תקציר
ASICエンジニアリングにおけるLLMの重要性と複雑さの増加
HDLコーディングの精度と洗練度の要求が高まっている
LLMを使用したHDLコーディングにおける課題と解決策に焦点を当てた戦略の開発
Mistral 7B Large Language Model(LLM)のファインチューニングによる効果的なVerilogコード生成能力向上
Application Specific Integrated Circuit (ASIC) Engineering Landscape:
LLMの急速な発展がASIC設計を変革している
現代プロセッサーは数十億個のトランジスタを1つのチップに統合することを要求されている
Challenges in Implementing LLM in HDL Coding:
複雑な設計構造や特定のハードウェア指向構文で発生するシンタックスエラーへの対処が困難であることが示唆されている
Fine-Tuning Strategy for Improved ASIC Design:
リーディングエッジな自然言語モデルのファインチューニングとHDLコードデータセットの再配置が提案されている
Evaluation of Proposed Model's Performance:
提案されたモデルは、基本モデルよりも10〜20%程度精度が向上していることが示されている
סטטיסטיקה
ベースモデルに比べ、10〜20%程度精度向上しています。
ציטוטים
提案された方法は、複雑な回路設計における効率的かつ簡素化されたフレームワークを可能にすることが期待されます。