May, 2024

LLMs 与芯片设计的未来：揭示安全风险与建立信任

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TL;DR芯片设计即将通过大语言、多模态和电路模型（统称 LxM）的整合而实现革命。在探索这一潜力巨大的令人激动的领域时，社区还必须认真考虑相关的安全风险，并需要建立对使用 LxM 进行芯片设计的信任。首先，我们回顾了普遍使用 LxM 进行芯片设计的最新潮流。我们涵盖了自动化硬件描述语言代码生成、脚本编写和对电子设计自动化工具的重要但繁琐任务的指引，例如设计空间探索、调试或设计师培训。其次，我们提出并初步回答了关于 LxM 驱动芯片设计的关键问题，涉及攻击和防御的安全和可信度方面。
发现论文，激发创造
  • LLM 用于 SoC 安全：范式转变

    通过整合大型语言模型（LLMs）到 SoC 安全验证范式中，我们在现有 SoC 安全方案的限制性能、全面性和适应性方面的差距中开辟了新的可能性和挑战，旨在实现更高效、可扩展和可适应的方法。

    Oct, 2023

  • 基于 Ongoing LLMs 的数字 ASIC 设计：策略和前景

    本文提出了用于数字 ASIC 设计的 LLMs 的目标策略，改善了 LLMs 生成 HDL 代码的可靠性和准确性，并详细介绍了一个基于 LLMs 开发的简单三相脉宽调制发生器项目的实际示范，展示了 LLMs 增强数字 ASIC 设计的潜力。

    Apr, 2024

  • LLM4EDA：电子设计自动化的大型语言模型的新进展

    本文系统研究了大型语言模型在电子设计自动化领域的应用，分类研究了助理聊天机器人、硬件描述语言和脚本生成，以及硬件描述语言验证与分析三个方面，并强调了未来研究方向，重点关注逻辑综合、物理设计、多模态特征提取和电路对齐等领域。

    Dec, 2023

  • 评估面向硬件设计和测试的 LLMs

    该研究使用八个代表性基准测试探究了领先技术的对话式大型语言模型在功能和验证目的上生成 Verilog 的能力和限制。结果表明，大型语言模型在硬件模块的设计和测试中具有潜力，并可朝着全自动数字设计流程的进展迈进。

    Apr, 2024

  • 多模态知识提取与分析中的 LLMs 在智能 / 安全关键应用中的应用

    大型语言模型在最近几年取得了迅猛的进展，其能力正在不断加速，通过各种基准测试，其能力接近于人类的水平。由于存在未解决的脆弱性和限制，人们在将这些模型应用于智能和安全关键应用之前需要谨慎。本文回顾了与 LLM 评估和脆弱性相关的最新文献，综合当前的研究进展，并帮助了解哪些进步对于在智能和安全关键应用中使用这些技术最为关键。这些脆弱性被分为十个高级类别，并与 LLM 的一个高级生命周期进行了叠加。还对一些常见的缓解措施进行了综述。

    Dec, 2023

  • 从英语到 ASIC：大型语言模型的硬件实现

    通过优化 LLM 的核心自然语言模型和重新组织 HDL 代码数据集，提高生成精确且高效 ASIC 设计的模型能力，从而简化和加速复杂电路设计的 LLM 辅助框架，以满足 HDL 编码的复杂需求并优化 ASIC 开发流程。

    Mar, 2024

  • 网络安全中的大型语言模型：最新技术

    通过评估对进攻和防御应用的研究，本研究旨在提供对 LLM 驱动的网络安全领域中潜在风险和机遇的整体理解。

    Jan, 2024

  • 利用 LLM 辅助生成硬件断言

    本研究探讨了使用自然语言提示生成 SystemVerilog 声明（用于硬件安全），研究了一种流行的大型语言模型的能力，并设计了一个评估框架来生成各种提示并创建基准套件，该套件由真实硬件设计和相应的黄金参考声明组成。

    Jun, 2023

  • 大型语言模型的安全与隐私挑战概述

    该文综述了大型语言模型在安全与隐私方面面临的挑战，分析了其脆弱性，并审查了潜在的攻击方式与防御机制，还指出了该领域中的研究空白与未来发展方向。

    Jan, 2024

  • LLM 加速、优化和应用的新解决方案

    该研究综述了针对大型语言模型（LLMs）的挑战以及提高系统效率的最新进展和研究方向，包括算法级加速技术、LLM 硬件与软件协同设计策略、LLMs 加速器编译方法以及利用 LLMs 辅助电路设计的方法。通过这些工作，旨在为 LLMs 在各种应用中实现更高效、可扩展的部署铺平道路。

    Jun, 2024