GUIDE: 디지털 디자인 교육에서의 생성형 AI (GenAI) 활용

GUIDE: GenAI Units In Digital Design Education

GUIDE (GenAI Units In Digital Design Education)는 실행 가능한 Google Colab 실험실과 기타 자료를 포함하는 공개 교육 자료 저장소입니다. 본 연구에서는 표준화된 교육 단위(슬라이드, 짧은 동영상, 실행 가능한 실험실, 관련 논문 포함)를 기반으로 한 저장소의 구조와 교육 접근 방식을 설명합니다. 이러한 구성은 학생들의 학습 경험의 일관성을 유지하고, 교수진이 자료를 재사용하고 평가하는 데 도움이 됩니다. GUIDE의 실제 적용 사례를 보여주기 위해 세 가지 대표적인 교육 단위를 소개합니다. 첫째는 추론 및 형식 검증 기반의 RTL 생성 도구인 VeriThoughts, 둘째는 LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 테스트벤치 생성, 셋째는 IP(지적 재산) 침해 방지 도구인 LLMPirate입니다. 또한, GUIDE 교육 단위를 활용하여 설계된 네 가지 예시 강좌(GUIDE4ChipDesign, Build your ASIC, GUIDE4HardwareSecurity, Hardware Design)의 상세 정보와 학습 목표, 그리고 졸업 프로젝트에 대한 정보를 제공합니다. 예를 들어, GUIDE4HardwareSecurity 강좌는 LLM을 활용한 하드웨어 트로이 목마 삽입 프로젝트를 포함하며, 이 프로젝트는 실제 강의 및 사이버 보안 대회인 CSAW에서 성공적으로 활용되었습니다. 또한, NYU Cognichip 해커톤을 개최하여 24개국에서 온 학생 팀들이 AI 기반 RTL 설계 워크플로우에 참여하도록 지원했습니다. GUIDE 저장소는 기여를 환영하며, 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/FCHXWH823/LLM4ChipDesign.

GenAI Units In Digital Design Education (GUIDE) is an open courseware repository with runnable Google Colab labs and other materials. We describe the repository's architecture and educational approach based on standardized teaching units comprising slides, short videos, runnable labs, and related papers. This organization enables consistency for both the students' learning experience and the reuse and grading by instructors. We demonstrate GUIDE in practice with three representative units: VeriThoughts for reasoning and formal-verification-backed RTL generation, enhanced LLM-aided testbench generation, and LLMPirate for IP Piracy. We also provide details for four example course instances (GUIDE4ChipDesign, Build your ASIC, GUIDE4HardwareSecurity, and Hardware Design) that assemble GUIDE units into full semester offerings, learning outcomes, and capstone projects, all based on proven materials. For example, the GUIDE4HardwareSecurity course includes a project on LLM-aided hardware Trojan insertion that has been successfully deployed in the classroom and in Cybersecurity Games and Conference (CSAW), a student competition and academic conference for cybersecurity. We also organized an NYU Cognichip Hackathon, engaging students across 24 international teams in AI-assisted RTL design workflows. The GUIDE repository is open for contributions and available at: https://github.com/FCHXWH823/LLM4ChipDesign.