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LLSM:具有 EDA 引导的 CoT 提示、混合嵌入和 AIG 定制加速的 LLM 增强逻辑综合模型.pdf

上传人: 芦苇 编号:651808 2025-05-01 25页 1.40MB

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本文主要介绍了上海交通大学的团队提出的一种新的逻辑合成模型LLM-enhanced Logic Synthesis Model(LLSM),该模型通过EDA-guided CoT Prompting、Hybrid Embedding和AIG-tailored Acceleration等技术提高了逻辑合成的效率。研究背景和动机部分指出,逻辑合成是EDA过程中耗时最长、资本成本最高的环节,因此提高逻辑合成效率对优化芯片的PPA指标至关重要。相关工作部分介绍了现有的逻辑合成方法和神经网络在逻辑合成中的应用。挑战和技巧部分讨论了神经网络在逻辑合成中面临的问题以及本文提出的解决方案。实验结果部分展示了LLSM模型在逻辑合成中的优异性能。扩展工作部分探讨了LLSM模型在更大规模电路中的应用潜力。
"LLM如何提升逻辑合成效率?" "如何通过文本-电路混合嵌入优化LLM?" "EDA引导的CoT提示技术有何优势?"
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