LLM 기반 자율 진화형 EDA 툴: ABC 자동 개선 프레임워크

요약

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트를 활용하여 기존의 대표적인 로직 합성 시스템인 extsc{ABC} 코드를 자율적으로 개선하는 최초의 '자체 진화형' 프레임워크를 소개합니다. 이 시스템은 ABC 전체 코드베이스에 작용하며, 사람이 수동으로 휴리스틱을 주입하지 않고도 반복적인 평가 루프(QoR 기반)와 LLM 에이전트의 코딩 가이드(programming guidance)를 통해 최적화됩니다. ISCAS 등 다수의 벤치마크에서 검증된 이 프레임워크는 EDA 도구의 성능을 인간 설계 범위를 넘어선 새로운 합성 전략을 스스로

핵심 포인트

• LLM 에이전트를 활용하여 로직 합성 시스템 extsc{ABC} 코드를 자율적으로 개선하는 최초의 '자체 진화형' 프레임워크를 제시했습니다.
• 시스템은 ABC 전체 코드베이스에 적용되며, 사람이 수동으로 휴리스틱을 주입하지 않고도 작동합니다.
• 반복적인 평가 루프(QoR-driven evaluation loop)와 다중 벤치마크(ISCAS~85/89/99 등)를 통해 성능 향상을 검증했습니다.
• 이 프레임워크는 인간 설계 범위를 넘어선 새로운 합성 전략을 스스로 학습하여 EDA 도구의 품질을 개선할 수 있습니다.