Design Conductor: An agent autonomously builds a 1.5 GHz Linux-capable RISC-V CPU

Het paper introduceert Design Conductor, een autonoom agent dat binnen 12 uur een volledig werkende, 1,48 GHz RISC-V CPU (VerCore) heeft ontworpen en verifieerd tot het tape-out-ready GDSII-formaat, wat de eerste keer is dat een dergelijk systeem een processor van concept tot fysiek ontwerp volledig zelfstandig realiseert.

De kern

Stel je voor dat het ontwerpen van een computerchip (zoals de processor in je telefoon of laptop) net zo moeilijk is als het bouwen van een heel nieuw type auto, alleen dan in een fabriek waar elke bout en elk schroefje perfect moet passen, en waar één klein foutje de hele auto onbruikbaar maakt.

Vroeger duurde dit proces jaren en kostte het honderden miljoenen euro's, met teams van honderden ingenieurs die dag en nacht werkten.

Maar nu hebben de mensen van het team Verkor een nieuwe "super-ingenieur" bedacht: Design Conductor (DC). Dit is een kunstmatige intelligentie (AI) die een chip volledig zelfstandig kan ontwerpen, van het eerste idee tot het moment dat hij klaar is om in een fabriek te worden geproduceerd.

Hier is hoe het werkt, vertaald naar alledaagse taal:

1. De "Chef-kok" die alleen een recept nodig heeft

Stel je voor dat je een beroemde chef-kok bent. Normaal gesproken moet je zelf het recept schrijven, de ingrediënten kopen, het koken, proeven en het gerecht serveren.
Met Design Conductor geef je de AI slechts één ding: een heel kort recept (een document van slechts 219 woorden).

• Het recept zegt: "Maak een RISC-V CPU (een soort motor voor computers), die snel moet zijn, en gebruik deze specifieke bouwstenen."
• De AI doet: De rest. De AI neemt dat recept, bedenkt het ontwerp, bouwt het, test het, en zorgt ervoor dat het perfect werkt.

2. De "Autonome Bouwvakker"

In de echte wereld duurt het bouwen van een chip maanden. De AI Design Conductor deed dit in slechts 12 uur.

• De snelheid: Het is alsof iemand in 12 uur een volledig functionerende auto bouwt, inclusief motor, wielen en elektronica, en die auto daarna direct op de snelweg rijdt om te bewijzen dat hij het doet.
• Het resultaat: De chip die de AI bouwde (die ze "VerCore" noemen), is zo snel dat hij net zo goed presteert als een Intel-processor uit 2011. Dat klinkt misschien niet als "supersnel" voor onze tijd, maar het is een enorme prestatie voor een AI die het alleen heeft gedaan zonder menselijke hulp.

3. Hoe werkt die AI eigenlijk? (De Analogie van de Bouwtekening)

De AI werkt niet door te gokken. Het werkt als een zeer geduldige en slimme architect die constant controleert:

• Het Ontwerp: De AI schetst eerst hoe de chip eruit moet zien (de "blauwdruk").
• De Test: Net zoals een bouwer een modelhuis bouwt om te zien of de deuren open gaan, bouwt de AI een virtuele versie van de chip. Ze vergelijken dit met een "perfecte simulator" (een soort digitale standaard).
• De Foutoplossing: Als de AI ziet dat er een fout is (bijvoorbeeld: "De deur gaat niet open"), kijkt ze niet alleen naar de deur, maar naar de hele constructie. Ze gebruikt slimme scripts (zoals een digitale detective) om precies te zien waar de fout zit.
• De Herhaling: Ze past het ontwerp aan, test het opnieuw, en doet dit keer op keer. Soms moet ze zelfs de hele motor van de auto vervangen als die te traag is, totdat alles perfect loopt.

4. De "Magische" Vaardigheden

Deze AI heeft een paar superkrachten die menselijke teams vaak niet hebben:

• Geen moeheid: Mensen worden moe na 8 uur werken. De AI werkt 24/7 zonder koffie.
• Geen "Vibe-chippen": Mensen maken soms fouten omdat ze moe zijn of iets "zomaar" proberen. De AI is streng en controleert elke stap. Ze zegt: "Nee, dit ontwerp werkt niet, we proberen het opnieuw."
• Het geheugen: De AI onthoudt alles wat ze eerder heeft gedaan. Als ze een fout maakt in stap 1, kan ze zich dat herinneren in stap 100 en het oplossen zonder alles opnieuw te hoeven beginnen.

5. Waarom is dit belangrijk voor de toekomst?

Vandaag de dag zijn er maar een paar bedrijven ter wereld die dure, complexe chips kunnen maken. Het is te duur en te moeilijk voor kleine bedrijven.

Met Design Conductor verandert dit:

• Democratisering: Kleine startups kunnen nu ook hun eigen chips ontwerpen, net zoals iedereen nu software kan schrijven.
• Snelheid: Wat nu 3 jaar duurt, kan binnen een paar maanden.
• Kosten: Het wordt veel goedkoper om nieuwe ideeën te testen.

Conclusie: De Mens blijft de Baas

Hoewel de AI alles bouwt, is er nog steeds een mens nodig. De mens is de klant die het recept geeft en de manager die zegt: "Ja, dit ontwerp is goed, ga ermee door." De AI is de uitzonderlijke vakman die het zware werk doet, maar de visie en de eindverantwoordelijkheid liggen nog steeds bij de mens.

Kortom: Design Conductor is de eerste AI die bewezen heeft dat ze een complete computerchip kan bouwen, van het eerste idee tot het eindproduct, in een fractie van de tijd die mensen nodig hebben. Het is alsof we een nieuwe soort "bouwmeester" hebben gevonden die de wereld van technologie voorgoed verandert.

Technische samenvatting

Hier is een gedetailleerde technische samenvatting van het paper "Design Conductor: An agent autonomously builds a 1.5 GHz Linux-capable RISC-V CPU", vertaald en samengevat in het Nederlands.

Titel: Design Conductor: Een autonoom agent bouwt een 1,5 GHz Linux-capabele RISC-V CPU

Auteurs: Het Verkor Team (Ravi Krishna, Suresh Krishna, David Chin)
Datum: 11 maart 2026

---

1. Het Probleem

Het ontwerpen van geïntegreerde schakelingen (chips) is traditioneel een uiterst tijdrovende en kostbare onderneming.

• Kosten en Tijd: Het brengen van een geavanceerd ontwerp naar de markt kost vaak meer dan $400 miljoen en duurt 18 tot 36 maanden, zelfs met teams van honderden ingenieurs.
• Complexiteit: Het proces omvat vele stappen: architectuurbepaling, RTL-implementatie, functionele verificatie, synthese, plaatsing en routing (P&R), en packaging.
• Verificatie: De verificatie (het vinden van bugs) neemt vaak meer dan 50% van de totale kosten in beslag. Omdat het "tape-out" (het fysiek produceren van de chip) miljoenen dollars kost, is het onacceptabel om bugs pas in productie te ontdekken.
• Beperkte Toegang: Door deze hoge drempels zijn er weinig spelers in de markt, en worden veel potentiële ontwerpen (met name voor lage volumes) niet gerealiseerd.

Het paper stelt dat autonome AI-agenten dit paradigma kunnen veranderen door het volledige ontwerpproces, van concept tot een tape-out-klaar GDSII-bestand (layout), te automatiseren.

2. Methodologie: Design Conductor (DC)

Design Conductor is een autonoom agent dat gebruikmaakt van geavanceerde "frontier models" (LLM's) om een complete RISC-V CPU te bouwen.

Architectuur en Capaciteiten:

• Stabiele Lange-Horizon Executie: DC kan werken over tientallen miljarden tokens, waarbij het meerdere ontwerpdoelen (PPA: Power, Performance, Area) en functionele constraints tegelijkertijd in het oog houdt.
• Context Management: Het beheert de contextvensters van de LLM's zorgvuldig om relevante informatie (zoals legacy code, ISA-specificaties) beschikbaar te houden zonder over te lopen.
• Technische Meesterschap: DC beschikt over diepgaande kennis van chipontwerp, inclusief "trucs" en recepten voor hoge prestaties die normaal gesproken bij menselijke experts liggen.
• Correctheid & Verificatie: In plaats van op "vibe" te ontwerpen, gebruikt DC een strikte verificatie-aanpak. Het bouwt per module testbenches en integreert deze met de Spike RISC-V ISA-simulator.
• End-to-End Operatie: DC voert alle stappen uit, van RTL-code tot het genereren van het GDSII-bestand via de OpenROAD-flow op het ASAP7nm PDK-platform.

Het Ontwerpproces:

1. Input: De enige menselijke input was een 219-woorden document met specificaties voor een RISC-V CPU (RV32I + ZMMUL, 5-staps pipeline, 1,6 GHz doel, etc.).
2. Ontwerpfase: DC genereert een ontwerpvoorstel, voert een "pijnlijke" handmatige review uit van de architectuur (bijv. multipliers, forwarding-logica) en past dit aan op basis van feedback.
3. Implementatie & Debugging:
   • DC implementeert modules en schrijft testbenches.
   • Het gebruikt Spike om de DUT (Device Under Test) te vergelijken met de referentie-simulatie.
   • Bij afwijkingen converteert DC VCD-trace-bestanden naar CSV en gebruikt Python-scripts om de oorzaak van bugs (zoals register-schrijffouten of pipeline-flush-fouten) te analyseren en te repareren.
4. PPA Sluiting (Power, Performance, Area): DC analyseert timing-rapporten en past de RTL aan om de kloksnelheid te maximaliseren. Het ontdekte bijvoorbeeld een efficiënte Booth-Wallace multiplier en vroeg forwarding in het ID-stadium om timing te sluiten.

3. Belangrijkste Bijdragen

• Eerste Autonome CPU: Dit is, naar weten van de auteurs, de eerste keer dat een autonoom agent een volledig werkende CPU heeft gebouwd, van specificatie tot een tape-out-klaar GDSII-bestand, zonder menselijke tussenkomst in de implementatie.
• Volledige Automatisering: Het systeem beheert niet alleen de code, maar ook de interactie met complexe EDA-tools (Electronic Design Automation), synthese, plaatsing, routing en timing-analyse.
• Herontdekking van Optimalisaties: DC ontdekte zelfstandig geavanceerde optimalisaties, zoals een 1-cyclus takstraf (branch penalty) in plaats van 2, en een hoog-efficiënte multiplier, wat resulteerde in prestaties die vergelijkbaar zijn met menselijke experts.

4. Resultaten

Het resultaat van het experiment is de "VerCore", een RISC-V CPU die voldoet aan de strenge eisen:

• Kloksnelheid: 1,48 GHz (doel was 1,6 GHz; bereikt binnen 12 uur volledig autonoom).
• Prestaties: CoreMark-score van 3261. Dit is vergelijkbaar met een Intel Celeron SU2300 uit 2011 (1,2 GHz).
• Technologie: Gebaseerd op het ASAP7nm PDK.
• Oppervlakte: 2809 µm² (exclusief cache).
• Architectuur: 5-staps in-order pipeline, ondersteuning voor RV32I en ZMMUL (vermenigvuldiging), met flip-flops voor het registerbestand.
• Validatie: De CPU is volledig geverifieerd tegen de Spike-simulator en slaagt voor complexe testprogramma's, waaronder CoreMark en MD5.

5. Betekenis en Toekomstperspectief

• Versnelling van Ontwerp: Met systemen zoals DC kunnen teams in plaats van 18-36 maanden slechts 3-6 maanden nodig hebben om complexe ontwerpen te tape-outen.
• Verandering in Teamstructuur: Menselijke architecten zullen zich kunnen focussen op hoge-level architecturale keuzes en marktstrategie, terwijl DC het zware engineeringwerk (RTL, debuggen, tool-interactie) uitvoert. Teams kunnen meerdere ontwerpen parallel verkennen.
• Toegang tot Niche Markten: Chips voor lage volumes, die voorheen te duur waren om te ontwerpen, worden nu haalbaar.
• Beperkingen van Huidige AI: Het paper erkent dat LLM's nog steeds moeite hebben met "architecturale redenering" en het begrijpen van timing in event-driven talen (zoals Verilog) als sequentiële code. Menselijke toezicht blijft cruciaal om suboptimale keuzes te corrigeren en de zoekruimte efficiënt te beheren.

Conclusie:
Design Conductor demonstreert een doorbraak in het gebruik van AI voor hardware-ontwerp. Het bewijst dat autonome agenten complexe, fysieke systemen kunnen bouwen die concurreren met menselijk ontworpen chips, wat de weg vrijmaakt voor een nieuwe generatie snellere, goedkopere en meer toegankelijke halfgeleiderontwikkeling.