AgRefactor：用于 HLS 兼容性和性能的自我进化代理工作流程

arXiv:2606.30949v1 公告类型：新 摘要：高级综合 (HLS) 提供了从概念到芯片的快速路径，但由于语言支持的限制性以及软件和硬件编程实践之间的差距，将现实世界的软件转换为可综合的 HLS 代码仍然具有挑战性。现有的自动化和基于 LLM 的重构方法部分解决了这个问题，但它们通常缺乏灵活性，难以扩展，并且会产生高昂的计算成本。我们引入 AgRefactor，这是一种基于 LLM 的多代理工作流程，用于将软件重构为 HLS 兼容程序。 AgRefactor 结合了一个自我进化的记忆系统，可以跨任务积累和检索事实和战略知识，从而提高未见过的程序的稳健性和效率。为了降低成本并增强可扩展性，它集成了自动重构工具，使代理能够平衡 LLM 驱动的重写与基于工具的高效转换。在 11 个具有挑战性的现实世界基准测试中，有 9 个基准测试比之前研究的最复杂案例长 5-10 倍，AgRefactor 的性能优于或匹配最先进的自动重构工具和基于同一框架主干的强大的基于 LLM 的基准。进一步的代理性能优化与 SoTA pragma 调整工具相比，几何平均加速达到 6.51 倍，与优化的开源设计相比，加速达到 1.20 倍，且额外资源不足 20%。 AgRefactor 是完全自动化且开源的。