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UCLA研究：智能体能否通过高级抽象层设计更优芯片？
semiengineering.com作者：Technical Paper Link论文模型AI评分：70/100
加州大学洛杉矶分校（UCLA）发布技术论文，探讨大语言模型智能体在芯片设计中的应用。研究对比了直接在寄存器传输级（RTL）操作与利用高级综合（HLS）等高级抽象层的差异，旨在验证智能体是否能通过更高层级的抽象设计出性能更优的芯片架构。
加州大学洛杉矶分校（UCLA）的研究人员发表了一篇题为《智能体能否在更高层抽象下设计出更好的芯片？》的技术论文。
摘要节选：
“大型语言模型（LLM）智能体正日益被探索用于芯片设计，但大多数现有方法直接在寄存器传输级（RTL）层面进行操作。我们探讨智能体是否能够通过利用更高层级的抽象来设计出更好的芯片。我们比较了直接 RTL 设计、基于智能体的硬件描述语言综合（HLS）设计、编译器后 HLS 优化以及 HLS 后 RTL 优化，并将基于智能体的 HLS 设计与 HLS 后 RTL 优化相结合，形成带有 RTL 优化的基于智能体的 HLS（AHRR）。”
在此处查阅该技术论文。2026年9月。
Ding, Zijian, Yang Zou, Yizhou Sun, and Jason Cong. “Can Agents Design Better Chips with a Higher Level Abstraction?” arXiv preprint arXiv:2609.21157 (September 2026). https://arxiv.org/abs/2609.21157