Hot Chips 2024 | 利用大語(yǔ)言模型代理推進(jìn)先進(jìn)芯片設(shè)計(jì)

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

引言
隨著半導(dǎo)體技術(shù)的不斷發(fā)展，大語(yǔ)言模型（LLM）和人工智能代理在芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。本文旨在探討LLM代理在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，重點(diǎn)介紹其優(yōu)勢(shì)、關(guān)鍵概念和實(shí)際實(shí)現(xiàn)。我們將研究各種規(guī)劃策略、內(nèi)存管理技術(shù)和工具集成，這些都使得LLM代理成為復(fù)雜芯片設(shè)計(jì)世界中的強(qiáng)大助手[1]。
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代理優(yōu)勢(shì)
LLM代理在芯片設(shè)計(jì)任務(wù)中展現(xiàn)出顯著的改進(jìn)。

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. J; G2 j7 W+ b& I: ^圖1展示了使用LLama3和GPT4turbo在VerilogEval（人工）基準(zhǔn)測(cè)試中，非代理方法和代理方法的通過(guò)率比較。

如圖1所示，代理方法始終優(yōu)于非代理方法。例如，使用GPT4turbo時(shí)，代理方法（VerilogCoder）實(shí)現(xiàn)了94.2%的驚人通過(guò)率，而非代理方法僅為60.3%。這一顯著改進(jìn)突顯了LLM代理在解決復(fù)雜芯片設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)方面的潛力。
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代理概念
要理解LLM代理的強(qiáng)大功能，了解非代理方法和代理方法之間的基本差異非常重要。

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圖2比較了非代理和代理概念，展示了代理系統(tǒng)增強(qiáng)的復(fù)雜性和功能。
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非代理系統(tǒng)通常涉及用戶和LLM之間的簡(jiǎn)單問(wèn)答交互。相比之下，代理系統(tǒng)結(jié)合了規(guī)劃、工具、內(nèi)存，甚至多代理協(xié)作。這種增強(qiáng)的架構(gòu)使LLM代理能夠處理更復(fù)雜的芯片設(shè)計(jì)問(wèn)題和任務(wù)。
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規(guī)劃策略
有效的規(guī)劃對(duì)LLM代理將復(fù)雜的芯片設(shè)計(jì)任務(wù)分解為可管理的步驟非常重要。讓我們探討各種規(guī)劃策略：
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3 ^9 v* |6 m! p! p8 U& v6 J) m1. 無(wú)反饋規(guī)劃：
a) 思維鏈（CoT）：這種方法涉及一次性任務(wù)分解的逐步規(guī)劃�？梢酝ㄟ^(guò)顯式指令、隱式指令或示例來(lái)實(shí)現(xiàn)。
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b) 思維樹(shù)（ToT）：這種方法一次規(guī)劃一個(gè)步驟，在每個(gè)步驟中從多個(gè)選項(xiàng)中選擇最佳選項(xiàng)�？梢允褂脧V度優(yōu)先搜索（BFS）、深度優(yōu)先搜索（DFS）或基于圖的方法進(jìn)行擴(kuò)展。
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% M) M/ j+ m# G圖3說(shuō)明了思維樹(shù)規(guī)劃策略，展示了如何在每個(gè)步驟評(píng)估多個(gè)選擇。

2. 有反饋規(guī)劃：
a) ReACT：這種方法通過(guò)思考、行動(dòng)和觀察的循環(huán)，將規(guī)劃與環(huán)境反饋相結(jié)合。
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圖4描述了ReACT規(guī)劃策略，展示了思考、行動(dòng)和觀察之間的交互。
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b) 自我反思：這種方法結(jié)合累積經(jīng)驗(yàn)的反饋，將短期軌跡與長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合。
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圖5說(shuō)明了自我反思規(guī)劃策略，展示了如何整合短期和長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)。
& h5 v: ?. E2 w# _+ E7 D' W: z
內(nèi)存管理
高效的內(nèi)存管理對(duì)LLM代理處理復(fù)雜的芯片設(shè)計(jì)任務(wù)至關(guān)重要。內(nèi)存管理的關(guān)鍵方面包括：
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1. 機(jī)制：

上下文內(nèi)存（受上下文大小限制）

外部文件存儲(chǔ)

用于檢索增強(qiáng)生成（RAG）的外部向量數(shù)據(jù)庫(kù)

結(jié)構(gòu)化內(nèi)存（如知識(shí)圖譜）用于高效搜索
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2. 范圍：
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單個(gè)代理的本地內(nèi)存

多個(gè)代理共享的全局內(nèi)存

3. 時(shí)間框架：
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用于即時(shí)任務(wù)的短期內(nèi)存

用于持久知識(shí)的長(zhǎng)期內(nèi)存
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  X' r0 L8 P1 F1 x* w4. 操作：

讀取、寫(xiě)入和反思能力

引言工具集成
5 M" k+ Q. E$ t3 `LLM代理可以通過(guò)與專(zhuān)業(yè)工具集成顯著增強(qiáng)功能。該過(guò)程通常包括：

定義具有明確輸入/輸出規(guī)格的工具

將工具定義納入LLM提示

將LLM響應(yīng)解釋為工具調(diào)用

執(zhí)行工具并將結(jié)果提供給LLM
[/ol]

5 W9 V# y' r# k( u" ?- v
% g1 f+ M5 V6 T% F# p圖6演示了工具集成過(guò)程，展示了LLM如何與外部工具交互以執(zhí)行計(jì)算。

多代理協(xié)作
! H: L' g, X  u; h/ D! ^復(fù)雜的芯片設(shè)計(jì)任務(wù)通常受益于多個(gè)專(zhuān)業(yè)代理之間的協(xié)作。多代理協(xié)作的兩種主要方法是：
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1. 雙代理對(duì)話：
這種方法涉及連接代理以形成對(duì)話，允許基于代理角色的隱式任務(wù)分解。
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2. 群聊：
聊天管理器協(xié)調(diào)多個(gè)代理之間的對(duì)話，每個(gè)代理都有特定的角色和功能。
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圖7說(shuō)明了群聊場(chǎng)景，展示了聊天管理器如何協(xié)調(diào)專(zhuān)業(yè)代理之間的交互。

0 |2 l4 z$ n  \2 V2 d任務(wù)流程
5 M8 d: G# o: ~( }5 d$ P對(duì)于復(fù)雜的芯片設(shè)計(jì)過(guò)程，可以使用代理聊天實(shí)現(xiàn)多個(gè)任務(wù)的序列。這種方法允許顯式任務(wù)分解和高效的工作流管理。

+ s2 X3 w, k: a# J7 H5 c3 R$ F4 @
1 i1 j( O8 o4 z" I圖8顯示了任務(wù)流程圖，展示了多個(gè)代理如何在軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中協(xié)作。
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6 {0 R) Z; C$ ~# B芯片設(shè)計(jì)中的實(shí)際應(yīng)用
1. 時(shí)序報(bào)告分析：
1 @" g6 {% |* a  @: ~7 M' E  QLLM代理可用于分析和比較不同設(shè)計(jì)運(yùn)行的時(shí)序報(bào)告。通過(guò)使用專(zhuān)業(yè)工具和提示，代理可以提供關(guān)鍵要點(diǎn)、設(shè)計(jì)QoR摘要和改進(jìn)建議。
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5 T+ I" }. `6 Z7 w3 ?2. 器件聚類(lèi)優(yōu)化：
7 m& [, D6 e8 L7 F  N3 k6 r代理可以優(yōu)化單元布局生成器的器件聚類(lèi)約束。通過(guò)利用領(lǐng)域知識(shí)和ReACT規(guī)劃，這些代理可以識(shí)別重要的網(wǎng)絡(luò)、評(píng)估聚類(lèi)并實(shí)現(xiàn)顯著的面積減少。
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圖9比較了由器件聚類(lèi)優(yōu)化產(chǎn)生的原始布局和改進(jìn)布局。
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. K4 M! |2 [# F# z3. VerilogCoder：
這個(gè)先進(jìn)的代理系統(tǒng)在Verilog代碼生成方面顯示出顯著的改進(jìn)，在VerilogEval（人工）基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)了94.2%的通過(guò)率。VerilogCoder采用任務(wù)流驅(qū)動(dòng)的多代理方法，配備專(zhuān)門(mén)用于任務(wù)規(guī)劃和代碼實(shí)現(xiàn)的工具。
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圖10概述了VerilogCoder代理系統(tǒng)，展示了其任務(wù)規(guī)劃和代碼實(shí)現(xiàn)組件。


結(jié)論
LLM代理正在通過(guò)提高效率和準(zhǔn)確性來(lái)革新芯片設(shè)計(jì)，解決復(fù)雜任務(wù)。代理分解問(wèn)題、利用專(zhuān)業(yè)工具和在多代理系統(tǒng)中協(xié)作的能力使其成為半導(dǎo)體行業(yè)中不可或缺的資產(chǎn)。隨著這些代理不斷發(fā)展，有望顯著提高設(shè)計(jì)師的生產(chǎn)力，并推動(dòng)芯片設(shè)計(jì)可能性的邊界。

5 W" P% g, ~: Z8 j- c目前的LLM代理擅長(zhǎng)處理可以分解為低到中等智力努力的任務(wù)，但未來(lái)可能會(huì)看到代理解決更具挑戰(zhàn)性的設(shè)計(jì)問(wèn)題。然而，值得注意的是，這些代理的真正力量在于增強(qiáng)和提升人類(lèi)設(shè)計(jì)師的能力，而不是完全取代人類(lèi)。


參考文獻(xiàn)
[1] H. Ren, "LLM Agents for Chip Design," NVIDIA, Aug. 25, 2024.

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