HDLCopilot: Natural Language Exploration of Hardware Designs and Libraries

要約

ハードウェア設計のワークフローでは、多くの場合、さまざまな製造ラボのプロセス・デザイン・キット（PDK）を使用します。各PDKには、速度、消費電力、集積度などの測定基準に最適化された標準セル・ライブラリが含まれています。これらのライブラリには、セルのタイミングや電気的特性、セルレイアウトの詳細、プロセス設計ルールに関する情報のための複数のビューが含まれています。エンジニアは通常、面積最適化のために特定のゲートを選択したり、クリティカル・パスの速度を向上させるなど、さまざまな設計シナリオについて情報に基づいた意思決定を行うために、設計とターゲット・テクノロジの間をナビゲートします。このような複雑な状況をナビゲートして、ゲートや設計ルールに関する特定の情報を取得することは、多くの場合、時間がかかり、エラーが発生しがちです。この問題に対処するため、エンジニアが自然言語クエリを通じてハードウェア設計やPDKとのやり取りを効率化できるようにする、大規模言語モデルによるマルチエージェント協調フレームワークHDLCopilotを紹介します。HDLCopilotにより、エンジニアはゲートや設計ルールに関する関連情報に素早くアクセスし、面積、速度、消費電力に関するトレードオフを評価して、情報に基づいた意思決定を効率的かつ正確に行うことができます。このフレームワークは、複雑な自然言語クエリの多様なセットで96.33%の実行精度を達成しています。HDLCopilotは、ハードウェア設計ワークフローの強力なアシスタントとして位置付けられ、生産性を向上させ、潜在的なヒューマンエラーを低減します。

要約(オリジナル)

Hardware design workflows often involve working with Process Design Kits (PDKs) from various fabrication labs, each containing its own set of standard cell libraries optimized for metrics such as speed, power, or density. These libraries include multiple views for information on timing and electrical properties of cells, cell layout details, and process design rules. Engineers typically navigate between the design and the target technology to make informed decisions on different design scenarios, such as selecting specific gates for area optimization or enhancing critical path speed. Navigating this complex landscape to retrieve specific information about gates or design rules is often time-consuming and error-prone. To address this, we present HDLCopilot, a multi-agent collaborative framework powered by large language models that enables engineers to streamline interactions with hardware design and PDKs through natural language queries. HDLCopilot enables engineers to quickly access relevant information on gates and design rules, evaluate tradeoffs related to area, speed, and power in order to make informed decisions efficiently and accurately. The framework achieves an execution accuracy of 96.33\% on a diverse set of complex natural language queries. HDLCopilot positions itself as a powerful assistant in hardware design workflows, enhancing productivity and reducing potential human errors.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL