CPPL: 회로 프롬프트 프로그래밍 언어

(arxiv.org)

하드웨어 설계 자동화를 위해 LLM의 생성 능력을 활용하면서도 컴파일러의 엄격한 검증 기능을 결합한 새로운 회로 프롬프트 프로그래밍 언어 CPPL이 제안되어, RTL 설계의 정확도와 최적화 효율을 동시에 높일 수 있는 길이 열렸습니다.

이 글의 핵심 포인트

1LLM의 RTL 생성 한계를 극복하기 위해 JSON 기반의 CPPL IR 도입
2Python DSL을 활용하여 모듈 인터페이스 및 계층 구조를 선언적으로 정의
3CIRCT 컴파일러와 연동하여 생성된 IR을 검증된 Verilog로 자동 변환
4RTLLM 벤치마크에서 기존 Verilog 및 직접 CIRCT 생성 방식보다 높은 기능적 정확도 달성
5컴파일러 최적화 과정을 통해 합성 후 AIG 노드 수 감소 및 설계 효율성 증대

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

하드웨어 설계는 소프트웨어와 달리 문법적 오류나 데이터 폭(width) 불일치가 치명적인 결함으로 이어집니다. 기존 LLM 기반 RTL 생성은 이러한 엄격한 제약을 준수하지 못해 실무 적용이 어려웠으나, CPPL은 LLM의 생성 능력을 '컴파일러가 검증 가능한 형태'로 가두어 설계 자동화의 실질적인 신뢰도를 확보했습니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

반도체 설계 복잡도가 급증하면서 EDA(Electronic Design Automation) 분야에서도 AI 도입이 절실해졌습니다. 특히 MLIR 기반의 CIRCT와 같은 최신 컴파일러 인프라는 강력한 최적화 기능을 제공하지만, LLML이 그 복잡한 문법과 SSA(Static Single Assignment) 규칙을 직접 생성하기에는 한계가 있다는 점이 기술적 난제로 남아 있었습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

EDA 스타트업들에게 CPPL은 LLM을 단순한 코드 생성기가 아닌, 검증된 컴파일러 프론트엔드로 활용할 수 있는 새로운 설계 패러다임을 제시합니다. 이는 설계 주기(Design Cycle)를 단축하고, AI가 생성한 코드의 검증 비용을 획기적으로 낮추어 하드웨어 자동 설계 시장의 진입 장벽을 낮추는 계기가 될 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

글로벌 반도체 설계 경쟁이 치열한 한국의 팹리스 및 설계 전문 기업들은 이러한 AI-컴파일러 통합 기술을 선제적으로 연구해야 합니다. 단순한 AI 활용을 넘어, AI의 출력을 물리적 설계 규칙에 맞게 변환하고 검증하는 '컴파일러 기반 AI 워크플로우'를 구축하는 것이 미래 설계 경쟁력의 핵심이 될 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

하드웨어 설계 분야에서 AI의 역할은 '코드를 대신 짜주는 것'에서 '설계 의도를 검증 가능한 구조로 변환하는 것'으로 진화하고 있습니다. CPPL의 핵심 가치는 LLM의 창의적 생성 능력과 컴파일러의 엄격한 논리 검증 사이의 간극을 JSON이라는 중간 매개체로 메꿨다는 점에 있습니다. 이는 AI 에이전트가 단순한 보조 도구를 넘어, 실제 엔지니어링 워크플로우의 핵심 구성 요소로 자리 잡을 수 있음을 시사합니다.

스타트업 창업자 관점에서는 주목해야 할 지점이 명확합니다. 이제 기술적 해자는 'LLM이 얼마나 코드를 잘 짜는가'가 아니라, 'LLM의 불확실한 출력을 어떻게 신뢰할 수 있는 하드웨어 구조로 변환(Lowering)하고 최적화할 것인가'에 달려 있습니다. 특히 기존의 복잡한 MLIR/CIRCT 구조를 LLM이 이해하기 쉬운 추상화 계층으로 변환하는 인터페이스 기술은 향후 차세대 EDA 툴 체인 시장의 주도권을 결정할 핵심 기술이 될 것입니다.

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