该论文提出了一种名为 ProgSG 的方法，结合源代码序列模态和图模态，实现深入和精细的互动，以促进领域特定加速器（DSAs）的自动化设计并解决现有高级综合工具需要进行微体系结构决策的问题。

May, 2023

AutoHLS 是一种将深度神经网络（DNN）与贝叶斯优化（BO）相结合的新型框架，用于加速高级综合（HLS）硬件设计优化，通过整合 DNNs 来预测在给定 FPGA 资源预算内的可合成性，实验证明其在探索时间上可达到 70 倍的加速。

Mar, 2024

该论文提出了一种名为 Vaegan 的新方法，利用生成式机器学习生成足够强大以支持复杂系统级高级综合设计空间探索实验的合成数据，该方法使用变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）来进行任务，并使用先进的数据集和度量标准对方法进行评估，与之前的工作进行比较，表明 Vaegan 可以有效生成与真实数据分布接近的合成高级综合设计空间数据。

Apr, 2024

机器学习在高级综合流程中的应用及其对质量结果预测、设计空间探索方面的影响。同时，提出了 HLSFactory 框架，通过设计空间扩展、设计合成和数据聚合等三个阶段来管理高质量的 HLS 设计数据集。

May, 2024

本文旨在探索自动生成指定语言中的程序，依据输入输出行为生成程序，我们提出了一种新的方法来控制和评估合成数据分布的偏差，通过在 Karel 和小型计算器 DSL 上的实验表明，使用这些分布训练深度网络可以提高跨分布的泛化性能。

Dec, 2019

通过自动生成与 Verilog 和 EDA 脚本对齐的高容量高质量自然语言，本研究提出了一种自动化设计数据增强框架，以改善 LLM 在 Verilog 代码生成和 EDA 脚本生成任务中的表现。结果表明，使用我们的增强方法对 Llama2-13B 和 Llama2-7B 模型进行微调在 Verilog 生成任务中有显著改善，并且与当前最先进的开源 Verilog 生成模型相比，Verilog 生成的准确性从 58.8％提高到 70.6％。与 GPT-3.5 相比，我们的 13B 模型（ChipGPT-FT）在 Verilog 生成和 EDA 脚本生成方面具有更好的性能。

Mar, 2024

ProGraML 是一种使用低级别、语言无关和可移植格式的新颖基于图的程序表示，其中包含能够对整个程序或每个顶点执行分类任务的机器学习模型，其提供了一种通用的程序表示，使可学习的模型能够执行优化所必需的程序分析类型，并在传统编译器分析任务、异构设备映射和程序分类等高级任务方面取得了具有以下优势的最新性能：94.0 F1 评分

Mar, 2020

本文介绍了神经引导演绎搜索 (NGDS) 技术，应用于编写用户意图程序的问题，结合了符号逻辑技术和统计模型，通过演绎搜索框架来学习神经网络组件，以找到最适合提供的规范的程序，并在真实客户场景中验证其实用性。

Apr, 2018

提出了一个基于机器学习的框架 Pyramid，通过使用已有的数据，大大提高了高级综合（HLS）所设计的硬件的性能优化，将复杂的 CAD 工具分析简单化，提高了预估工作的准确度。

Jul, 2019

通过使用 Syntax Graph Retrieval Augmented Code Generation (CodeGRAG) 模型，可以提高大型语言模型在单轮代码生成任务中的性能，填补编程语言和自然语言之间的差距，并使用外部结构化知识作为不同编程语言之间的桥梁，从而显著提高语言模型的代码生成能力。

May, 2024