Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

ORFS-agent: Công cụ sử dụng tác nhân để tối ưu hóa thiết kế chip

Created by
  • Haebom

Tác giả

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

Phác thảo

Trong bài báo này, chúng tôi trình bày ORFS-agent, một tác nhân tối ưu hóa lặp dựa trên mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). ORFS-agent tối ưu hóa quy trình làm việc phức tạp của thiết kế mạch tích hợp bằng cách tự động hóa việc điều chỉnh tham số trong các luồng thiết kế phần cứng nguồn mở. Trong các luồng thiết kế mạch tích hợp hiện đại bao gồm hàng ngàn tham số, ORFS-agent chứng minh việc sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn và các số liệu thiết kế được cải thiện so với tối ưu hóa Bayesian. Các đánh giá thử nghiệm trên hai nút công nghệ khác nhau và nhiều điểm chuẩn mạch khác nhau cho thấy ORFS-agent cải thiện chiều dài dây và chu kỳ xung nhịp hiệu dụng hơn 13% và giảm số lần lặp tối ưu hóa xuống 40%. Hơn nữa, nó cung cấp một khuôn khổ tối ưu hóa đa mục tiêu linh hoạt và dễ diễn giải, đánh đổi các số liệu cụ thể với các số liệu khác bằng cách sử dụng các mục tiêu ngôn ngữ tự nhiên. ORFS-agent là mô-đun và không phụ thuộc vào mô hình, và có thể được tích hợp vào các LLM hiện đại mà không cần tinh chỉnh thêm.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi chứng minh rằng việc điều chỉnh tham số tự động dựa trên LLM có thể cải thiện đáng kể hiệu quả và hiệu suất của quy trình thiết kế mạch tích hợp.
◦
Chúng tôi chứng minh bằng thực nghiệm rằng phương pháp này có thể đạt được kết quả tốt hơn với ít tài nguyên hơn so với phương pháp tối ưu hóa Bayesian.
◦
Hỗ trợ tối ưu hóa đa mục tiêu dựa trên ngôn ngữ tự nhiên để phản ánh trực quan ý định của nhà thiết kế.
◦
Thiết kế mô-đun làm tăng khả năng ứng dụng cho nhiều chương trình LLM khác nhau.
•
Limitations:
◦
Hiện tại, khả năng áp dụng của nó có thể bị giới hạn ở một số luồng thiết kế phần cứng nguồn mở.
◦
ĐIều này phụ thuộc vào hiệu suất của LLM được sử dụng và những hạn chế của LLM có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của tác nhân ORFS.
◦
Cần phải có thêm các thử nghiệm trên nhiều nút công nghệ và chuẩn mạch khác nhau.
◦
Do bản chất hộp đen của LLM, việc giải thích quá trình tối ưu hóa có thể khó khăn.
👍
Made with Slashpage