고성능 마이크로프로세서 설계를 위한 VHDL 맞춤형 대규모 언어 모델 개발

본 연구는 고성능 마이크로프로세서 설계에 특화된 VHDL 코드 설명을 위한 대규모 언어 모델(LLM) 개발에 관한 것으로, 기존 모델 대비 정확도를 크게 향상시키고 새로운 평가 방법을 제시하여 향후 반도체 설계 분야의 혁신을 이끌 것으로 기대됩니다.

혁신적인 AI, 고성능 마이크로프로세서 설계의 미래를 엿보다

최근 몇 년 동안, 반도체 설계 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 활용이 급증하고 있습니다. 특히, Verilog와 VHDL과 같은 하드웨어 기술 언어를 사용한 칩 설계 생산성 향상에 기여하고 있습니다. 그러나 Verilog에 비해 VHDL에 대한 LLM 활용 연구는 상대적으로 부족했습니다.

이러한 상황에서 Nicolas Dupuis 등 10명의 연구자들은 고성능 프로세서 설계에 특화된 VHDL 코드 설명을 위한 LLM 개발이라는 흥미로운 연구 결과를 발표했습니다. 수십 년간 축적된 고성능 프로세서 설계 경험과 자산을 보유한 조직의 특수한 요구사항에 맞춰 LLM을 맞춤형으로 개발한 것입니다.

연구팀은 자체적인 테스트 세트를 개발하여 기본 LLM의 확장적 사전 훈련(EPT)을 수행했습니다. 그 결과, 기존 모델의 43%에 비해 69%까지 코드 설명 정확도가 향상되었다는 놀라운 결과를 얻었습니다. 더 나아가, 전문가 평가자와 유사하게 모델을 평가하는 'LLM-as-a-judge'라는 혁신적인 평가 방법을 개발하여 다양한 모델을 평가했습니다. 이를 통해 지시사항 미세 조정된 EPT 모델은 전문가 평가 점수 71%를 달성했고, 새로운 기본 모델을 사용하면 85% 이상의 정확도를 달성할 가능성을 제시했습니다.

이 연구는 단순히 LLM의 정확도 향상을 넘어, 고성능 프로세서 설계 분야에 특화된 AI 솔루션의 구축 방향을 제시했다는 점에서 큰 의미를 지닙니다. 이는 향후 고성능 마이크로프로세서 설계의 효율성을 획기적으로 높이고, 더욱 복잡하고 정교한 반도체 개발을 가능하게 할 것으로 기대됩니다. 앞으로 생성형 AI 기술의 발전과 더불어 하드웨어 설계 LLM의 품질 향상은 더욱 가속화될 전망입니다.

핵심 내용 요약:

• 목표: 고성능 마이크로프로세서 설계를 위한 VHDL 코드 설명에 특화된 LLM 개발
• 방법: 특수 테스트 세트를 활용한 기본 LLM의 확장적 사전 훈련(EPT), LLM-as-a-judge를 이용한 모델 평가
• 결과: 기존 모델 대비 정확도 69% 향상 (43% → 69%), 향후 85% 이상의 정확도 달성 가능성 제시
• 의의: 고성능 프로세서 설계 분야에 특화된 AI 솔루션 구축 방향 제시