RTLSquad: Multi-Agent Based Interpretable RTL Design

📄 arXiv: 2501.05470v1 📥 PDF

作者: Bowei Wang, Qi Xiong, Zeqing Xiang, Lei Wang, Renzhi Chen

分类: cs.AR, cs.AI, cs.SE

发布日期: 2025-01-06

💡 一句话要点

提出RTLSquad，基于多智能体系统实现可解释的RTL代码设计与优化

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: RTL设计 多智能体系统 可解释性 大型语言模型 硬件优化

📋 核心要点

  1. 现有RTL代码优化方法缺乏决策可解释性，工程师难以信任LLM生成的结果，阻碍了其在硬件设计流程中的应用。
  2. RTLSquad采用多智能体系统，将RTL设计过程分解为探索、实现和验证阶段，通过智能体协作实现可解释的代码生成。
  3. 实验结果表明，RTLSquad能够生成功能正确的RTL代码，优化PPA性能，并提供决策路径，具有实际应用价值。

📝 摘要（中文）

优化寄存器传输级（RTL）代码对于提升硬件的PPA（性能、功耗、面积）至关重要。大型语言模型（LLM）为自动RTL代码生成和优化提供了新途径。然而，现有方法通常缺乏决策可解释性（决策的充分且易于理解的理由），使得硬件工程师难以信任生成的结果，从而阻碍了这些方法被集成到设计流程中。为了解决这个问题，我们提出了RTLSquad，一种新颖的基于LLM的多智能体系统，用于可解释的RTL代码生成。RTLSquad将设计过程划分为探索、实现和验证与评估阶段，由专门的智能体小组管理，通过智能体间的协作生成优化的RTL代码，并通过通信过程提供决策可解释性。实验表明，RTLSquad擅长生成功能正确的RTL代码并优化PPA性能，同时还具有提供决策路径的能力，展示了我们系统的实际价值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有基于LLM的RTL代码生成方法缺乏决策可解释性的问题。现有方法生成的代码优化结果难以被硬件工程师信任，因为缺乏对优化过程的解释和依据，导致这些方法难以实际应用到硬件设计流程中。工程师需要了解为什么LLM会做出特定的优化决策，以便评估其有效性和可靠性。

核心思路：RTLSquad的核心思路是将RTL代码生成和优化过程分解为多个阶段，并为每个阶段分配专门的智能体。这些智能体通过协作和通信来完成任务，并在通信过程中记录决策过程，从而提供可解释性。这种多智能体协作的方式模拟了人类工程师团队合作进行RTL设计的流程，使得决策过程更加透明和可追溯。

技术框架：RTLSquad的整体架构包含三个主要阶段：探索阶段、实现阶段和验证与评估阶段。探索阶段由探索智能体负责，用于分析设计需求和探索不同的设计方案。实现阶段由实现智能体负责，根据探索阶段的结果生成RTL代码。验证与评估阶段由验证智能体和评估智能体负责，用于验证代码的功能正确性并评估其PPA性能。每个阶段的智能体之间通过消息传递进行通信，共享信息和决策。

关键创新：RTLSquad最重要的技术创新点在于其基于多智能体系统的可解释性设计。与传统的端到端LLM方法不同，RTLSquad将设计过程分解为多个可控的步骤，并通过智能体之间的通信记录决策过程。这种方法使得用户可以追踪每个决策的依据，从而提高了对生成结果的信任度。此外，RTLSquad还通过专门的智能体负责验证和评估，确保生成代码的质量。

关键设计：RTLSquad的关键设计包括智能体的角色定义、通信协议和决策机制。每个智能体都具有明确的角色和职责，例如探索智能体负责分析设计需求，实现智能体负责生成RTL代码。智能体之间的通信采用结构化的消息传递方式，确保信息的有效传递。智能体的决策机制基于LLM，并通过提示工程（Prompt Engineering）来引导LLM生成符合要求的代码和解释。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RTLSquad在生成功能正确的RTL代码和优化PPA性能方面表现出色。与传统的LLM方法相比，RTLSquad能够提供决策路径，增强了代码的可解释性。具体性能数据未知，但论文强调了RTLSquad在实际应用中的价值，证明了其在可解释RTL代码生成方面的优势。

🎯 应用场景

RTLSquad可应用于各种硬件设计场景，例如CPU、GPU、FPGA等。它可以帮助硬件工程师自动生成和优化RTL代码，缩短设计周期，提高PPA性能。此外，RTLSquad的可解释性设计可以帮助工程师更好地理解和信任LLM生成的结果，从而促进LLM在硬件设计领域的应用。未来，该技术有望应用于更复杂的硬件系统设计，并与其他自动化工具集成，实现更高效的硬件开发流程。

📄 摘要（原文）

Optimizing Register-Transfer Level (RTL) code is crucial for improving hardware PPA performance. Large Language Models (LLMs) offer new approaches for automatic RTL code generation and optimization. However, existing methods often lack decision interpretability (sufficient, understandable justification for decisions), making it difficult for hardware engineers to trust the generated results, thus preventing these methods from being integrated into the design process. To address this, we propose RTLSquad, a novel LLM-Based Multi-Agent system for interpretable RTL code generation. RTLSquad divides the design process into exploration, implementation, and verification & evaluation stages managed by specialized agent squads, generating optimized RTL code through inter-agent collaboration, and providing decision interpretability through the communication process. Experiments show that RTLSquad excels in generating functionally correct RTL code and optimizing PPA performance, while also having the capability to provide decision paths, demonstrating the practical value of our system.