FinHardBench: LLM은 금융 컴퓨팅을 위한 지연 시간 인식(Latency-Aware) 하드웨어를 생성할 수 있는가?

요약

LLM이 금융 컴퓨팅용 FPGA 하드웨어 설계를 수행할 수 있는지 평가하는 벤치마크 FinHardBench를 제안합니다. 실험 결과, LLM은 시스템 수준의 설계 공간 탐색(DSE)에서 기존 최적화 알고리즘보다 높은 신뢰성을 보였으나, 코드 생성 성능과 아키텍처 최적화 성능 사이에는 차이가 있었습니다.

핵심 포인트

• 금융 FPGA 설계를 위한 벤치마크 FinHardBench 공개
• LLM은 시스템 수준 설계 공간 탐색에서 베이지안 최적화보다 우수한 성능 기록
• 코드 생성 능력과 아키텍처 최적화 능력 간의 상관관계가 낮음
• 전략 수준의 사양 변경에 대한 모델의 적응 능력은 아직 미흡함