本論文は、メタモデリングに基づくアプローチがなぜ非常に強力な生成器を提供できるかを示し、SpinalHDLやChiselなどの最先端のハードウェア生成言語との比較を行い、メタモデリングに基づくアプローチの独自の利点をまとめている。
まず、従来のハードウェア記述言語(HDL)やプリプロセッサ、スクリプトベースのアプローチの限界について説明している。これらのアプローチでは、生成器の開発における複雑性が高く、生成器の機能拡張が困難であることが指摘されている。
次に、ハードウェア生成言語(HGL)であるChiselとSpinalHDLについて詳しく解説している。これらのHGLは、従来のHDLの限界を克服するために開発されたものの、依然として課題が残されていることが述べられている。具体的には、Chiselの言語仕様の不明確さ、Scala言語の複雑さ、内部モデルの可視性の欠如などが問題点として挙げられている。
最後に、メタモデリングに基づくアプローチの概要と利点が説明されている。メタモデリングでは、モデル、メタモデル、メタメタモデルの階層構造を活用することで、生成器の自動構築や変換処理の実現が可能となる。この手法は、ChiselやSpinalHDLなどのHGLアプローチよりも優れた特徴を持っていることが示されている。
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