然言語の目的に従うことで、ORFS-agentは、多目的最適化のための柔軟で解釈可能なフレームワークを実証する。 重要なことは、RCSエージェントはモジュラーでモデルに依存しないため、いかなるフロンティアLCMにも追加の微調整なしで接続することができる。

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