ChipMind: LLM-gestützte Logik für lange Schaltkreis‑Spezifikationen

Die neuesten Fortschritte in der KI zeigen, dass große Sprachmodelle (LLMs) das Potenzial besitzen, die Entwicklung von integrierten Schaltkreisen (ICs) zu automatisieren. In der Praxis stoßen sie jedoch an die Grenze ihrer begrenzten Kontextfenster, wodurch komplexe, langwierige Schaltkreis‑Spezifikationen schwer zu verarbeiten sind. Traditionelle Methoden zur Kontextverlängerung erreichen kaum eine wirkungsvolle semantische Modellierung und lassen die mehrstufige Logik‑Verkettung über umfangreiche Spezifikationen aus.

Um dieses Problem zu lösen, präsentiert ChipMind ein neues, wissensgraph‑gestütztes Reasoning‑Framework, das speziell für lange IC‑Spezifikationen entwickelt wurde. Zunächst wandelt ChipMind die Spezifikationen in einen domänenspezifischen Wissensgraphen namens ChipKG um – ein Verfahren, das die semantische Struktur des Schaltkreises exakt erfasst. Anschließend nutzt das System einen ChipKG‑Augmented‑Reasoning‑Mechanismus, der adaptive, informationsbasierte Retrieval‑Strategien mit zielgerichtetem semantischem Filtern kombiniert. Dadurch werden logische Abhängigkeiten dynamisch verfolgt und irrelevante Informationen effizient herausgefiltert, was Retrieval‑Vollständigkeit und Präzision optimal ausbalanciert.

In umfangreichen Tests auf einem industriellen Benchmark für Spezifikations‑Reasoning übertraf ChipMind die führenden Baselines deutlich. Die durchschnittliche Leistungssteigerung betrug 34,59 % – mit Spitzenwerten von bis zu 72,73 %. Damit schließt ChipMind die entscheidende Lücke zwischen akademischer Forschung und praktischer Industrieanwendung von LLM‑unterstütztem Hardware‑Design (LAD) und eröffnet neue Möglichkeiten für die effiziente Entwicklung komplexer Schaltkreise.