Columbia 与 Google 推出 Agentic 框架 BTTF 自动化 RTL 波形分析与调试

哥伦比亚大学、Google DeepMind 和 Google 的研究人员发表了一篇题为《Back to the Future: Rethinking EDA Infrastructure for Agentic Systems in Chip Design Verification》的技术论文。

摘要

“现代人工智能前所未有的计算规模依赖于复杂的、包含数十亿晶体管的片上系统（System-on-Chip），然而验证这些芯片的工作流程仍然顽固地依赖人工。尽管大语言模型（LLM）已快速进入电子设计自动化（EDA）领域，但现有研究约 74.6% 针对静态的寄存器传输级（RTL）代码生成，仿真后验证和交互式波形调试在很大程度上仍无人触及。我们提出 Back-to-the-Future（BTTF），一个填补这一基础设施空白的端到端智能体框架。BTTF 将海量、非结构化的仿真转储提炼为规范化的关系型 SQLite 数据库，并将其与一个协作式多智能体编排引擎相结合，该引擎将自然语言验证查询转换为具备模式感知能力的 SQL，同时将信号异常与版本化的 RTL 仓库关联起来。在一个包含 150 个查询的基准测试中，BTTF 达到了 95.33% 的执行准确率，为自主化 EDA 验证开辟了一条切实可行的路径。”

请在此处查找该技术论文。2026 年 10 月。

Yang, Je, Ivan Lobov, and Thomas Karpati. “Back to the Future: Rethinking EDA Infrastructure for Agentic Systems in Chip Design Verification.” arXiv preprint arXiv:2610.06790 (2026).