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LATCH：LLM辅助FPGA布线后时序收敛框架

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AI 综述

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 刊出论文，作者 Shu Gu 等提出 LATCH（LLM-Assisted Timing Closure Harness），一个将 LLM 编排与确定性 FPGA 实现评估分离的两层框架，用于布线后 FPGA 时序收敛。论文在 16 个设计和 7 个 LLM 上比较三种控制粒度的功能通过率：专家配方为 98.2%，直接 EDA 操作为 71.4%，LLM 构建流程为 17.9%。报道称，直接操作通过时 Fmax 中位增益略高于专家配方，分别为 3.4% 与 3.2%。上述数字与结论均来自该论文的实验设置，尚未见其他来源的独立验证或后续跟进报道。

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最新进展10月14日 12:00

LATCH：面向布线后 FPGA 优化的 LLM 辅助时序收敛框架

报道时间线

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10月14日

12:00
arXiv Artificial Intelligence
LATCH：面向布线后 FPGA 优化的 LLM 辅助时序收敛框架
LATCH 是一个将 LLM 编排与确定性 FPGA 实现评估分离的两层框架，用于布线后 FPGA 时序收敛。在 16 个设计和 7 个 LLM 上，专家配方、直接 EDA 操作与 LLM 构建流程三种控制粒度的功能通过率分别为 98.2%、71.4% 和 17.9%，直接操作通过时 Fmax 中位增益略高（3.4% 对 3.2%）。

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