카네기멜론 대학교와 UCLA 연구팀이 대규모 언어모델(LLM) 에이전트를 이용해 소프트웨어 코드를 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)에 최적화된 형태로 자동 재구성(refactor)하는 새로운 접근 방식을 발표했습니다. 이 기술은 복잡한 하드웨어 설계 과정을 간소화하고, 개발자들이 소프트웨어 수준에서 하드웨어 기능을 정의할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
연구팀은 LLM 에이전트가 시스템C(SystemC)와 같은 하드웨어 기술 언어(Hardware Description Language, HDL)로 작성된 코드를 분석하고, 병렬 처리 및 자원 공유와 같은 하드웨어 구현에 유리하도록 구조를 변경하는 데 초점을 맞췄습니다. 기존에는 이러한 최적화 작업이 수동으로 이루어져 많은 시간과 전문 지식이 필요했지만, LLM 에이전트가 이를 자동화함으로써 설계 주기를 단축하고 오류 발생 가능성을 줄일 수 있습니다. 이는 반도체 설계의 초기 단계에서부터 효율성을 극대화하는 중요한 진전으로 평가됩니다.
이러한 LLM 기반의 자동화는 반도체 산업에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. 특히 인공지능(AI) 칩과 같이 복잡하고 빠르게 변화하는 하드웨어 요구사항에 대응하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 소프트웨어 개발자가 하드웨어 설계에 더 쉽게 접근하고, 아이디어를 빠르게 프로토타이핑하며, 최종 제품 출시까지 걸리는 시간을 단축함으로써, 전체적인 반도체 개발 생태계의 생산성을 향상시킬 것으로 기대됩니다.