AgRefactor: HLS互換性とパフォーマンスのための自己進化型エージェントワークフロー

AgRefactorは、ソフトウェアコードを合成可能な高位合成（HLS）コードにリファクタリングするための、革新的な大規模言語モデル（LLM）ベースのマルチエージェントワークフローです。HLS技術は概念からシリコンへの高速なパスを提供しますが、現実のソフトウェアをHLS仕様に準拠したコードに変換することは、言語サポートの制限やソフトウェアとハードウェアのプログラミング慣行のギャップにより依然として困難です。既存の自動化およびLLM駆動のリファクタリング手法は一部のシナリオで有効ですが、柔軟性に欠け、スケールが難しく、計算コストが高いという課題があります。

AgRefactorは、自己進化型メモリシステムを導入することでこれらの問題を解決します。このシステムはタスク間で事実および戦略的な知識を蓄積・検索し、未見のプログラムに対するロバスト性と効率を向上させます。具体的には、以前のリファクタリング経験（成功した変換パターンやよくある落とし穴）を保存し、新しいプログラムに直面したときに素早く適用できるようにします。さらに、メモリはタスクが増えるごとに更新され、知識ベースが拡大するにつれてパフォーマンスも向上します。

コスト削減とスケーラビリティ強化のため、AgRefactorは自動リファクタリングツールを統合しています。これらのツールは、ループアンローリングや配列分割などの一般的な変換を、LLMを呼び出すことなく効率的に実行できます。エージェントは、LLMによる書き換えとツールベースの変換の間で賢明なバランスを取るよう設計されており、柔軟性を維持しつつ計算オーバーヘッドを大幅に削減します。このハイブリッド戦略により、AgRefactorは中規模から大規模のコードベースを扱うことができ、これまでの手法は小さなプログラムに限られていました。

11の挑戦的な実世界ベンチマークのうち9つにおいて、AgRefactorは最先端の自動リファクタリングツールおよび同じフレームワーク上に構築された強力なLLMベースラインを上回るか同等の性能を示しました。これらのベンチマークは、画像処理から通信プロトコルまで多岐にわたり、コード長は先行研究の最も複雑なケースよりも5～10倍長いものです。例えば、JPEGエンコーダやFFT実装などのテストで、AgRefactorはHLS互換コードを正常に生成し、元の機能の正しさを維持しました。

さらに、エージェントによる性能最適化により、最先端のプラグマチューニングツールと比較して幾何平均で6.51倍、最適化されたオープンソース設計と比較して1.20倍の高速化を達成し、追加リソースは20%未満です。この高速化は、メモリアクセスパターンと並列性に関するエージェントのスマートな最適化によるものです。AgRefactorは完全自動化されており、オープンソースとして公開されています。このワークフローは、ハードウェア設計自動化におけるLLMの重要な進歩を示し、効率的なHLS互換コード生成のための実用的でスケーラブルなソリューションを提供します。