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ORFS-agent: Tool-Using Agents for Chip Design Optimization

Created by
  • Haebom

作者

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

概要

この論文では、大規模言語モデル（LLM）ベースの反復最適化エージェントであるORFS-agentを紹介します。 ORFS-agentは、オープンソースハードウェア設計フローのパラメータ調整を自動化し、集積回路設計の複雑なワークフローを最適化します。数千のパラメータで構成された近代的な集積回路設計フローでは、ORFS-agentはベイジアン最適化よりも効率的なリソース使用率と改善された設計指標を示しています。 2つの異なる技術ノードとさまざまな回路ベンチマークの実験的評価により、ORFS-agentは配線長と有効クロック周期を13％以上改善し、最適化反復回数は40％減少することを確認しました。さらに、自然言語の目標を通じて、特定の指標を他の指標と矛盾させる柔軟で解釈可能な多目的最適化フレームワークを提供します。 ORFS-agentはモジュラーで、モデルとは無関係で、追加の微調整なしで最新のLLMに統合できます。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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LLMベースの自動パラメータ調整により、集積回路設計フローの効率とパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
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ベイジアン最適化より少ないリソースでより良い結果が得られることを実験的に証明する。
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自然言語ベースの多目的最適化をサポートすることで、設計者の意図を直感的に反映できます。
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モジュラー設計により、様々なLLMに適用可能性を高めました。
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Limitations:
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現時点では、特定のオープンソースハードウェア設計フローに限定されており、適用可能性が限られている可能性があります。
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使用されるLLMのパフォーマンスに依存し、LLMの制限がORFS-agentのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
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さまざまな技術ノードと回路ベンチマークに関する追加の実験が必要です。
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LLMのブラックボックスの性質により、最適化プロセスの解釈が困難になる可能性があります。
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