Clover: RTL 버그 수정을 위한 신경-기호 에이전트 시스템

요약

RTL(Register Transfer Level) 프로그램 수정은 하드웨어 설계 및 검증의 핵심 병목 지점입니다. 기존 자동 프로그램 수정(APR) 방식은 템플릿에 의존하여 버그 커버리지가 제한적이며, LLM 기반 에이전트는 긴 RTL 코드와 파형 처리 시 무작위성이나 컨텍스트 손실 문제가 발생합니다. 본 논문에서 제안하는 Clover는 신경-기호(Neural-Symbolic) 에이전트 시스템으로, 버그 해결을 구조화된 탐색 과정으로 만듭니다. 특히 '확률적 사고의 트리 (Stochastic Tree-of-Thoughts)'를 채

핵심 포인트

• Clover는 RTL 수정을 위한 신경-기호(Neural-Symbolic) 에이전트 시스템입니다.
• 이는 구조화된 탐색을 통해 버그 해결 과정을 체계적으로 관리합니다.
• 핵심 기술인 확률적 사고의 트리 (Stochastic Tree-of-Thoughts)를 사용하여 탐색과 활용 사이의 균형을 맞춥니다.
• RTL-repair 벤치마크에서 기존 방식 대비 월등한 성능(96.8% 버그 수정율 등)을 입증했습니다.