論文の概要: Revolution or Hype? Seeking the Limits of Large Models in Hardware Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04905v1
• Date: Fri, 05 Sep 2025 08:23:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.529239
• Title: Revolution or Hype? Seeking the Limits of Large Models in Hardware Design
• Title（参考訳）: 革命かハイプか? ハードウェア設計における大規模モデルの限界を探る
• Authors: Qiang Xu, Leon Stok, Rolf Drechsler, Xi Wang, Grace Li Zhang, Igor L. Markov,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) と大規模回路モデル (LCMs) は電子設計自動化 (EDA) コミュニティに興奮をもたらした。 本論文はICCAD 2025パネルの基礎テキストとして機能し,学術・産業の指導的専門家の視点をまとめるものである。 ハードウェア設計における大規模AIモデルの実用性、基本的な制限、今後の展望を批判的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.54289526052748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in Large Language Models (LLMs) and Large Circuit Models (LCMs) have sparked excitement across the electronic design automation (EDA) community, promising a revolution in circuit design and optimization. Yet, this excitement is met with significant skepticism: Are these AI models a genuine revolution in circuit design, or a temporary wave of inflated expectations? This paper serves as a foundational text for the corresponding ICCAD 2025 panel, bringing together perspectives from leading experts in academia and industry. It critically examines the practical capabilities, fundamental limitations, and future prospects of large AI models in hardware design. The paper synthesizes the core arguments surrounding reliability, scalability, and interpretability, framing the debate on whether these models can meaningfully outperform or complement traditional EDA methods. The result is an authoritative overview offering fresh insights into one of today's most contentious and impactful technology trends.
• Abstract（参考訳）: 近年のLLM(Large Language Models)とLCM(Large Circuit Models)のブレークスルーは、電子設計自動化(Electronic Design Automation, EDA)コミュニティに刺激を与え、回路設計と最適化の革命を約束している。 これらのAIモデルは、回路設計における真の革命なのか、それとも一時的な期待の波なのか? 本論文はICCAD 2025パネルの基礎テキストとして機能し,学術・産業の指導的専門家の視点をまとめる。 ハードウェア設計における大規模AIモデルの実用性、基本的な制限、今後の展望を批判的に検討する。 本稿では、信頼性、スケーラビリティ、解釈可能性に関する中心的議論を合成し、これらのモデルが従来のEDA手法よりも有意義に優れているか、あるいは補完できるかについて議論する。 その結果は権威的な概要であり、今日の最も論争的で影響力のある技術トレンドについて、新たな洞察を提供する。

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