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SymRTLO: Enhancing RTL Code Optimization with Large-Scale Language Models and Neuron-Inspired Symbolic Reasoning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了SymRTLO框架，结合大规模语言模型与符号推理技术，旨在提升RTL代码优化效果。该方法通过检索增强生成系统和抽象语法树模板进行代码重写，显著改善功耗、性能和面积，解决了传统方法在复杂设计约束下的挑战。
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关键要点
- 本研究提出了SymRTLO框架，结合大规模语言模型与符号推理技术，旨在提升RTL代码优化效果。
- SymRTLO通过检索增强生成系统和抽象语法树模板进行代码重写，确保语法正确性并减少电路的不良行为。
- 实验结果显示，SymRTLO在功耗、性能和面积方面的优化效果显著，解决了传统方法在复杂设计约束下的挑战。
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