RTL Code Generation Multi-Agent System Evolving Memory PPA Optimization EDA Tools
摘要

针对现有大模型在 RTL 代码生成中忽视功耗、性能和面积(PPA)物理指标的问题,本文提出一种感知 PPA 的工具集成多智能体框架。该框架包含程序员、正确性及 PPA 三个智能体,形成闭环工作流以联合优化功能与物理指标。核心创新在于引入“进化记忆机制”,将优化经验外部化为结构化记忆节点,由专用管理器动态维护,使系统能基于历史执行轨迹持续改进策略而无需重新训练。实验表明,该方法在保证功能正确性的同时显著提升了 PPA 指标。

AI 推荐理由

论文核心提出“进化记忆机制”,通过结构化记忆节点实现无需重训的持续优化,是系统关键创新。

研究机构
厦门大学 清华大学 哈尔滨工业大学
论文信息
作者 Yaoxiang Wang, Qi Shi, ShangZhan Li, Qingguo Hu, Xinyu Yin et al.
发布日期 2026-03-18
arXiv ID 2603.17613
相关性评分 9/10 (高度相关)