ChipMEM의 기억은 왜 두 갈래인가

합성이 실패한 뒤 같은 명령을 다시 돌리는 에이전트와, 이전 설계에서 통했던 수정을 새 RTL에 그대로 적용하는 에이전트. 둘 다 경험을 잘 활용하지 못하지만 필요한 처방은 다르다. 앞의 에이전트에는 재시도 방향을 바꿀 단서가, 뒤의 에이전트에는 경험을 가져와도 되는 조건이 필요하다.

ChipMEM은 반복 경험을 새 태스크로 옮기려는 이중 메모리 연구다.

통과한 결과에서 절차를 남긴다

공개 구현은 태스크 원본 파일의 임베딩으로 유사 태스크의 SKILL.md를 찾는다. skill 문장·생성 결과·숨은 테스트는 검색 키에서 제외한다.

논문에서 PPA는 합성·동등성·개선을, CVDP는 숨은 simulation·coverage·mutation 검사를 통과해야 skill을 남긴다.

판정은 원본 태스크에 묶인다. 검증 대상은 최종 산출물이다. skill 문장 전체가 후속 설계에도 맞는지 증명하지는 않는다.

논문의 priority encoder 예시는 case·threshold 변환으로 매핑 면적이나 전력이 늘자, 기존의 간결한 표현을 유지하라는 교훈을 남긴다.

이런 조언을 받아도 새 설계의 bit width와 우선순위 규칙까지 같아지는 것은 아니다. 비슷한 RTL이라는 이유만으로 이전 판단을 승인해 버리면, 검색 정확도가 높아질수록 잘못된 확신도 더 자주 재사용할 수 있다. 경험은 후보를 고르는 데 쓰고, 이번 결과의 동등성은 이번에 확인해야 한다.

실패한 호출도 기억한다

명령·직전 오류·재시도 횟수별 성공 추정값은 표본이 적으면 넓은 통계로 보완한다. 같은 종류의 호출이 실패한 뒤 재시도 성공 추정값이 0.20 미만이면 조언한다. 복구 이력과 planner로 유효한 계획을 만들면 제안하고, 아니면 경고만 보낸다. 선택된 호출은 그대로 실행된다.

예를 들어 라이브러리를 찾지 못했다는 메시지와 RTL syntax 오류를 받았다고 하자. 둘 다 합성 실패지만 바로 같은 RTL 수정을 시도할 이유는 없다. 먼저 어떤 호출이 어떤 오류를 냈는지 구분해야 한다. 이 예는 논문의 특정 실행을 재현한 것이 아니라, 오류별 이력이 필요한 이유를 보여준다. 오류 이름만으로 근본 원인까지 확정해서도 안 된다.

따라서 도구 재시도의 성공 추정값과 설계의 정확성 판정은 서로 다른 자리에 놓여야 한다. 도구가 끝까지 실행됐다는 사실은 측정할 결과를 얻었다는 뜻일 수 있다. 그 결과가 원래 기능을 지키는지, 목표를 개선했는지는 별도 평가가 답해야 한다. 두 경로를 합쳐 하나의 ‘자신감 점수’로 만들면 이 구분이 사라진다.

39개 통과와 39개 개선은 다르다

short 49개의 평균 면적 개선율은 5.66%→8.69%였다. 합성 매핑 면적 평가이며, 같은 조건의 downstream 전력·타이밍은 측정하지 않았다.

고정된 절차형 라이브러리의 CVDP 평가는 20개 held-out 태스크에서 한 차례씩 진행해 18/20→20/20이었다. checker는 8/10→10/10, stimulus는 양쪽 모두 10/10이었다. held-out PPA 36개는 평가 중에도 라이브러리가 늘어났다.

계속 늘어나는 라이브러리에는 평가 도중의 학습 효과도 섞인다. 따라서 두 결과를 같은 전이 능력으로 읽을 수 없다. 개별 skill의 기여는 별도 시험이 필요하다.

공개된 것은 메모리 계층이다

GPT-5.5 실험은 비공개 Cadence ChipStack 2.0 agent를 사용했다. 공개 저장소에는 그 agent·prompt·상용 설정, 원자료와 학습된 메모리가 없다. 바로 전체 실험을 재현할 수 있는 배포본은 아니다.