최적의 회로 생성을 향한 여정: 다중 에이전트 협업과 집단 지성의 만남

CircuitMind는 다중 에이전트 협업과 집단 지성을 활용하여 인간 수준의 효율적인 회로 설계를 가능하게 하는 획기적인 프레임워크입니다. 특히 14B Phi-4 모델의 놀라운 성능 향상은 LLM 기반 하드웨어 설계의 새로운 가능성을 제시합니다.

최근 거대 언어 모델(LLM)이 코드 생성 분야를 혁신하고 있지만, 하드웨어 설계에 적용하면 인간 설계보다 38%~1075%나 더 많은 게이트 수를 생성하는 비효율적인 면이 존재했습니다. 하지만 이러한 한계를 극복하고 인간 수준의 효율성을 달성한 획기적인 연구 결과가 발표되었습니다. 바로 CircuitMind 입니다.

CircuitMind는 베이징항공우주대학교(BUAA) 연구팀(Haiyan Qin, Jiahao Feng, Xiaotong Feng, Wei W. Xing, Wang Kang)이 개발한 다중 에이전트 프레임워크로, 세 가지 핵심 혁신을 통해 인간과 경쟁 가능한 효율성을 달성했습니다.

CircuitMind의 세 가지 핵심 혁신:

1. 구문 고정(Syntax Locking): 기본 논리 게이트로 생성을 제한하여 효율성을 높였습니다.
2. 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation): 지식 기반 설계를 가능하게 하여 설계의 정확성을 향상시켰습니다.
3. 이중 보상 최적화(Dual-Reward Optimization): 정확성과 효율성 사이의 균형을 맞추는 최적화 전략을 채택했습니다.

연구팀은 TC-Bench라는 새로운 게이트 수준 벤치마크를 도입하여 CircuitMind를 평가했습니다. TC-Bench는 수십만 명의 플레이어가 참여하는 경쟁적인 회로 설계 플랫폼인 TuringComplete 생태계의 집단 지성을 활용한 벤치마크입니다. 실험 결과, CircuitMind를 통해 모델 구현의 55.6%가 복합 효율성 측정 기준에서 최고 수준의 인간 전문가를 능가하거나 동등한 수준을 달성했습니다. 특히 놀라운 점은 14B Phi-4 모델이 GPT-4o mini와 Gemini 2.0 Flash를 능가하는 효율성을 달성했으며, 특별한 훈련 없이도 상위 25%의 인간 전문가와 비슷한 수준의 효율성을 보였다는 것입니다.

이러한 혁신은 인간 전문가의 집단 지성을 활용하여 최적의 회로 설계를 달성하는 새로운 패러다임을 제시합니다. CircuitMind 모델, 데이터 및 코드는 https://github.com/BUAA-CLab/CircuitMind 에서 공개되어 있습니다. 앞으로 CircuitMind가 하드웨어 최적화 분야에 어떤 영향을 미칠지 기대됩니다.