Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rethinking LLM-Based RTL Code Optimization Via Timing Logic Metamorphosis

論文の概要: Rethinking LLM-Based RTL Code Optimization Via Timing Logic Metamorphosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16808v1
Date: Tue, 22 Jul 2025 17:57:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.245421
Title: Rethinking LLM-Based RTL Code Optimization Via Timing Logic Metamorphosis
Title（参考訳）: LLMに基づくRTL符号最適化の再考 -時間論理変態を中心として-
Authors: Zhihao Xu, Bixin Li, Lulu Wang,
Abstract要約: RTL最適化の特定の領域に対応する4つのサブセットからなるRTL最適化評価のための新しいベンチマークを提案する。 LLMは論理演算を効果的に最適化し、既存のコンパイラベースのメソッドより優れている。 LLMは、複雑なタイミング論理を持つRTLコード上の既存のコンパイラベースのメソッドよりもパフォーマンスが良くない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3369784425736606
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Register Transfer Level(RTL) code optimization is crucial for achieving high performance and low power consumption in digital circuit design. However, traditional optimization methods often rely on manual tuning and heuristics, which can be time-consuming and error-prone. Recent studies proposed to leverage Large Language Models(LLMs) to assist in RTL code optimization. LLMs can generate optimized code snippets based on natural language descriptions, potentially speeding up the optimization process. However, existing approaches have not thoroughly evaluated the effectiveness of LLM-Based code optimization methods for RTL code with complex timing logic. To address this gap, we conducted a comprehensive empirical investigation to assess the capability of LLM-Based RTL code optimization methods in handling RTL code with complex timing logic. In this study, we first propose a new benchmark for RTL optimization evaluation. It comprises four subsets, each corresponding to a specific area of RTL code optimization. Then we introduce a method based on metamorphosis to systematically evaluate the effectiveness of LLM-Based RTL code optimization methods.Our key insight is that the optimization effectiveness should remain consistent for semantically equivalent but more complex code. After intensive experiments, we revealed several key findings. (1) LLM-Based RTL optimization methods can effectively optimize logic operations and outperform existing compiler-based methods. (2) LLM-Based RTL optimization methods do not perform better than existing compiler-based methods on RTL code with complex timing logic, particularly in timing control flow optimization and clock domain optimization. This is primarily attributed to the challenges LLMs face in understanding timing logic in RTL code. Based on these findings, we provide insights for further research in leveraging LLMs for RTL code optimization.
Abstract（参考訳）: レジスタ転送レベル(RTL)コードの最適化は,ディジタル回路設計において高い性能と低消費電力を実現するために不可欠である。しかし、従来の最適化手法は手動のチューニングやヒューリスティックに頼っていることが多い。近年の研究では,大言語モデル(LLM)を利用してRTLコードの最適化を支援する方法が提案されている。 LLMは自然言語記述に基づいて最適化されたコードスニペットを生成することができ、最適化プロセスを高速化する可能性がある。しかし、既存の手法では複雑なタイミング論理を持つRTL符号に対するLLMに基づくコード最適化手法の有効性を十分に評価していない。このギャップに対処するために、複雑なタイミング論理を用いたRTLコード処理におけるLLMベースのRTLコード最適化手法の有効性を評価するための総合的研究を行った。本研究ではまず,RTL最適化評価のための新しいベンチマークを提案する。 4つのサブセットで構成され、それぞれがRTLコードの最適化の特定の領域に対応する。そこで我々は,LLMに基づくRTL符号最適化手法の有効性を体系的に評価するメタモルフィズムに基づく手法を提案する。集中治療を行った結果,いくつかの重要な所見が得られた。 1) LLMベースのRTL最適化手法は, 論理演算を効果的に最適化し, 既存のコンパイラーベースの手法より優れている。 2) LLMに基づくRTL最適化手法は、複雑なタイミング論理を持つRTL符号上の既存のコンパイラベースの手法、特にタイミング制御フロー最適化やクロック領域最適化では、性能が良くない。これは主に、RTLコードのタイミング論理を理解する上でLLMが直面する課題に起因している。これらの結果に基づき,RTL符号最適化のためのLLMのさらなる研究のための洞察を提供する。

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