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AutoEDA: Enabling EDA Flow Automation through Microservice-Based LLM Agents

Created by
  • Haebom

저자

Yiyi Lu, Hoi Ian Au, Junyao Zhang, Jingyu Pan, Yiting Wang, Ang Li, Jianyi Zhang, Yiran Chen

개요

본 논문은 현대 전자 설계 자동화(EDA) 워크플로우, 특히 RTL-to-GDSII 흐름에서의 과도한 수동 스크립팅 및 다양한 도구별 상호작용으로 인한 확장성 및 효율성 저하 문제를 해결하기 위해 AutoEDA 프레임워크를 제시합니다. AutoEDA는 Model Context Protocol (MCP)을 활용하여 표준화되고 확장 가능한 자연어 처리를 통해 병렬 학습을 수행하며, 구조화된 프롬프트 엔지니어링을 통해 미세 조정을 최소화하고, 지능적인 매개변수 추출 및 작업 분해를 구현합니다. 또한 TCL 스크립트의 품질을 평가하기 위한 확장된 CodeBLEU 지표를 제공합니다. 다섯 개의 기존 벤치마크에 대한 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 자동화 정확도, 효율성 및 스크립트 품질 향상을 보여줍니다. AutoEDA는 재현성 및 EDA 커뮤니티 지원을 위해 오픈 소스로 공개되었습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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EDA 워크플로우의 자동화를 위한 효율적이고 확장 가능한 프레임워크 제공.
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MCP를 활용한 표준화된 자연어 처리 기반의 자동화 시스템 구축.
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구조화된 프롬프트 엔지니어링을 통한 미세 조정 비용 감소.
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지능적인 매개변수 추출 및 작업 분해 기능으로 자동화 성능 향상.
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TCL 스크립트 품질 평가를 위한 확장된 CodeBLEU 지표 제시.
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오픈 소스 공개를 통한 EDA 커뮤니티의 참여 및 발전 촉진.
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한계점:
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논문에서 제시된 벤치마크의 범위와 일반화 가능성에 대한 추가적인 검증 필요.
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다양한 EDA 도구 및 워크플로우에 대한 적용 가능성 및 호환성에 대한 추가 연구 필요.
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MCP 기반 시스템의 확장성 및 안정성에 대한 장기적인 평가 필요.
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