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ASAP7
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GoalEvolve框架通过LLM驱动的演化增强芯片设计算法
研究人员开发了GoalEvolve，一个旨在改进芯片制造中使用的物理设计算法的新颖框架。该系统通过识别和解决多阶段优化过程中的瓶颈来实现特定的结果质量目标。GoalEvolve利用基于LLM的教师来指导算法的演化，与现有方法和商业工具相比，在时序、漏电和动态功耗等指标上取得了显著改进。
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ORFS-agent 使用 LLM 优化芯片设计参数，提高效率
研究人员开发了 ORFS-agent，一个使用大型语言模型 (LLM) 优化集成电路设计参数的新系统。该代理迭代调整数千个参数，与标准优化方法相比，在布线长度和时钟周期等设计指标上有所改进。该系统在联合优化目标上展示了高达 2.7% 的改进，并使用了少 40% 的迭代次数，其中 Sonnet 4.6 和 Kimi K2.5 等较新的 LLM 后端表现优于早期版本。