Advancing AI-assisted Hardware Design with Hierarchical Decentralized Training and Personalized Inference-Time Optimization
作者: Hao Mark Chen, Zehuan Zhang, Wanru Zhao, Nicholas Lane, Hongxiang Fan
分类: cs.AR, cs.AI, cs.DC, cs.LG
发布日期: 2025-04-21
💡 一句话要点
提出分层分散训练和个性化推理优化框架，提升AI辅助硬件设计质量。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AI辅助设计 硬件设计生成 分散训练 个性化推理 大型语言模型 电子设计自动化 量子计算
📋 核心要点
- 现有LLM辅助硬件设计方法面临数据稀缺、质量不一和推理效率低下的挑战，限制了实际应用。
- 论文提出分层分散训练框架，利用私有数据并根据用户指标聚合模型，同时进行个性化推理优化。
- 实验表明，该框架在经典和量子硬件设计任务中，显著提升了语义准确率和推理速度。
📝 摘要（中文）
近年来，人工智能技术在电子设计自动化领域的应用日益广泛。特别是，大型语言模型（LLM）的出现激发了人们对LLM辅助硬件设计生成的极大兴趣，其应用范围从经典数字电路到量子计算。尽管在这方面取得了显著进展，但LLM生成的硬件设计质量仍然无法满足实际部署的要求。本文指出了阻碍LLM辅助硬件设计生成的三个关键挑战：1）数据可用性有限，2）数据质量参差不齐，3）推理时效率不足。为了应对这些根本性挑战，本文通过探索分散训练和个性化推理，提出了一个用于AI辅助硬件设计的两阶段框架。第一阶段，我们提出通过分层分散训练机制来利用私有领域的设计资源，从而解决数据共享约束。为了减轻低质量数据的影响，我们确定了硬件生成任务中的优化机会，并使用用户定义的指标进行模型聚合。第二阶段侧重于客户端个性化，以提高速度和质量。我们引入了一个新的指标Trueput来分析LLM辅助硬件生成效率。为了优化Trueput，我们实现了个性化的推理时加速和定制的采样策略。在经典和量子基准上的评估结果表明，所提出的两阶段框架可以显著提高模型进行硬件设计生成的能力。作为对现有方法的正交增强，我们的框架可以实现33%~50%的语义准确率提升和2.3倍的加速，具体取决于生成任务的难度。
🔬 方法详解
问题定义：现有LLM辅助硬件设计方法受限于数据可用性、数据质量以及推理效率。数据稀缺导致模型泛化能力不足，低质量数据影响模型训练效果，而推理效率问题则阻碍了实际部署。现有方法难以兼顾设计质量和推理速度，无法满足实际应用需求。
核心思路：论文的核心思路是通过分层分散训练解决数据问题，并利用个性化推理优化效率。分散训练允许利用私有数据，避免数据共享限制；分层结构则进一步提升训练效率。个性化推理则针对不同客户端的需求，定制加速策略和采样方法，从而优化整体Trueput。
技术框架：该框架包含两个主要阶段：分散训练和个性化推理。在分散训练阶段，首先进行本地模型训练，然后通过分层聚合机制将模型参数进行融合。在个性化推理阶段，根据客户端的计算资源和性能需求，选择合适的加速策略和采样方法。整个流程旨在提升硬件设计生成的质量和效率。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个分层分散训练框架，该框架能够有效利用私有数据，并根据用户定义的指标进行模型聚合，从而提高模型在硬件设计生成任务中的性能。此外，论文还提出了Trueput指标，用于评估LLM辅助硬件生成效率，并基于此进行个性化推理优化。
关键设计：在分散训练阶段，采用了分层聚合策略，以减少通信开销。在模型聚合过程中，使用了用户定义的指标来评估不同模型的性能，并根据这些指标对模型参数进行加权平均。在个性化推理阶段，采用了模型剪枝、量化等加速策略，并根据客户端的计算资源进行动态调整。此外，还设计了定制化的采样策略，以平衡生成质量和推理速度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在经典和量子基准测试中均取得了显著的性能提升。具体而言，语义准确率提升了33%~50%，推理速度提升了2.3倍。这些结果表明，该框架能够有效提高LLM辅助硬件设计的质量和效率，并具有实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种电子设计自动化场景，包括数字电路设计、模拟电路设计和量子电路设计等。通过提高AI辅助硬件设计的质量和效率，可以缩短设计周期、降低设计成本，并加速新硬件产品的开发。该方法还有潜力应用于其他AI辅助设计领域，例如芯片设计、软件设计等。
📄 摘要（原文）
Recent years have witnessed a significant increase in the adoption of AI techniques to enhance electronic design automation. In particular, the emergence of Large Language Models (LLMs) has sparked significant interest in LLM-assisted hardware design generation, spanning applications from classical digital circuits to quantum computing. Despite substantial progress in this direction, the quality of LLM-generated hardware design still cannot meet the requirements for practical deployment. In this work, we identify three critical challenges hindering the development of LLM-assisted hardware design generation: 1) limited data availability, 2) varied data quality, 3) inadequate inference-time efficiency. To address these fundamental challenges, this paper introduces a two-stage framework for AI-assisted hardware design by exploring decentralized training and personalized inference. In the first stage, we propose to harness private domain design sources through a hierarchical decentralized training mechanism that addresses data-sharing constraints. To mitigate the impact of low-quality data, we identify optimization opportunities in hardware generation tasks, using user-defined metrics for model aggregation. The second stage focuses on client personalization to enhance both speed and quality. We introduce a new metric, Trueput, to analyze LLM-assisted hardware generation efficiency. To optimize Trueput, we implement personalized inference-time acceleration and customized sampling strategies. Evaluating both classical and quantum benchmarks, our experimental results demonstrate that the proposed two-stage framework can significantly improve the model capability for hardware design generation. As orthogonal enhancements to existing methods, our framework can achieve $33\% \sim 50\%$ semantic accuracy improvement and $2.3$ times speedup, depending on the difficulty of the generation tasks.