ASIC-Agent: An Autonomous Multi-Agent System for ASIC Design with Benchmark Evaluation

📄 arXiv: 2508.15940v1 📥 PDF

作者: Ahmed Allam, Youssef Mansour, Mohamed Shalan

分类: cs.AR, cs.AI, cs.CL, cs.DC, cs.MA

发布日期: 2025-08-21

备注: 2025 IEEE International Conference on LLM-Aided Design (ICLAD)

DOI: 10.1109/ICLAD65226.2025.00033

💡 一句话要点

ASIC-Agent：用于ASIC设计的自主多智能体系统与基准评估

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

关键词: ASIC设计 多智能体系统 大型语言模型 RTL设计 硬件自动化 ASIC-Agent-Bench OpenLane Caravel

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖LLM进行RTL设计，但缺乏代码执行、调试和长期记忆能力，限制了其在实际硬件设计中的应用。
  2. ASIC-Agent采用多智能体架构，集成RTL生成、验证、硬化和芯片集成等子智能体，并提供沙箱环境和知识库。
  3. ASIC-Agent-Bench基准测试表明，ASIC-Agent在Claude 4 Sonnet的支持下，能有效自动化多种复杂度的ASIC设计任务。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在寄存器传输级(RTL)设计中展现了卓越的能力，能够从自然语言描述中生成高质量的代码。然而，LLMs在实际硬件设计工作流程中面临着显著的局限性，包括无法执行代码、缺乏调试能力以及缺乏长期记忆。为了解决这些挑战，我们提出了ASIC-Agent，一个专门为数字ASIC设计任务设计的自主系统。ASIC-Agent通过一个多智能体架构增强了基础LLMs，该架构包含用于RTL生成、验证、OpenLane硬化和Caravel芯片集成的专用子智能体，所有这些都在一个具有访问基本硬件设计工具的综合沙箱环境中运行。该系统利用一个向量数据库，其中包含文档、API参考、错误知识以及来自开源硅社区的精选见解。为了评估ASIC-Agent的性能，我们引入了ASIC-Agent-Bench，这是第一个专门为评估硬件设计任务中的智能体系统而设计的基准。我们使用各种基础LLMs评估ASIC-Agent，提供定量比较和对不同设计场景中智能体行为的定性见解。我们的结果表明，ASIC-Agent在Claude 4 Sonnet的支持下，成功地自动化了范围广泛的、复杂度各异的ASIC设计任务，显示了显著加速ASIC设计工作流程的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有大型语言模型（LLM）在实际ASIC设计流程中的局限性。现有方法主要依赖LLM直接生成RTL代码，但LLM本身无法执行和调试代码，缺乏长期记忆，难以处理复杂的硬件设计任务。此外，缺乏专门针对硬件设计的评估基准。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自主多智能体系统ASIC-Agent，将复杂的ASIC设计任务分解为多个子任务，并由专门的智能体负责。通过集成各种硬件设计工具和知识库，ASIC-Agent能够在一个沙箱环境中自主完成设计、验证和集成等流程。这种模块化和自主化的设计旨在克服LLM的局限性，提高设计效率和质量。

技术框架：ASIC-Agent的整体架构是一个多智能体系统，包含以下主要模块：RTL生成智能体、验证智能体、OpenLane硬化智能体和Caravel芯片集成智能体。这些智能体在一个沙箱环境中运行，可以访问各种硬件设计工具，如仿真器、综合器和布局布线工具。系统还包含一个向量数据库，用于存储文档、API参考、错误知识和社区经验，为智能体提供必要的知识支持。智能体之间通过消息传递进行协作，共同完成ASIC设计任务。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个专门为ASIC设计定制的自主多智能体系统。与现有方法相比，ASIC-Agent不仅利用LLM生成代码，还集成了验证、硬化和集成等流程，实现了端到端的自动化设计。此外，ASIC-Agent-Bench基准的提出，为评估智能体系统在硬件设计领域的性能提供了标准。

关键设计：ASIC-Agent的关键设计包括：1) 多智能体架构，每个智能体负责特定的设计任务；2) 沙箱环境，提供必要的硬件设计工具和资源；3) 向量数据库，存储知识和经验；4) 智能体之间的消息传递机制，实现协作。论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构，这些可能取决于所使用的基础LLM和具体的设计任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ASIC-Agent在Claude 4 Sonnet的支持下，能够成功自动化多种复杂度不同的ASIC设计任务。论文提出了ASIC-Agent-Bench基准，并对不同LLM驱动的ASIC-Agent进行了定量比较和定性分析，为后续研究提供了参考。

🎯 应用场景

ASIC-Agent可应用于各种数字集成电路的设计流程，尤其适用于需要快速原型验证和迭代的场景。该系统能够降低硬件设计的门槛，加速设计周期，并提高设计质量。未来，ASIC-Agent有望在定制化芯片设计、物联网设备、人工智能加速器等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in Register Transfer Level (RTL) design, enabling high-quality code generation from natural language descriptions. However, LLMs alone face significant limitations in real-world hardware design workflows, including the inability to execute code, lack of debugging capabilities, and absence of long-term memory. To address these challenges, we present ASIC-Agent, an autonomous system designed specifically for digital ASIC design tasks. ASIC-Agent enhances base LLMs with a multi-agent architecture incorporating specialized sub-agents for RTL generation, verification, OpenLane hardening, and Caravel chip integration, all operating within a comprehensive sandbox environment with access to essential hardware design tools. The system leverages a vector database containing documentation, API references, error knowledge, and curated insights from the open-source silicon community. To evaluate ASIC-Agent's performance, we introduce ASIC-Agent-Bench, the first benchmark specifically designed to assess agentic systems in hardware design tasks. We evaluate ASIC-Agent with various base LLMs, providing quantitative comparisons and qualitative insights into agent behavior across different design scenarios. Our results demonstrate that ASIC-Agent, when powered by Claude 4 Sonnet, successfully automates a broad range of ASIC design tasks spanning varying levels of complexity, showing the potential of significantly accelerating the ASIC design workflow.