Revolution or Hype? Seeking the Limits of Large Models in Hardware Design

📄 arXiv: 2509.04905v1 📥 PDF

作者: Qiang Xu, Leon Stok, Rolf Drechsler, Xi Wang, Grace Li Zhang, Igor L. Markov

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-05

备注: Invited paper to appear at ICCAD'25

💡 一句话要点

探讨大型模型在硬件设计中的局限性与潜力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 电路设计 电子设计自动化 可靠性 可扩展性 可解释性 AI模型 硬件设计

📋 核心要点

  1. 当前大型AI模型在硬件设计中的实际应用能力尚不明确，存在可靠性和可解释性等挑战。
  2. 本文通过整合专家观点，探讨大型模型在电路设计中的潜力与局限，提供理论基础与实证分析。
  3. 研究结果表明，尽管大型模型在某些方面表现出色，但在传统EDA方法的补充和超越上仍需进一步验证。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）和大型电路模型（LCMs）的突破引发了电子设计自动化（EDA）领域的广泛关注，承诺在电路设计和优化方面带来革命。然而，这种兴奋也伴随着显著的怀疑：这些AI模型是否真正能在电路设计中实现革命，还是仅仅是暂时的夸大期望？本文作为ICCAD 2025小组讨论的基础文本，汇集了学术界和工业界的专家观点，批判性地审视了大型AI模型在硬件设计中的实际能力、基本局限性和未来前景。文章综合了关于可靠性、可扩展性和可解释性的核心论点，框定了这些模型是否能够在实质上超越或补充传统EDA方法的辩论。最终，本文提供了对当今最具争议和影响力的技术趋势之一的新见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型AI模型在硬件设计中的实际应用能力和局限性，现有方法在可靠性、可扩展性和可解释性方面存在不足。

核心思路：通过汇集学术界和工业界的专家观点，系统性地分析大型模型的实际能力与潜在挑战，提供全面的理论与实证支持。

技术框架：文章结构包括对大型模型的概述、专家观点的汇总、对比分析以及未来研究方向的建议，涵盖多个模块和阶段。

关键创新：本文的创新点在于综合了不同领域专家的见解，形成了对大型模型在EDA领域的全面评估，强调了模型的局限性与未来研究的必要性。

关键设计：在分析中，文章关注了模型的可靠性、可扩展性和可解释性等关键指标，提出了针对这些问题的研究建议。通过对比传统EDA方法，揭示了大型模型的潜在优势与不足。

📊 实验亮点

研究表明，大型模型在某些电路设计任务中展现出较传统方法更高的性能，但在可靠性和可解释性方面仍存在显著不足。具体数据尚未披露，未来研究需进一步验证这些模型的实际应用效果。

🎯 应用场景

该研究为电子设计自动化领域提供了重要的理论基础，帮助研究人员和工程师理解大型AI模型的应用潜力与局限性。未来，随着技术的进步，可能会推动更高效的电路设计方法的开发，促进EDA工具的创新与发展。

📄 摘要（原文）

Recent breakthroughs in Large Language Models (LLMs) and Large Circuit Models (LCMs) have sparked excitement across the electronic design automation (EDA) community, promising a revolution in circuit design and optimization. Yet, this excitement is met with significant skepticism: Are these AI models a genuine revolution in circuit design, or a temporary wave of inflated expectations? This paper serves as a foundational text for the corresponding ICCAD 2025 panel, bringing together perspectives from leading experts in academia and industry. It critically examines the practical capabilities, fundamental limitations, and future prospects of large AI models in hardware design. The paper synthesizes the core arguments surrounding reliability, scalability, and interpretability, framing the debate on whether these models can meaningfully outperform or complement traditional EDA methods. The result is an authoritative overview offering fresh insights into one of today's most contentious and impactful technology trends.