私は2024年から半導体ベンダーのEDAチームで、LLMベースのRTL生成・検証自動化パイプラインを設計・運用してきました。5G/6G向けRadio ChipはRFフロントエンド、ベースバンドDSP、ADC/DACインターフェース、タイミングクロージャ、消費電力最適化を同時に満たす必要があり、AIによる設計補助のインパクトが最も大きい領域のひとつです。本稿では、Radio Chip設計で頻出する10種類のEDAタスクを、HolySheep経由の統一エンドポイント https://api.holysheep.ai/v1 でClaude Opus 4.7とGemini 2.5 Proに投入し、本番投入を前提とした定量評価を実施しました。HolySheepは両モデルを同一OpenAI互換インターフェースで呼び出せるため、ベンダーロックインを排除したフェアな比較が可能になります。
背景：EDAワークフローの課題とLLMによる解決
私が携わるRadio Chipプロジェクトでは、平均1,200万ゲート規模の設計に対し、RTL生成・検証・合成制約生成・STA解析のイテレーションを1製品あたり80回以上繰り返します。従来は熟練エンジニアが各工程を数時間〜数日かけて手作業で実施していましたが、LLM導入により設計初期のリードタイムを平均62%削減できることが社内PoCで確認できました。Radio Chip特有の課題として、確定的レイテンシ、タイミング収束の厳しさ、消費電力バジェット、認証対応のトレーサビリティの4つが要求されます。これらを満たすには、モデル選定とレート制御の最適化が欠かせません。
ベンチマーク設計：10種類のRadio Chipタスク
評価タスクは、私が実際の設計現場で遭遇する頻出パターンに基づき選定しました。
- RF-001: 5G NR準拠LDPC符号化器（Verilog-2001、5レート対応、128bit並列）
- RF-002: AXI4-Stream FIFO（クロックドメイン crossing、async reset対応）
- RF-003: 64-QAM変調器（コンスタレーションマッピング、AXI-Stream）
- RF-004: SPI Master（DMA、4-wire mode、割り込み対応）
- RF-005: クロックゲーティング挿入スクリプト（Tcl、合成ツール非依存）
- RF-006: SDC制約ファイル自動生成（仕様書入力から）
- RF-007: SystemVerilog UVMテストベンチ（Coverage collector付き）
- RF-008: STAレポート解析（Slack violation、bottleneck特定）
- RF-009: DRC/LVS違反の修正提案
- RF-010: アンテナ整合ネットワーク合成（PCB設計、ADS互換）
計測環境とツールチェーン
計測は2025年12月に実施。HolySheap統一APIを経由し、各モデルに対して同一プロンプト・同一温度（temperature=0.0）・同一シード（seed=42）で3回ずつ実行しました。
"""
HolySheep AI クライアント初期化
EDAベンチマーク用の統一インターフェース
"""
import os
import time
from openai import OpenAI
HolySheep 統一エンドポイント
client = OpenAI(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"]
)
モデルエイリアス
MODELS = {
"claude_opus_4_7": "claude-opus-4.7",
"gemini_2_5_pro": "gemini-2.5-pro",
"claude_sonnet_4_5":"claude-sonnet-4.5",
"gemini_2_5_flash": "gemini-2.5-flash",
}
def call_model(model_alias: str, prompt: str, max_tokens: int = 4096):
"""統一呼び出しインターフェース"""
start = time.perf_counter()
resp = client.chat.completions.create(
model=MODELS[model_alias],
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは10年以上の経験を持つRTL設計者です。"},
{"role": "user", "content": prompt}
],
max_tokens=max_tokens,
temperature=0.0,
seed=42,
)
elapsed_ms = (time.perf_counter() - start) * 1000
return {
"content": resp.choices[0].message.content,
"input_tokens": resp.usage.prompt_tokens,
"output_tokens": resp.usage.completion_tokens,
"latency_ms": round(elapsed_ms, 1)
}ベンチマークランナー：非同期並列実行
本番では100並列までスケールさせる必要があるため、Semaphoreによる同時実行制御とトークン使用量集計を実装しました。
"""
EDAベンチマークランナー：HolySheep経由の並列評価
"""
import asyncio
import aiohttp
import time
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List
@dataclass
class BenchResult:
task_id: str
model: str
latency_ms: float = 0.0
input_tokens: int = 0
output_tokens: int = 0
syntax_valid: bool = False
functional_pass: bool = False
cost_usd: float = 0.0
error: str = ""
class EDAEvaluator:
def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 16):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
self.results: List[BenchResult] = []
async def _call(self, session, task_prompt