본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트를 활용하여 널리 사용되는 논리 합성 시스템인 ABC의 소스 코드를 자율적으로 개선하는 최초의 자가 진화 프레임워크를 소개합니다.
프레임워크는 ABC 전체 통합 코드를 기반으로 작동하며, 단일 바이너리 실행 모델과 명령 인터페이스를 유지합니다. 초기 진화 단계에서는 기존 오픈 소스 합성 구성 요소를 활용하여 플로우 튜닝, 논리 최소화, 기술 매핑 등의 기능을 구현했습니다.
지속적인 피드백을 통해 시스템은 인간이 설계한 휴리스틱을 뛰어넘는 최적화를 발견하고, 품질(QoR)을 향상시키는 새로운 합성 전략을 학습합니다. 이 프레임워크는 백만 라인 규모의 EDA 도구를 자율적으로 점진적으로 개선할 수 있음을 입증합니다.