深度分析 LLM 驅動的 SECDA‑DSE：全自動 FPGA 加速器設計與驗證平台 AI 工作負載推動 FPGA 加速器設計需求升高，SECDA‑DSE 結合大型語言模型與結構化探索，自然語言即生成符合 SECDA 規範的硬體設計。實驗在 Zynq‑7000 上成功執行向量乘法、2D 捲積與矩陣轉置，加速器資源與延遲表現符合工作負載特性，展示 LLM 引導設計的效率與可擴展性。
