TimingLLM: Un marco de dos etapas aumentado con recuperación para la predicción de tiempos de pre-síntesis a partir de Verilog

La predicción temprana del comportamiento temporal de un circuito integrado antes de la síntesis física sigue siendo uno de los cuellos de botella más críticos en el flujo de diseño de hardware. Cuando un ingeniero escribe código Verilog, conocer de forma inmediata el margen de relajación negativo (worst negative slack) y el slack negativo total puede ahorrar iteraciones costosas y acelerar la madurez del diseño. Tradicionalmente, estas métricas solo se obtienen tras ejecutar herramientas de síntesis, un proceso que consume horas y recursos computacionales. En este contexto, el concepto de TimingLLM propone un enfoque innovador: utilizar modelos de lenguaje de gran escala (LLM) como oráculos de timing post-síntesis, operando directamente sobre el código fuente sin necesidad de síntesis intermedia.

La arquitectura se divide en dos etapas bien diferenciadas. La primera emplea un LLM ajustado finamente que actúa como un extractor de señales estructurales de timing: a partir del Verilog genera indicadores ligeros como recuentos de compuertas, profundidad de caminos críticos y patrones de tipos de celdas. Estos indicadores no requieren simulación ni síntesis, y ofrecen una representación compacta del comportamiento temporal esperado. La segunda etapa utiliza un regresor basado en otro LLM que, alimentado con esos indicadores, produce estimaciones continuas de WNS y TNS. Un detalle técnico relevante es la incorporación de un vector de dirección diagonal aprendido, calculado a partir de los vecinos más cercanos en una base de datos de módulos previamente caracterizados. Este mecanismo de recuperación aumenta la precisión sin necesidad de reentrenar todo el modelo cada vez que cambia la tecnología objetivo.

Los resultados reportados son prometedores: coeficientes de correlación superiores a 0.9 y errores medios absolutos porcentuales por debajo del 16%, con una velocidad de inferencia entre 1.3 y 1.6 veces más rápida que métodos previos. Más importante aún, el modelo puede adaptarse a nuevas librerías tecnológicas o esquinas de proceso reentrenando solo un pequeño cabezal de regresión con aproximadamente mil ejemplos etiquetados. Esto reduce drásticamente el costo de mantenimiento y actualización del predictor, un requisito habitual en entornos de diseño que rotan entre nodos de fabricación.

Desde una perspectiva empresarial, esta línea de trabajo ilustra cómo la ia para empresas puede aplicarse a problemas de ingeniería muy específicos, combinando modelos generativos con bases de conocimiento estructuradas. En Q2BSTUDIO, desarrollamos aplicaciones a medida que integran inteligencia artificial en flujos de trabajo técnicos, ya sea para predicción de rendimiento, optimización de recursos o automatización de análisis complejos. Nuestro equipo construye soluciones de software a medida que se adaptan a las necesidades concretas de cada cliente, desde la capa de datos hasta la interfaz de usuario. Además, ofrecemos servicios cloud aws y azure para desplegar estos modelos en entornos escalables, y servicios inteligencia de negocio con power bi para visualizar los resultados obtenidos. La ciberseguridad también juega un papel clave al proteger los datos de diseño y las predicciones generadas, mientras que los agentes IA pueden orquestar la ejecución de múltiples tareas de verificación y análisis de forma autónoma.

La posibilidad de predecir timing sin síntesis abre la puerta a iteraciones de diseño mucho más rápidas, especialmente en entornos de desarrollo de chips donde cada ciclo de compilación puede durar horas. Combinar técnicas de recuperación de información con modelos de lenguaje no solo mejora la precisión, sino que también permite que el sistema se adapte a nuevas tecnologías sin requerir un reentrenamiento completo. Esta flexibilidad es clave para equipos de ingeniería que trabajan con múltiples nodos de fabricación o que necesitan prototipar rápidamente nuevas arquitecturas. En última instancia, la integración de inteligencia artificial en el flujo de diseño de hardware no reemplaza a las herramientas tradicionales, sino que las complementa, ofreciendo una visión anticipada que guía las decisiones de optimización antes de invertir recursos computacionales significativos. En Q2BSTUDIO, exploramos continuamente cómo estas metodologías pueden trasladarse a otros dominios, combinando ia para empresas con aplicaciones a medida que resuelvan problemas reales de productividad y eficiencia.