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Agent驱动设计硬件预取器MoP,性能超人类方案

论文提出一种性能异常驱动的自动研究流程,通过反复询问预取器失败原因,迭代构建混合预取器MoP。该流程消耗1.91亿DeepSeek V4 Pro tokens,并自动合成多个专用子预取器。在SPEC CPU2006和SPEC CPU2017上,MoP相比无预取实现61.1%的几何平均IPC加速。相比人类设计的Alecto、Berti和Pythia,MoP分别高出14.5%、21.6%和23.6%。RTL综合显示其占用110KB存储和0.0347平方毫米面积。

当前结论

这篇论文让AI Agent自己找预取器失败原因并造新方案,结果比人类设计的Alecto和Berti还强,值得看看。

10 个信源74° AI 热度最后更新 2026/8/13 09:54:38

证据链

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冲突核查

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