LLM 智能体能否用更高层抽象设计更好的芯片
原文标题：Can Agents Design Better Chips with a Higher Level Abstraction?
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研究比较了直接RTL设计、基于智能体的HLS设计及多种精修流程，提出AHRR（智能体HLS设计+HLS后RTL精修）组合工作流。在11项任务的基准测试中，AHRR相比直接RTL设计取得2.6倍几何平均加速。结果表明HLS可将设计知识蒸馏为智能体可用的抽象，而RTL精修能恢复底层优化机会。
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AHRR组合工作流在11项任务上较直接RTL设计取得2.6倍几何平均加速。
- •比较直接RTL设计、智能体HLS设计、编译器后HLS精修、HLS后RTL精修四种流程
- •提出AHRR=智能体HLS设计+HLS后RTL精修的组合工作流
- •在11项任务基准上，AHRR较直接RTL设计几何平均加速2.6倍
- •以FPGA做端到端评估，作者称设计流程权衡基本与目标工艺无关
为什么重要：说明让LLM智能体在更高抽象层（HLS）工作、再用RTL精修补底层优化，是比直接写RTL更有效的芯片设计路径。
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