ルージャンからパートナーズへ：AGENTIC高レベル合成の互換的に成長した共生

大型言語モデルの普及により、AIに基づくハードウェア設計に対する関心が高まっています。この問いに答えるためには：高レベル合成（HLS）の重要性は今なお維持されているのでしょうか？我々はHLSを重要視することを主張します。我々はデジタルエージェンシーのハードウェアシステムが両方のHLSとRTLを使用すると予想されます。しかし、この付箋についてはHLSに関連する役割を中心に焦点を当てています。HLSでは速い回り速度やポートビリティ性といった利点を提供し設計の組み合わせの可能性も増えることで、デジタルエージェンシー optimizationsを活性化させるのに自然に適応されます。 この立場記事は主に3つの貢献を行います。1つ目はHLSが実用的な抽象層であるとともに、人工智知のハードウェア設計において黄金参考文献となっていることを強調します。2つめに関連するHLSツールの鍛錬不足を定義します。それが性能フィードバックが充足されず、フレキシブルなインターフェースが限定される、そしてエージェンシーは特有にこれらの問題を解決できます。3つめとして、デジタルエージェスがシステムの発展過程を遂げた協同的進化にある高レベル合成との関連性を持つ新たな構造を持ち出す税法を提案します。またそれは人間デザイナーからAIアジェンシーへと責任範囲の移り変わりはデジタルエージェントの発展過程を見て、ペリコイパスから完全な自主設計パートナーとなる様に進化すると明確にするためです。

arXiv:2602.01401v3 Announce Type: replace-cross Abstract: 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.