LLM4EDA: Emerging Progress in Large Language Models for Electronic Design Automation

📄 arXiv: 2401.12224v1 📥 PDF

作者: Ruizhe Zhong, Xingbo Du, Shixiong Kai, Zhentao Tang, Siyuan Xu, Hui-Ling Zhen, Jianye Hao, Qiang Xu, Mingxuan Yuan, Junchi Yan

分类: cs.AR, cs.AI

发布日期: 2023-12-28

备注: 15 pages, 4 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

探索LLM在EDA领域的应用：实现辅助设计、HDL生成与验证分析

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 电子设计自动化 硬件描述语言 芯片设计 自动化设计

📋 核心要点

  1. 现代芯片设计日益复杂，传统EDA工具依赖专家知识且耗时，难以满足快速迭代的需求。
  2. 利用LLM理解和生成HDL代码，探索其在EDA领域的潜力，旨在实现自动化芯片设计并优化PPA指标。
  3. 论文系统研究了LLM在EDA中的应用，包括辅助聊天、HDL生成与验证，并展望了逻辑综合等未来方向。

📝 摘要（中文）

随着摩尔定律的发展，现代芯片设计的复杂性和规模迅速增加。电子设计自动化(EDA)已被广泛应用于解决完整芯片设计过程中遇到的挑战。然而，超大规模集成电路的发展使得芯片设计耗时且资源密集，需要大量的专家先验知识。此外，中间的人工控制活动对于寻求最佳解决方案至关重要。在系统设计阶段，电路通常用硬件描述语言(HDL)以文本格式表示。最近，大型语言模型(LLM)在上下文理解、逻辑推理和答案生成方面展示了其能力。由于电路可以用HDL以文本格式表示，因此有理由质疑LLM是否可以应用于EDA领域，以实现完全自动化的芯片设计，并生成具有改进的功耗、性能和面积(PPA)的电路。本文对LLM在EDA领域的应用进行了系统研究，将其分为以下几类：1)辅助聊天机器人，2)HDL和脚本生成，3)HDL验证和分析。此外，我们重点介绍了未来的研究方向，重点是将LLM应用于逻辑综合、物理设计、电路的多模态特征提取和对齐。我们通过以下链接收集了该领域最新的相关论文：https://github.com/Thinklab-SJTU/Awesome-LLM4EDA。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在探索大型语言模型（LLM）在电子设计自动化（EDA）领域的应用潜力。现有EDA流程高度依赖专家知识，设计周期长，且难以充分优化芯片的功耗、性能和面积（PPA）。传统方法在处理日益复杂的芯片设计时面临挑战，需要更高效、自动化的解决方案。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的强大文本理解和生成能力应用于EDA流程中的各个环节。由于硬件描述语言（HDL）本质上是文本格式，LLM可以学习和生成HDL代码，从而辅助工程师完成设计、验证和优化任务。这种方法旨在减少人工干预，提高设计效率，并探索更优的芯片设计方案。

技术框架：论文将LLM在EDA领域的应用分为三个主要类别：1) 辅助聊天机器人，用于解答EDA相关问题，提供设计建议；2) HDL和脚本生成，利用LLM自动生成HDL代码和相关脚本，加速设计过程；3) HDL验证和分析，使用LLM进行代码审查、错误检测和性能分析。此外，论文还展望了LLM在逻辑综合、物理设计等更高级EDA任务中的应用。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地探索了LLM在EDA领域的多种应用场景，并提出了利用LLM实现自动化芯片设计的愿景。与传统EDA工具相比，LLM具有更强的学习能力和泛化能力，可以处理更复杂的电路设计问题，并提供更智能化的辅助功能。

关键设计：论文并未涉及具体的模型结构或训练细节，而是侧重于对LLM在EDA领域应用方向的探索和分类。未来的研究可以关注如何针对EDA任务定制LLM，例如设计专门的损失函数来优化HDL代码的生成质量，或者开发特定的网络结构来更好地处理电路的图结构信息。此外，如何将多模态信息（例如电路原理图）融入LLM也是一个重要的研究方向。

📊 实验亮点

该论文是一项综述性研究，主要贡献在于对LLM在EDA领域的应用进行了系统性的分类和展望，并未提供具体的实验结果。论文整理了相关领域的最新研究进展，并指出了未来的研究方向，为后续研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于芯片设计、验证和优化等多个环节，降低设计门槛，缩短设计周期，并有望提升芯片的性能指标。通过自动化HDL代码生成和验证，可以减少人工干预，提高设计效率。未来，LLM有望成为EDA工程师的重要辅助工具，加速芯片产业的创新发展。

📄 摘要（原文）

Driven by Moore's Law, the complexity and scale of modern chip design are increasing rapidly. Electronic Design Automation (EDA) has been widely applied to address the challenges encountered in the full chip design process. However, the evolution of very large-scale integrated circuits has made chip design time-consuming and resource-intensive, requiring substantial prior expert knowledge. Additionally, intermediate human control activities are crucial for seeking optimal solutions. In system design stage, circuits are usually represented with Hardware Description Language (HDL) as a textual format. Recently, Large Language Models (LLMs) have demonstrated their capability in context understanding, logic reasoning and answer generation. Since circuit can be represented with HDL in a textual format, it is reasonable to question whether LLMs can be leveraged in the EDA field to achieve fully automated chip design and generate circuits with improved power, performance, and area (PPA). In this paper, we present a systematic study on the application of LLMs in the EDA field, categorizing it into the following cases: 1) assistant chatbot, 2) HDL and script generation, and 3) HDL verification and analysis. Additionally, we highlight the future research direction, focusing on applying LLMs in logic synthesis, physical design, multi-modal feature extraction and alignment of circuits. We collect relevant papers up-to-date in this field via the following link: https://github.com/Thinklab-SJTU/Awesome-LLM4EDA.