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본 논문은 칩 개발의 병목 현상인 프론트엔드 설계 분야에서 LLMs가 가진 잠재력을 탐구합니다. LLMs는 단순 사양 이해를 넘어 HDL 생성, 테스트벤치 구성 등 핵심 작업을 수행하며 에이전트적 AI 형태로 진화하고 있습니다. 본 논문은 이러한 발전 과정을 검토하고, 실제 적용 시의 과제와 미래 기회를 제시합니다.
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원문 바로가기칩 복잡도가 증가하고 시장 출시 시간(time-to-market) 압박이 커지면서, 프론트엔드 설계는 칩 개발에서 중요한 병목 현상(bottleneck)이 되었습니다. 최근 대규모 언어 모델(LLMs)은 전자 설계 자동화(EDA) 분야에서 큰 잠재력을 보여주었습니다. LLMs는 사양 이해를 넘어 하드웨어 기술 언어(HDL) 생성, 테스트벤치 구성, 그리고 설계 공간 탐색을 위한 통합 지능형 인터페이스 역할을 할 잠재력을 보여줍니다. OpenClaw와 같은 선구적인 시스템이 대표하는 에이전트적 AI(agentic AI)의 부상은 차세대 EDA를 위한 전략적 로드맵을 제공합니다. 이러한 관점에서, 본 논문은 EDA가 국지적 지원에서 자율적인 에이전트 실행으로 진화하는 과정을 논의합니다. 다음으로, 공유된 사양으로부터 회로 및 테스트벤치 생성과 같은 핵심 작업뿐만 아니라 고수준 합성(high-level synthesis)과 같은 확립된 워크플로우에서의 설계 품질 개선에 초점을 맞춰 프론트엔드 설계 분야에서 LLMs의 대표적인 발전을 검토합니다. 마지막으로, EDA에 LLMs를 통합하는 주요 과제와 한계를 논의하고, 에이전트적 AI 기술을 EDA에 활용하는 데 관심 있는 연구자들에게 체계적인 관점을 제공하며, LLM 기반 프론트엔드 설계를 발전시키기 위한 미래 기회를 제시합니다.