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引言
( p7 U# M& s3 N* M4 B; \; h' e8 Z+ E8 N隨著半導(dǎo)體技術(shù)的不斷發(fā)展,大語言模型(LLM)和人工智能代理在芯片設(shè)計領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。本文旨在探討LLM代理在芯片設(shè)計中的應(yīng)用,重點介紹其優(yōu)勢、關(guān)鍵概念和實際實現(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)計世界中的強大助手[1]。
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\0 s% f: I0 l& q1 V; h代理優(yōu)勢
7 g" ]. l3 L y) p6 t' n% w" XLLM代理在芯片設(shè)計任務(wù)中展現(xiàn)出顯著的改進。
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0 t$ H/ I4 b! l" H( f I& ]% C圖1展示了使用LLama3和GPT4turbo在VerilogEval(人工)基準(zhǔn)測試中,非代理方法和代理方法的通過率比較。
* _0 v1 g; ]0 c# f4 a: V5 Z& i8 {: G: m5 G0 T
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,代理方法(VerilogCoder)實現(xiàn)了94.2%的驚人通過率,而非代理方法僅為60.3%。這一顯著改進突顯了LLM代理在解決復(fù)雜芯片設(shè)計挑戰(zhàn)方面的潛力。5 E5 X9 H$ v. b) b* P
7 k) R( `6 d5 x5 L6 N% E, g8 }' d) k' r4 I# g6 _4 S3 }& H
代理概念
& A6 K0 I2 J" E) \+ B要理解LLM代理的強大功能,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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2 V( F$ ^: J! l圖2比較了非代理和代理概念,展示了代理系統(tǒng)增強的復(fù)雜性和功能。
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非代理系統(tǒng)通常涉及用戶和LLM之間的簡單問答交互。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。這種增強的架構(gòu)使LLM代理能夠處理更復(fù)雜的芯片設(shè)計問題和任務(wù)。' o3 E" j( N# g! X. |
2 s3 B% d9 l6 i規(guī)劃策略
& ?/ C% B/ U$ ?# S有效的規(guī)劃對LLM代理將復(fù)雜的芯片設(shè)計任務(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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1. 無反饋規(guī)劃:
3 Q" I( u0 C/ la) 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^顯式指令、隱式指令或示例來實現(xiàn)。
, O1 f7 L2 ]4 H
/ |+ D. L a0 M+ @7 y8 u, ?. Z- gb) 思維樹(ToT):這種方法一次規(guī)劃一個步驟,在每個步驟中從多個選項中選擇最佳選項。可以使用廣度優(yōu)先搜索(BFS)、深度優(yōu)先搜索(DFS)或基于圖的方法進行擴展。
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圖3說明了思維樹規(guī)劃策略,展示了如何在每個步驟評估多個選擇。
4 d M: D0 k y" _1 t
, A& F+ L! ~5 h3 A1 S* r' Y2. 有反饋規(guī)劃:( s' y) d! |2 t5 t% y+ o
a) ReACT:這種方法通過思考、行動和觀察的循環(huán),將規(guī)劃與環(huán)境反饋相結(jié)合。; c% b( C, h4 C4 E/ U
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+ P2 ?1 @ c2 v8 v* Q0 P& d圖4描述了ReACT規(guī)劃策略,展示了思考、行動和觀察之間的交互。! [# @* T2 L& ]: Y, @9 g# {, d9 [( A0 l
( E |5 _4 M& b: N
b) 自我反思:這種方法結(jié)合累積經(jīng)驗的反饋,將短期軌跡與長期經(jīng)驗相結(jié)合。/ J' R! i: i" s& r
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4 C$ Y# O: K& w& \圖5說明了自我反思規(guī)劃策略,展示了如何整合短期和長期經(jīng)驗。# W6 Z" m" F f+ i
$ p9 b* M% o; N
內(nèi)存管理* G4 V9 _2 B6 w" ^
高效的內(nèi)存管理對LLM代理處理復(fù)雜的芯片設(shè)計任務(wù)至關(guān)重要。內(nèi)存管理的關(guān)鍵方面包括:' n& C" u, U& \/ s, U2 o6 U
. |' v( Q9 Q* R* A1 G$ Q3 |1. 機制:5 z- x* I2 G5 S7 z- @
上下文內(nèi)存(受上下文大小限制)外部文件存儲用于檢索增強生成(RAG)的外部向量數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)化內(nèi)存(如知識圖譜)用于高效搜索1 A# y+ `. @+ p& t
3 x* s# ]5 U+ E" K2. 范圍:1 y- M% e& k- l1 G5 B
單個代理的本地內(nèi)存多個代理共享的全局內(nèi)存8 u3 ?* g5 I1 t2 a
1 y6 N6 L8 X5 l9 N! S/ K5 \, K
3. 時間框架:
4 K; }1 x1 p/ K& O' y8 h7 N- ~用于即時任務(wù)的短期內(nèi)存用于持久知識的長期內(nèi)存9 y: |0 a7 b) W1 Q- o: \" L! y! g
+ p4 i z8 w0 Y2 }2 H. H! T u' F4. 操作:
4 j& _4 ?" Z1 i) \9 c讀取、寫入和反思能力0 C4 {7 y1 O% n: q
: t/ |( ~$ Q1 d6 y$ }% G1 y2 V8 Z
引言工具集成9 R2 m+ S+ h+ t* |- j# K
LLM代理可以通過與專業(yè)工具集成顯著增強功能。該過程通常包括: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( j$ V% L; N/ `! b
[/ol]7 X, P2 }" G" k4 T0 b
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2 z, }& Z: D0 @圖6演示了工具集成過程,展示了LLM如何與外部工具交互以執(zhí)行計算。+ Q7 u3 ^8 s% H
- O/ U# k9 M5 @: S多代理協(xié)作0 ^* v- n4 j- T9 j ]1 }$ L
復(fù)雜的芯片設(shè)計任務(wù)通常受益于多個專業(yè)代理之間的協(xié)作。多代理協(xié)作的兩種主要方法是:
7 q+ ]( L3 H8 \0 ?- o. x
& p& X& ^2 H8 z7 ?2 P1. 雙代理對話:; N0 o* A. p8 x7 O
這種方法涉及連接代理以形成對話,允許基于代理角色的隱式任務(wù)分解。/ H- q% |: z/ z1 p
9 I7 M) r3 b4 {; J6 a2. 群聊:) ^2 w; n' H7 y6 [
聊天管理器協(xié)調(diào)多個代理之間的對話,每個代理都有特定的角色和功能。
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, k% V3 h! L- R, E4 i* j$ ]圖7說明了群聊場景,展示了聊天管理器如何協(xié)調(diào)專業(yè)代理之間的交互。
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8 L g& w3 A3 Z+ w H任務(wù)流程
9 Z9 |: M7 H5 o+ i! h對于復(fù)雜的芯片設(shè)計過程,可以使用代理聊天實現(xiàn)多個任務(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。
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圖8顯示了任務(wù)流程圖,展示了多個代理如何在軟件開發(fā)項目中協(xié)作。
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0 A& Y" R& I1 K# j- M, r, M芯片設(shè)計中的實際應(yīng)用 Q6 ?7 Q4 b0 s
1. 時序報告分析:
* @6 A3 Z. F) ^# kLLM代理可用于分析和比較不同設(shè)計運行的時序報告。通過使用專業(yè)工具和提示,代理可以提供關(guān)鍵要點、設(shè)計QoR摘要和改進建議。
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h; T+ O* V! `8 c% C7 ~2. 器件聚類優(yōu)化:
1 B: r' ~9 u3 b3 u代理可以優(yōu)化單元布局生成器的器件聚類約束。通過利用領(lǐng)域知識和ReACT規(guī)劃,這些代理可以識別重要的網(wǎng)絡(luò)、評估聚類并實現(xiàn)顯著的面積減少。
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3 I' V" U1 T9 D$ e: z2 V$ [圖9比較了由器件聚類優(yōu)化產(chǎn)生的原始布局和改進布局。3 y6 H$ Z* z% H" v& [
9 E( }+ f2 P% j, h6 I2 R3. VerilogCoder:
: c3 _' d5 ^4 Z1 X這個先進的代理系統(tǒng)在Verilog代碼生成方面顯示出顯著的改進,在VerilogEval(人工)基準(zhǔn)測試中實現(xiàn)了94.2%的通過率。VerilogCoder采用任務(wù)流驅(qū)動的多代理方法,配備專門用于任務(wù)規(guī)劃和代碼實現(xiàn)的工具。0 g7 H2 h0 g! [
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9 d0 O- o5 D. K. {8 Z, }* X! z圖10概述了VerilogCoder代理系統(tǒng),展示了其任務(wù)規(guī)劃和代碼實現(xiàn)組件。
( r0 P5 g9 k$ x* Y0 r6 m. N k, }7 I/ A9 ^8 T$ O" m2 F! X3 o
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結(jié)論6 j" P* C( \) C$ ]% u L* J
LLM代理正在通過提高效率和準(zhǔn)確性來革新芯片設(shè)計,解決復(fù)雜任務(wù)。代理分解問題、利用專業(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)計師的生產(chǎn)力,并推動芯片設(shè)計可能性的邊界。
5 U8 {7 f! o! m! K3 N9 S: n6 I% O5 d% o/ ^. E) C X
目前的LLM代理擅長處理可以分解為低到中等智力努力的任務(wù),但未來可能會看到代理解決更具挑戰(zhàn)性的設(shè)計問題。然而,值得注意的是,這些代理的真正力量在于增強和提升人類設(shè)計師的能力,而不是完全取代人類。( E, F; Z! B1 F& O. e" _/ @/ Q
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參考文獻
|' f9 R- S% Q5 M& M[1] H. Ren, "LLM Agents for Chip Design," NVIDIA, Aug. 25, 2024.. J2 G- m+ \6 q
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: ~, {) v* \; b+ B, {, s* W轉(zhuǎn)載請注明出處,請勿修改內(nèi)容和刪除作者信息!/ P7 p M( \% ^$ L8 l' _8 G3 c
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深圳逍遙科技有限公司(Latitude Design Automation Inc.)是一家專注于半導(dǎo)體芯片設(shè)計自動化(EDA)的高科技軟件公司。我們自主開發(fā)特色工藝芯片設(shè)計和仿真軟件,提供成熟的設(shè)計解決方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio,分別針對光電芯片、微機電系統(tǒng)、超透鏡的設(shè)計與仿真。我們提供特色工藝的半導(dǎo)體芯片集成電路版圖、IP和PDK工程服務(wù),廣泛服務(wù)于光通訊、光計算、光量子通信和微納光子器件領(lǐng)域的頭部客戶。逍遙科技與國內(nèi)外晶圓代工廠及硅光/MEMS中試線合作,推動特色工藝半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展,致力于為客戶提供前沿技術(shù)與服務(wù)。8 Q. w2 p- l5 ^
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