QiMeng-ChipV-RTL: Exploiting Information Locality for IP-level Verilog Generation
यह शोध पत्र ChipV-RTL को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो जटिल IP-स्तरीय Verilog जनरेशन को प्रबंधनीय उप-कार्यों में विभाजित करने के लिए सूचना स्थानीयता (information locality) का लाभ उठाता है, और RealBench बेंचमार्क पर 45.0% पास रेट प्राप्त करके मौजूदा अत्याधुनिक मॉडलों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
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डिजिटल हार्डवेयर डिज़ाइन आधुनिक उपकरणों के पीछे का अदृश्य आर्किटेक्चर है, जो स्मार्टफोन से लेकर उपग्रहों तक हर चीज़ में मौजूद है। इसके मूल में 'रजिस्टर-ट्रांसफर लेवल' (Register-Transfer Level) नामक एक प्रक्रिया निहित है, जहाँ इंजीनियर जटिल प्राकृतिक भाषा के विनिर्देशों (specifications) को कोड की हज़ारों सटीक पंक्तियों में अनुवादित करते हैं, जो एक कंप्यूटर चिप को यह बताते हैं कि उसे कैसे व्यवहार करना है। यह अनुवाद अत्यंत कठिन और मानवीय त्रुटियों के प्रति संवेदनशील है, जिसके लिए तर्क (logic) और भाषा दोनों की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। हाल के वर्षों में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने इस अनुवाद को स्वचालित करने में आशाजनक क्षमता दिखाई है, जिसमें बड़े भाषा मॉडल (large language models) टेक्स्ट विवरण के आधार पर कोड लिखने में सक्षम हैं। हालाँकि, एक महत्वपूर्ण अंतर उभर कर आया है: जबकि ये मॉडल छोटे और सरल कार्यों को संभाल सकते हैं, वे वास्तविक दुनिया के औद्योगिक चिप्स को परिभाषित करने वाले विशाल और जटिल दस्तावेज़ों का सामना करने पर संघर्ष करते हैं। सूचना की विशाल मात्रा अक्सर मॉडलों को अभिभूत कर देती है, जिससे वे महत्वपूर्ण विवरणों को छोड़ देते हैं या ऐसा कोड तैयार करते हैं जो कार्य करने में विफल रहता है।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने 'ChipV-RTL' नामक एक नए फ्रेमवर्क के साथ इस बाधा को दूर किया है, जो हार्डवेयर कोड के निर्माण के प्रति आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दृष्टिकोण को मौलिक रूप से बदल देता है। एक एकल मॉडल से सौ पन्नों के विशाल विनिर्देश को पढ़ने और एक ही बार में पूरी चिप डिज़ाइन लिखने के लिए कहने के बजाय, शोधकर्ताओं ने पाया कि हार्डवेयर डिज़ाइनों में "सूचना स्थानीयता" (information locality) नामक एक स्वाभाविक गुण होता है। इसका अर्थ यह है कि चिप के एक विशिष्ट भाग, जैसे कि मेमोरी कंट्रोलर या डेटा प्रोसेसर, के लिए कोड लिखने हेतु, एक इंजीनियर को दस्तावेज़ के केवल उस विशिष्ट अनुभाग को देखने की आवश्यकता होती है जो उस भाग का वर्णन करता है। उन्हें लगातार पूरे दस्तावेज़ का संदर्भ लेने की आवश्यकता नहीं होती है। शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि इस विशाल कार्य को छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़कर और प्रत्येक टुकड़े के लिए केवल प्रासंगिक टेक्स्ट को मॉडल को फीड करके, वे उस भ्रम को दूर कर सकते हैं जो आमतौर पर इन प्रणालियों को परेशान करता है।
इस विचार का परीक्षण करने के लिए, टीम ने एक मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाया है जो मिलकर काम करने वाली मानव इंजीनियरों की एक टीम की नकल करता है। यह प्रक्रिया एक लंबे, विस्तृत डिज़ाइन दस्तावेज़ को लेकर उसे छोटे, व्यवस्थित अंशों में विभाजित करने से शुरू होती है। एक 'प्लानिंग एजेंट' फिर अंतिम लक्ष्य को उप-कार्यों की एक श्रृंखला में विभाजित करता है, और प्रत्येक कार्य को दस्तावेज़ का एक विशिष्ट हिस्सा सौंपता है जिसमें आवश्यक निर्देश होते हैं। इसके बाद विशेष 'कोडिंग एजेंट' प्रत्येक उप-कार्य के लिए कोड उत्पन्न करते हैं, जो एक केंद्रित संदर्भ (focused context) के साथ काम करते हैं ताकि वे अप्रासंगिक विवरणों में न खो जाएँ। एक बार जब सभी हिस्से तैयार हो जाते हैं, तो एक 'मर्जिंग एजेंट' उन्हें एक पूर्ण डिज़ाइन में जोड़ देता है। महत्वपूर्ण रूप से, इस सिस्टम में एक परिष्कृत 'डिबगिंग लूप' शामिल है। यदि प्रारंभिक डिज़ाइन एक सिमुलेशन टेस्ट में विफल रहता है, तो सिस्टम एक स्ट्रक्चरल एनालिसिस टूल का उपयोग करके त्रुटि का पता कोड की सटीक पंक्ति और मूल दस्तावेज़ के उस विशिष्ट वाक्य तक लगाता है जिसके कारण वह त्रुटि हुई थी। इसके बाद, यह सुधार के मार्गदर्शन के लिए केवल उसी प्रासंगिक जानकारी को पुनः प्राप्त करता है, और इस चक्र को तब तक दोहराता है जब तक कि डिज़ाइन पूरी तरह से सही न हो जाए।
वास्तविक दुनिया के औद्योगिक चिप डिज़ाइनों के बेंचमार्क के विरुद्ध परीक्षण किए जाने पर इस दृष्टिकोण के परिणाम आश्चर्यजनक थे। इन चुनौतीपूर्ण परीक्षणों में, जिनमें CPU कोर और मेमोरी कंट्रोलर जैसे जटिल घटकों के लिए कोड उत्पन्न करना शामिल था, नए फ्रेमवर्क ने 45 प्रतिशत की सफलता दर हासिल की। यह पिछले सर्वश्रेष्ठ तरीकों के प्रदर्शन से दोगुने से भी अधिक था, जो केवल लगभग 21.6 प्रतिशत तक ही पहुँच पाए थे। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह सिस्टम न केवल ऐसा कोड बनाता है जिसके सही ढंग से कार्य करने की संभावना अधिक होती है, बल्कि यह काफी कम कंप्यूटेशनल संसाधनों के साथ भी ऐसा करता है। वैश्विक संदर्भ के बजाय स्थानीय सूचना पर ध्यान केंद्रित करके, सिस्टम ने "फैंटम" (phantom) संकेतों या बेमेल कनेक्शनों को उत्पन्न करने वाले सामान्य दोषों से खुद को बचाया, जो अक्सर मॉडल द्वारा एक साथ बहुत अधिक डेटा प्रोसेस करने के दौरान होते हैं।
यह कार्य यह सुझाव देता है कि जटिल इंजीनियरिंग कार्यों को स्वचालित करने की कुंजी केवल मॉडलों को बड़ा या अधिक स्मार्ट बनाना नहीं है, बल्कि वर्कफ़्लो को इस तरह से संरचित करना है कि वह स्वाभाविक रूप से व्यवस्थित सूचना के अनुरूप हो। शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि हार्डवेयर डिज़ाइन की मॉड्यूलर प्रकृति का सम्मान करके, वे इस समस्या को हल कर सकते थे जो पहले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए बहुत कठिन थी। फ्रेमवर्क ने कार्यात्मक सत्यापन (functional verification) के लिए आवश्यक जटिल डिबगिंग चक्रों को सफलतापूर्वक नेविगेट किया, जिससे यह सिद्ध हुआ कि एक लक्षित, 'लोकेलिटी-अवेयर' (locality-aware) दृष्टिकोण चिप डिज़ाइन की उच्च-दांव वाली दुनिया में सैद्धांतिक क्षमता और व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच के अंतर को पाट सकता है।
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