연구진은 LLM의 발전으로 자동 RTL 최적화에 대한 관심이 높아짐에 따라, 현실적인 환경에서 지속적인 자가 개선을 통해 RTL 타이밍 최적화를 수행하는 에이전트 기반 프레임워크인 Dr. RTL을 개발했습니다.
Dr. RTL은 산업 표준 EDA 워크플로우를 활용한 현실적인 평가 환경을 구축하고, 멀티 에이전트 프레임워크를 통해 병렬 RTL 재작성 및 도구 기반 평가를 수행합니다.
실제 RTL 설계 20개에 대한 평가 결과, Dr. RTL은 기존 상용 합성 도구 대비 평균 21%/17%의 WNS/TNS 개선과 6%의 면적 감소를 달성했습니다.