論文の概要: Principle-Guided Verilog Optimization: IP-Safe Knowledge Transfer via Local-Cloud Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05675v1
• Date: Tue, 05 Aug 2025 07:50:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:05.921293
• Title: Principle-Guided Verilog Optimization: IP-Safe Knowledge Transfer via Local-Cloud Collaboration
• Title（参考訳）: 原則ガイドによるVerilog最適化:ローカルクラウドコラボレーションによるIPセーフな知識伝達
• Authors: Jing Wang, Zheng Li, Lei Li, Fan He, Liyu Lin, Yao Lai, Yan Li, Xiaoyang Zeng, Yufeng Guo,
• Abstract要約: 本稿では,機密IP情報を漏らさずに,特定の属性に対してVerilogコードを最適化しなければならない新たなシナリオを提案する。 両パラダイムのメリットを活用した,IP保護型エッジクラウドコラボレーションフレームワークを初めて紹介する。 我々の研究は、性能向上とIP保護のバランスをとるために、セキュアなハードウェア設計最適化のための新しいパラダイムを確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.26456549599059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have witnessed growing interest in adopting large language models (LLMs) for Register Transfer Level (RTL) code optimization. While powerful cloud-based LLMs offer superior optimization capabilities, they pose unacceptable intellectual property (IP) leakage risks when processing proprietary hardware designs. In this paper, we propose a new scenario where Verilog code must be optimized for specific attributes without leaking sensitive IP information. We introduce the first IP-preserving edge-cloud collaborative framework that leverages the benefits of both paradigms. Our approach employs local small LLMs (e.g., Qwen-2.5-Coder-7B) to perform secure comparative analysis between paired high-quality target designs and novice draft codes, yielding general design principles that summarize key insights for improvements. These principles are then used to query stronger cloud LLMs (e.g., Deepseek-V3) for targeted code improvement, ensuring that only abstracted and IP-safe guidance reaches external services. Our experimental results demonstrate that the framework achieves significantly higher optimization success rates compared to baseline methods. For example, combining Qwen-2.5-Coder-7B and Deepseek-V3 achieves a 66.67\% optimization success rate for power utilization, outperforming Deepseek-V3 alone (49.81\%) and even commercial models like GPT-4o (55.81\%). Further investigation of local and cloud LLM combinations reveals that different model pairings exhibit varying strengths for specific optimization objectives, with interesting trends emerging when varying the number of comparative code pairs. Our work establishes a new paradigm for secure hardware design optimization that balances performance gains with IP protection.
• Abstract（参考訳）: 近年、登録転送レベル(RTL)コードの最適化に大規模言語モデル(LLM)を採用することへの関心が高まっている。 強力なクラウドベースのLLMは優れた最適化機能を提供するが、プロプライエタリなハードウェア設計を処理する際には、IPリークのリスクが生じる。 本稿では,機密IP情報を漏らさずに,特定の属性に対してVerilogコードを最適化しなければならない新たなシナリオを提案する。 両パラダイムのメリットを活用した,IP保護型エッジクラウドコラボレーションフレームワークを初めて紹介する。 提案手法では,局所的なLLM(例えばQwen-2.5-Coder-7B)を用いて,ペア化された高品質なターゲット設計と初心者のドラフトコードとのセキュアな比較分析を行い,改良のための重要な洞察を要約した設計原理を導出する。 これらの原則は、より強力なクラウドLLM(例:Deepseek-V3)をターゲットコードの改善にクエリするために使用され、抽象化されたIPセーフなガイダンスのみが外部サービスに到達することを保証する。 実験結果から,本フレームワークはベースライン法よりも高い最適化成功率を達成できることが示された。 例えば、Qwen-2.5-Coder-7BとDeepseek-V3の組み合わせは、電力利用における66.67 %の最適化成功率、Deepseek-V3単独(49.81 %)、そしてGPT-4o(55.81 %)のような商用モデルよりも優れている。 ローカルとクラウドのLLM組み合わせのさらなる調査により、異なるモデルペアリングが特定の最適化目標に対して異なる強度を示し、比較コードペアの数を変えると興味深い傾向が現れることが明らかになった。 我々の研究は、性能向上とIP保護のバランスをとるために、セキュアなハードウェア設計最適化のための新しいパラダイムを確立する。

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