TuRTLe: RTL 코드 생성을 위한 LLM의 통합적 평가

스페인 연구진이 개발한 TuRTLe 프레임워크는 LLM의 RTL 코드 생성 능력을 종합적으로 평가하는 새로운 기준을 제시합니다. 다양한 LLM 평가 결과, 추론 기반 모델의 우수성과 과제 유형에 따른 모델 선택의 중요성을 확인하였으며, 이는 LLM을 활용한 EDA 분야의 혁신을 가속화할 것으로 기대됩니다.

급성장하는 LLM, 이젠 하드웨어 설계까지 접수할까?

최근 급속한 발전을 거듭하는 대규모 언어 모델(LLM)이 전자 설계 자동화(EDA) 분야에도 진출했습니다. 소프트웨어 개발과는 달리, EDA에서 생성된 RTL(Register-Transfer Level) 코드는 단순히 문법적으로 정확하고 기능적으로 완벽한 것만으로는 부족합니다. 하드웨어 생성기에서 합성 가능해야 하고, 성능, 전력 소모, 면적 제약 등의 까다로운 조건도 충족해야 하죠. 이러한 어려움 때문에 기존의 코드 생성 벤치마크는 LLM의 RTL 코드 생성 능력을 제대로 평가하는 데 한계를 보였습니다.

TuRTLe: EDA 특화 LLM 평가의 새 지평을 열다

바로 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 TuRTLe입니다. 스페인 연구진(Dario Garcia-Gasulla 외)이 개발한 TuRTLe은 LLM의 RTL 코드 생성 능력을 종합적으로 평가하는 통합 프레임워크입니다. 기존 벤치마크들을 통합하고 평가 과정을 자동화하여, 문법 및 기능적 정확성, 합성 가능성, PPA(성능, 전력, 면적) 최적화, 정확한 라인 완성 등 다양한 측면을 평가합니다.

놀라운 결과: 추론 기반 모델의 약진과 과제 유형별 전략

연구진은 TuRTLe을 이용해 다양한 오픈소스 LLM들을 평가했습니다. 그 결과, DeepSeek R1과 같은 추론 기반 모델이 여러 평가 기준에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 하지만 계산 오버헤드와 추론 지연 시간이 증가하는 단점도 발견되었습니다. 흥미롭게도, 기본 모델은 모듈 완성 작업에 더 적합한 반면, 지시어 학습 모델은 사양-RTL 변환 작업에서 더 나은 성능을 보였습니다. 이는 과제 유형에 따라 적절한 모델을 선택하는 전략이 중요함을 시사합니다.

미래를 향한 전망: 더욱 발전된 LLM과 EDA의 만남

TuRTLe의 등장은 LLM을 이용한 EDA 분야의 발전에 중요한 이정표가 될 것입니다. 이번 연구는 단순히 LLM의 성능을 평가하는 데 그치지 않고, 하드웨어 설계의 특수성을 고려한 평가 기준을 제시함으로써 LLM의 EDA 분야 적용 가능성을 한층 더 높였습니다. 앞으로 더욱 발전된 LLM과 EDA의 만남을 통해 하드웨어 설계의 혁신이 가속화될 것으로 기대됩니다. 더욱 효율적이고 정교한 하드웨어 설계의 시대가 눈 앞에 다가온 것입니다!