LLM 기반 에이전트로 2.5D/3D 칩렛 시스템 최적화하는 방법 (CHICO-Agent)

요약

대규모 언어 모델(LLMs)의 발전으로 인해 단일 실리콘 설계가 한계에 도달하면서, 2.5D 및 3D 칩렛 시스템 채택이 가속화되고 있습니다. 그러나 이로 인해 애플리케이션부터 패키징까지 여러 계층에 걸친 복잡한 공동 설계를 요구하며, 이는 지연 시간(latency), 에너지, 면적, 비용 등 다양한 트레이드오프를 가진 거대한 조합 공간을 만듭니다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 LLM 기반 최적화 프레임워크인 CHICO-Agent를 제안합니다. CHICO-Agent는 지속적인 지식 기반(knowledge base)을 유지

핵심 포인트

• CHICO-Agent는 2.5D/3D 칩렛 시스템의 복잡한 다층 공동 설계를 LLM 에이전트 워크플로우로 관리합니다.
• 제안된 프레임워크는 지속적인 지식 기반을 활용하여 파라미터와 결과 간의 추세(parameter-outcome trends)를 포착하고 탐색을 조정합니다.
• CHICO-Agent는 시뮬레이티드 어닐링 (Simulated Annealing) 기준선 대비 더 낮은 비용의 구성을 찾아내며, 설계자에게 해석 가능한 감사 기록(interpretable audit trail)을 제공합니다.