프래그마에서 파트너로: 능동적인 고수준 합성의 공생 진화

From Pragmas to Partners: A Symbiotic Evolution of Agentic High-Level Synthesis

대규모 언어 모델의 발전은 AI 기반 하드웨어 설계에 대한 관심을 불러일으키며, 다음과 같은 질문을 제기합니다. 즉, 능동적인 시대에도 고수준 합성(HLS)이 여전히 중요한가? 우리는 HLS가 여전히 필수적이라고 주장합니다. 우리는 성숙한 능동적인 하드웨어 시스템이 HLS와 RTL을 모두 활용할 것으로 예상하지만, 본 논문은 HLS와 능동적인 최적화를 가능하게 하는 데 있어 HLS의 역할에 중점을 둡니다. HLS는 더 빠른 반복 주기, 이식성, 그리고 설계 변경 용이성을 제공하여 능동적인 최적화를 위한 자연스러운 계층입니다. 본 논문은 세 가지 기여를 합니다. 첫째, HLS가 실제적인 추상화 계층이자 능동적인 하드웨어 설계의 핵심 기준이 되는 이유를 설명합니다. 둘째, 현재 HLS 도구의 주요 한계점, 즉 불충분한 성능 피드백, 경직된 인터페이스, 그리고 제한적인 디버깅 기능을 능동적인 시스템이 해결할 수 있음을 지적합니다. 셋째, 능동적인 HLS의 공생 진화를 위한 분류 체계를 제안하여, 시스템이 단순한 협력 도구에서 자율적인 설계 파트너로 발전함에 따라 책임이 인간 설계자에서 AI 에이전트로 어떻게 변화하는지 명확히 합니다.

The rise of large language models has sparked interest in AI-driven hardware design, raising the question: does high-level synthesis (HLS) still matter in the agentic era? We argue that HLS remains essential. While we expect mature agentic hardware systems to leverage both HLS and RTL, this paper focuses on HLS and its role in enabling agentic optimization. HLS offers faster iteration cycles, portability, and design permutability that make it a natural layer for agentic optimization. This position paper makes three contributions. First, we explain why HLS serves as a practical abstraction layer and a golden reference for agentic hardware design. Second, we identify key limitations of current HLS tools, namely inadequate performance feedback, rigid interfaces, and limited debuggability that agents are uniquely positioned to address. Third, we propose a taxonomy for the symbiotic evolution of agentic HLS, clarifying how responsibility shifts from human designers to AI agents as systems advance from copilots to autonomous design partners.