Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что небольшие языковые модели, объединенные с интеллектуальными агентами, способны конкурировать с более крупными системами в задачах автоматизации проектирования аппаратного обеспечения.
Эффективное разложение задач и агентный подход позволяют небольшим моделям достигать сравнимой производительности в генерации RTL-кода и других этапах проектирования.
Потребление ресурсов при использовании больших языковых моделей (LLM) становится всё более острой проблемой, особенно в специализированных областях, таких как проектирование аппаратного обеспечения. В работе «David vs. Goliath: Can Small Models Win Big with Agentic AI in Hardware Design?» исследуется возможность достижения сопоставимой производительности с использованием небольших языковых моделей, объединенных с продуманной системой агентов. Полученные результаты демонстрируют, что подобный подход не только существенно снижает вычислительные затраты, но и позволяет агентам обучаться в процессе итеративной разработки. Открывает ли это путь к созданию эффективных и адаптивных решений для сложных задач автоматизированного проектирования?
На пути к Автономному Проектированию: Новый Импульс для Индустрии
Индустрия полупроводников испытывает растущее давление, обусловленное необходимостью ускорения инноваций и одновременного повышения устойчивости производства. Спрос на вычислительные мощности продолжает экспоненциально расти, подпитываемый развитием искусственного интеллекта, интернета вещей и других передовых технологий. Однако традиционные методы разработки микросхем уже не успевают за этими темпами, а процессы производства оказывают значительное воздействие на окружающую среду. Поэтому компании стремятся к разработке более эффективных и экологически чистых технологий, включая новые материалы, оптимизацию производственных процессов и снижение энергопотребления. Этот двойной вызов — необходимость быстрого развития и экологической ответственности — формирует новую парадигму в индустрии, стимулируя поиск революционных подходов к проектированию и производству полупроводников.
Традиционные методы разработки аппаратного обеспечения все чаще становятся узким местом в современной индустрии. Сложность современных чипов и систем требует огромных временных и вычислительных ресурсов для проектирования, верификации и оптимизации. Ручные процессы, даже с использованием передовых инструментов автоматизированного проектирования (EDA), больше не способны удовлетворить растущие потребности рынка в скорости и инновациях. Увеличение количества транзисторов и усложнение архитектур приводят к экспоненциальному росту затрат и времени, необходимого для создания новых продуктов. В результате, возникает острая необходимость в автоматизации ключевых этапов разработки, чтобы ускорить цикл проектирования, снизить издержки и повысить эффективность процесса создания аппаратного обеспечения.
Искусственный интеллект представляет собой перспективное решение для преодоления сложностей в проектировании аппаратного обеспечения. Современные чипы становятся все сложнее, а время на их разработку и оптимизацию — критическим фактором конкурентоспособности. Автоматизация рутинных и трудоемких задач, таких как размещение компонентов, трассировка соединений и верификация схем, становится возможной благодаря алгоритмам машинного обучения. Эти алгоритмы способны анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и предлагать оптимальные решения, значительно ускоряя циклы проектирования и позволяя создавать более эффективные и энергоэффективные устройства. В частности, методы обучения с подкреплением демонстрируют впечатляющие результаты в автоматической оптимизации топологии чипов, а генеративные модели позволяют исследовать широкий спектр проектных решений, недоступных при традиционных подходах. В результате, применение ИИ в проектировании аппаратного обеспечения не только сокращает время выхода продукции на рынок, но и открывает возможности для создания принципиально новых архитектур и устройств.
Агенты Интеллекта: Новый Подход к Выполнению Задач
Фреймворки агентного ИИ позволяют декомпозировать сложные задачи проектирования аппаратного обеспечения на управляемые подзадачи, что значительно повышает эффективность и масштабируемость процесса. Вместо решения всей задачи целиком, система разбивает её на последовательность более простых этапов, каждый из которых может быть выполнен отдельным агентом или подсистемой. Такой подход позволяет параллельно выполнять отдельные подзадачи, снижая общую продолжительность проектирования. Кроме того, декомпозиция упрощает отладку и модификацию проекта, поскольку изменения в одной подзадаче не обязательно затрагивают весь проект. Масштабируемость обеспечивается возможностью добавления новых агентов или подсистем для обработки возрастающего объема данных или увеличения сложности проекта без существенного влияния на производительность.
Эффективные агентивные системы требуют тщательного разложения сложных задач на управляемые подзадачи и стратегического применения структурированного руководства (Structured Guidance) для обеспечения когерентной работы. Разложение задачи позволяет агенту последовательно выполнять этапы, необходимые для достижения цели, в то время как структурированное руководство предоставляет четкие инструкции и ограничения, предотвращая отклонения от желаемого результата. Это руководство может включать в себя определение приоритетов подзадач, установку критериев оценки промежуточных результатов и предоставление обратной связи для коррекции действий агента. Отсутствие надлежащего разложения и руководства может привести к неэффективному использованию ресурсов, ошибкам и невозможности решения поставленной задачи.
Использование небольших языковых моделей (Small Language Models, SLM) в архитектуре агентного ИИ обеспечивает компромисс между производительностью и вычислительными затратами. В отличие от крупных языковых моделей (LLM), требующих значительных ресурсов, SLM позволяют развертывать агентные системы на менее мощном оборудовании, включая периферийные устройства и серверы с ограниченными вычислительными возможностями. Это существенно расширяет доступность технологий агентного ИИ для более широкого круга пользователей и организаций, снижая барьеры для внедрения и масштабирования. При этом, несмотря на меньший размер, SLM способны эффективно выполнять задачи, связанные с планированием, рассуждением и генерацией кода, необходимые для выполнения сложных задач в рамках агентного ИИ.
Успешные агентивные системы используют итеративное уточнение как ключевой механизм для последовательного улучшения решений. Этот процесс предполагает непрерывный цикл обратной связи, в котором результаты выполнения подзадач анализируются и используются для корректировки стратегии агента. На каждом этапе итерации агент оценивает промежуточные результаты, выявляет недостатки и адаптирует свои действия для достижения более оптимального результата. Постоянная адаптация, основанная на полученной обратной связи, позволяет системе постепенно совершенствовать решения и повышать их качество, особенно в сложных задачах, где изначально невозможно получить оптимальное решение с первой попытки. Этот подход позволяет агентам эффективно исследовать пространство решений и находить наиболее подходящие варианты даже в условиях неполной информации или изменяющейся среды.
Агентский Фреймворк для Задач Проектирования Аппаратного Обеспечения
Предлагаемая нами структура включает в себя Агента планирования и предварительной обработки, который отвечает за определение контекста задачи и генерацию плана действий. Этот агент анализирует исходные требования к аппаратному обеспечению, выявляет необходимые шаги для проектирования и создает последовательность операций, необходимых для достижения поставленной цели. План действий включает в себя определение необходимых компонентов, их взаимосвязей, а также критериев оценки и валидации результатов. Агент использует формальное представление задачи, что позволяет автоматизировать процесс планирования и обеспечить его воспроизводимость.
Агент разработки запросов, учитывающий возможности малых языковых моделей (SLM), формирует эффективные запросы, адаптированные к ограничениям и особенностям SLM для оптимизации генерации кода. Этот агент использует стратегии, направленные на повышение точности и релевантности генерируемого кода при использовании моделей с ограниченным количеством параметров и вычислительных ресурсов. Ключевым аспектом является минимизация сложности запросов и использование четких, однозначных инструкций, что позволяет SLM генерировать функциональный код, соответствующий заданным требованиям, при минимальных затратах ресурсов и времени.
Агент генерации кода (CodeGen Agent) отвечает за непосредственную реализацию разработанного плана в виде программного кода. Параллельно с этим, агент валидации (Validation Agent) осуществляет проверку сгенерированного кода на соответствие заданным требованиям и корректность функционирования. Проверка включает в себя синтаксический анализ, а также проведение тестов для подтверждения правильности работы кода в различных сценариях. Результаты валидации передаются другим агентам для дальнейшей оптимизации и исправления ошибок, обеспечивая итеративный процесс разработки и высокую надежность генерируемого кода.
Агент адаптивной обратной связи предназначен для итеративного улучшения сгенерированного кода на основе результатов валидации. После прохождения кода проверкой валидатором, агент анализирует полученные данные об ошибках и несоответствиях. На основании этого анализа формируются корректирующие запросы, которые направляются обратно в систему для внесения изменений в код. Этот процесс повторяется до тех пор, пока код не будет соответствовать заданным критериям корректности и функциональности, обеспечивая непрерывное повышение качества и оптимизацию сгенерированного решения.
Бенчмаркинг и Валидация с CVDP
Для оценки разработанного агентивного фреймворка был использован комплексный бенчмарк CVDP (Chip Verification Design and Productivity), предназначенный для всесторонней оценки возможностей в области проектирования аппаратного обеспечения. CVDP включает в себя набор задач, позволяющих оценить способность системы к генерации и пониманию кода, необходимого для верификации и проектирования чипов. Бенчмарк охватывает различные аспекты, такие как синтез RTL-кода, формальная верификация и тестирование, обеспечивая полную оценку производительности системы в контексте аппаратного дизайна. Использование CVDP позволило получить объективные данные о эффективности фреймворка и сравнить его с существующими методами и системами.
Результаты оценки нашей системы на основе эталонного набора данных CVDP демонстрируют её конкурентоспособность по сравнению с традиционными методами, особенно в отношении эффективности и масштабируемости. В частности, при использовании нашей системы модель DeepSeek-R1 достигла показателя Pass@1 в 51.25% на задаче генерации кода (cid007), превзойдя результат GPT-o4-mini, который составил 44.74%. Данный результат подтверждает эффективность предложенного подхода к повышению производительности моделей в задачах, требующих генерации программного кода.
В ходе оценки нашей агентированной структуры мы использовали несколько малых языковых моделей (Small Language Models), включая DeepSeek-7B, DeepSeek-R1, Granite-4 и Phi-3.5-mini-instruct, для анализа компромиссов между размером модели и производительностью. Полученные результаты показали, что применение нашей структуры позволило этим SLM достичь сопоставимой точности (82-92% на задачах cid009/cid010) с более крупными языковыми моделями в задачах понимания кода. Это демонстрирует возможность эффективного использования компактных моделей для решения сложных задач кодирования при использовании нашей агентированной структуры.
Эффективность разработанного фреймворка в задачах генерации и понимания кода является ключевым фактором его успеха. В ходе тестирования было установлено, что использование фреймворка позволило добиться приблизительно 100%-ного относительного улучшения в количестве успешно пройденных тестов для ряда малых языковых моделей (SLM) по сравнению с подходом одношаговой генерации. Данный результат демонстрирует значительное повышение производительности SLM в задачах, требующих как создания, так и анализа программного кода, и указывает на потенциал фреймворка для существенного улучшения эффективности подобных моделей.
К Устойчивому и Автоматизированному Проектированию Аппаратного Обеспечения
Интеграция автономных искусственных интеллектов и небольших языковых моделей открывает перспективный путь к более устойчивому и эффективному проектированию аппаратного обеспечения. Такой подход позволяет автоматизировать сложные задачи, значительно сокращая циклы разработки и оптимизируя использование ресурсов. Вместо традиционного, трудоемкого процесса, требующего значительных затрат энергии и материалов, системы на основе этих моделей способны самостоятельно исследовать различные варианты дизайна, оценивать их эффективность и выбирать оптимальные решения с минимальным воздействием на окружающую среду. Это особенно важно для полупроводниковой промышленности, где производство требует значительного потребления энергии и создает большие объемы отходов. Автоматизация, основанная на интеллектуальных агентах, не только ускоряет инновации, но и способствует более рациональному использованию ресурсов, снижая экологический след отрасли.
Автоматизация сложных задач в процессе проектирования аппаратного обеспечения, сокращение сроков разработки и оптимизация использования ресурсов позволяют значительно снизить негативное воздействие на окружающую среду со стороны полупроводниковой промышленности. Традиционные методы проектирования требуют значительных вычислительных мощностей и приводят к образованию электронных отходов. Внедрение интеллектуальных систем, способных самостоятельно выполнять рутинные операции и находить оптимальные решения, не только ускоряет процесс создания новых чипов, но и минимизирует потребление энергии и материалов. Оптимизация топологии и схемотехники на ранних стадиях разработки позволяет уменьшить количество дефектных изделий и, как следствие, снизить объем отходов производства. Такой подход способствует более ответственному и устойчивому развитию отрасли, направленному на снижение углеродного следа и эффективное использование природных ресурсов.
Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей разработанной платформы для работы с более сложными аппаратными конструкциями. Особое внимание уделяется оптимизации и миниатюризации используемых языковых моделей, стремясь к повышению их эффективности при сохранении высокой точности и скорости работы. Предполагается, что внедрение еще более компактных моделей позволит снизить вычислительные затраты и энергопотребление, что является ключевым фактором для устойчивого развития индустрии. Исследователи также планируют расширить функциональность платформы, включив поддержку более широкого спектра аппаратных компонентов и оптимизаций, что позволит создавать инновационные и энергоэффективные устройства будущего.
Успешное применение автоматизации проектирования на базе больших языковых моделей (LLM) выходит далеко за рамки аппаратного обеспечения, указывая на потенциальную трансформацию различных инженерных дисциплин. Этот подход, демонстрирующий способность LLM к решению сложных задач проектирования, может быть адаптирован для оптимизации процессов в таких областях, как машиностроение, аэрокосмическая промышленность и даже архитектура. Автоматизация рутинных задач, генерация оптимальных конструкций и ускорение циклов разработки, ранее требующих значительных человеческих ресурсов, теперь становятся доступными благодаря применению LLM. Перспективные исследования указывают на возможность создания интеллектуальных систем, способных не только выполнять конкретные задачи проектирования, но и адаптироваться к изменяющимся требованиям и ограничениям, открывая новую эру в инженерном деле, где творческий потенциал человека дополняется мощью искусственного интеллекта.
Исследование демонстрирует, что даже небольшие языковые модели, правильно организованные в рамках агентного подхода, способны достигать результатов, сопоставимых с более крупными аналогами в сложной задаче аппаратного проектирования. Это подчеркивает важность архитектуры и декомпозиции задач, а не только размера модели. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Размер не имеет значения, если код написан хорошо». Эта фраза прекрасно иллюстрирует суть работы — элегантное решение, основанное на ясности и простоте, превосходит громоздкие и сложные системы. Если система держится на костылях, значит, мы переусложнили её, и необходимо вернуться к базовым принципам проектирования.
Куда Ведет Эта Дорога?
Представленная работа, демонстрируя неожиданную жизнеспособность малых языковых моделей в задаче автоматизации проектирования аппаратного обеспечения, поднимает вопрос не столько о победе «Давида» над «Голиафом», сколько о переосмыслении самой стратегии. Элегантность решения, заключающаяся в декомпозиции задачи и использовании агентного подхода, намекает на то, что вычислительная мощность — не единственный путь к интеллекту. Однако, настоящая сложность заключается не в достижении сопоставимой производительности, а в понимании пределов этой сопоставимости. Какие типы задач остаются недоступными для малых моделей, даже при оптимальной организации?
Очевидно, что каждое новое ограничение, каждая зависимость от определенного фреймворка или бенчмарка, несет в себе скрытую цену свободы. Необходимо более глубокое исследование влияния архитектуры агентного подхода на устойчивость и обобщающую способность системы. Возможно, ключевым направлением станет разработка систем, способных к самодекомпозиции задач — к выявлению оптимальных подзадач без внешнего вмешательства.
В конечном счете, успех малых моделей в аппаратном проектировании — это не просто инженерное достижение, а приглашение к философскому осмыслению. Умение создавать сложные системы из простых элементов, при котором структура определяет поведение, — вот истинный вызов, стоящий перед исследователями. Энергоэффективность, в этом контексте, — лишь приятный побочный эффект.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05073.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые Загадки и Системная Интеграция: Взгляд изнутри
- Квантовое моделирование турбулентности: новые горизонты и ограничения
- Мыслительный процесс языковых моделей: новый взгляд на рассуждения
- Квантовые проблемы и их решения: взгляд на ICQE 2025 и далее
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовые Загадки: От Материалов до Топологии
- Квантовый расчёт связей: новый подход к моделированию межмолекулярных взаимодействий
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Укрощение Квантового Хаоса: Новый Метод Оценки Управляющих Импульсов
2025-12-06 02:43