The integration of a complex set of Electronic Design Automation (EDA) tools to enhance interoperability is a critical concern for circuit designers. Recent advancements in large language models (LLMs) have showcased their exceptional capabilities in natural language processing and comprehension, offering a novel approach to interfacing with EDA tools. This research paper introduces ChatEDA, an autonomous agent for EDA empowered by a large language model, AutoMage, complemented by EDA tools serving as executors. ChatEDA streamlines the design flow from the Register-Transfer Level (RTL) to the Graphic Data System Version II (GDSII) by effectively managing task planning, script generation, and task execution. Through comprehensive experimental evaluations, ChatEDA has demonstrated its proficiency in handling diverse requirements, and our fine-tuned AutoMage model has exhibited superior performance compared to GPT-4 and other similar LLMs.


翻译:集成一组复杂的电子设计自动化(EDA)工具以提升互操作性,是电路设计人员面临的关键问题。近年来,大型语言模型(LLMs)在自然语言处理和理解方面的卓越能力为与EDA工具的交互提供了一种新途径。本研究论文提出ChatEDA——一种由大型语言模型AutoMage赋能、并辅以EDA工具作为执行器的自主智能体。通过有效管理任务规划、脚本生成和任务执行,ChatEDA简化了从寄存器传输级(RTL)到图形数据系统第二版(GDSII)的设计流程。全面实验评估表明,ChatEDA能够熟练处理多样化需求,且我们微调的AutoMage模型在性能上优于GPT-4及其他同类大型语言模型。

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