論文の概要: LLM for EDA in Front-End Design: Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09616v1
• Date: Fri, 10 Jul 2026 17:15:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-13 14:47:12.911517
• Title: LLM for EDA in Front-End Design: Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: フロントエンド設計におけるEDAのためのLLM:課題と機会
• Authors: Kangwei Xu, Bing Li, Ulf Schlichtmann,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は電子設計自動化(EDA)において大きな可能性を示している 本稿では,EDAの局所的支援から自律的エージェント実行への進化について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3745048247071345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As chip complexity increases and time-to-market pressures grow, front-end design has become a critical bottleneck in chip development. Recently, Large Language Models (LLMs) have shown great potential in Electronic Design Automation (EDA). Beyond specification understanding, LLMs show the potential to serve as a unified intelligent interface for hardware description language (HDL) generation, testbench construction, and design space exploration. The rise of agentic AI, represented by pioneering systems such as OpenClaw, offers a strategic roadmap for the next generation EDA. From this perspective, this paper discusses the evolution of EDA from localized assistance to autonomous agentic execution. Then, we review representative advances of LLMs in front-end design, focusing on key tasks such as circuit and testbench generation from a shared specification, as well as design quality improvement in established workflows such as high-level synthesis. Finally, we discuss the key challenges and limitations of integrating LLMs into EDA, and outline future opportunities for advancing LLM-enabled front-end design, offering a systematic perspective for researchers interested in leveraging agentic AI technologies for EDA.
• Abstract（参考訳）: チップの複雑さが増大し、市場へのタイム・ツー・マーケットプレッシャーが増大するにつれ、フロントエンド設計はチップ開発において重要なボトルネックとなっている。 近年,Large Language Models (LLM) は電子設計自動化 (EDA) において大きな可能性を示している。 仕様理解以外にも、LCMはハードウェア記述言語(HDL)生成、テストベンチ構築、設計空間探索のための統一されたインテリジェントインターフェースとして機能する可能性を示している。 OpenClawのような先駆的なシステムで代表されるエージェントAIの台頭は、次世代EDAの戦略的ロードマップを提供する。 そこで本稿では,EDAの局所的支援から自律的エージェント実行への進化について論じる。 そこで我々は,LLMのフロントエンド設計における代表的進歩を概観し,共有仕様から回路やテストベンチ生成などの重要なタスクに焦点をあてるとともに,高レベル合成などの確立したワークフローにおける設計品質の向上を図った。 最後に,ELMをEDAに統合する上での課題と限界について論じるとともに,ELM対応のフロントエンド設計を進めるための今後の機会を概説するとともに,エージェントAI技術をEDAに活用することに関心のある研究者に対して,体系的な視点を提供する。

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