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Agent ORFS : agents utilisant des outils pour l'optimisation de la conception des puces

Created by
  • Haebom

Auteur

Amur Ghose, Andrew B. Kahng, Sayak Kundu, Zhiang Wang

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Dans cet article, nous présentons ORFS-agent, un agent d'optimisation itératif basé sur un modèle de langage à grande échelle (LLM). ORFS-agent optimise le flux de travail complexe de la conception de circuits intégrés en automatisant le réglage des paramètres dans les flux de conception matérielle open source. Dans les flux de conception de circuits intégrés modernes comprenant des milliers de paramètres, ORFS-agent démontre une utilisation plus efficace des ressources et des métriques de conception améliorées que l'optimisation bayésienne. Des évaluations expérimentales sur deux nœuds technologiques différents et divers tests de circuits montrent qu'ORFS-agent améliore la longueur des fils et les cycles d'horloge effectifs de plus de 13 % et réduit le nombre d'itérations d'optimisation de 40 %. De plus, il fournit un cadre d'optimisation multi-objectifs flexible et interprétable qui compare des métriques spécifiques à d'autres à l'aide d'objectifs en langage naturel. ORFS-agent est modulaire et indépendant du modèle, et peut être intégré aux LLM modernes sans ajustement supplémentaire.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Nous démontrons que le réglage automatisé des paramètres basé sur LLM peut améliorer considérablement l’efficacité et les performances des flux de conception de circuits intégrés.
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Nous démontrons expérimentalement qu’il est possible d’obtenir de meilleurs résultats avec moins de ressources que l’optimisation bayésienne.
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Prend en charge l'optimisation multi-objectifs basée sur le langage naturel pour refléter intuitivement l'intention du concepteur.
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La conception modulaire augmente l'applicabilité à divers LLM.
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Limitations:
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Actuellement, son applicabilité peut être limitée à certains flux de conception de matériel open source.
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Cela dépend des performances du LLM utilisé, et les limitations du LLM peuvent affecter les performances de l'agent ORFS.
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Des expériences supplémentaires sur différents nœuds technologiques et des tests de circuits sont nécessaires.
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En raison de la nature de boîte noire du LLM, l’interprétation du processus d’optimisation peut être difficile.
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