ReasoningV: Efficient Verilog Code Generation with Adaptive Hybrid Reasoning Model

📄 arXiv: 2504.14560v3 📥 PDF

作者: Haiyan Qin, Zhiwei Xie, Jingjing Li, Liangchen Li, Xiaotong Feng, Junzhan Liu, Wang Kang

分类: cs.AR, cs.AI

发布日期: 2025-04-20 (更新: 2025-05-01)

备注: 9 pages, 4 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ReasoningV：自适应混合推理模型，高效生成Verilog代码

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

关键词: Verilog代码生成 大型语言模型 混合推理 自适应推理 硬件设计自动化

📋 核心要点

  1. 现有LLM在Verilog代码生成中面临数据质量不高、推理能力不足以及计算效率低下的挑战。
  2. ReasoningV采用混合推理策略，结合预训练知识和动态推理调整，提升Verilog代码生成的质量和效率。
  3. 实验表明，ReasoningV在VerilogEval-human数据集上取得了优异的性能，超越了现有开源模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)显著提升了Verilog代码生成能力，但面临数据质量、推理能力和计算效率的挑战。本文提出了ReasoningV，一种采用混合推理策略的新模型，它将训练得到的内在能力与动态推理调整相结合，用于Verilog代码生成。我们的框架引入了三个互补的创新点：(1) ReasoningV-5K，一个高质量的数据集，包含5000个功能验证的实例，其推理路径通过对PyraNet样本的多维过滤创建；(2) 一种两阶段训练方法，结合了参数高效微调以获得基础知识，以及全参数优化以增强推理能力；(3) 一种自适应推理机制，根据问题复杂度动态调整推理深度，在保持性能的同时，最多可减少75%的token消耗。实验结果表明，ReasoningV的有效性，在VerilogEval-human上实现了57.8%的pass@1准确率，性能与领先的商业模型Gemini-2.0-flash (59.5%) 相当，并且超过了之前最佳的开源模型10.4个百分点。ReasoningV为推进AI驱动的硬件设计自动化提供了一条更可靠和可访问的途径，我们的模型、数据和代码可在https://github.com/BUAA-CLab/ReasoningV 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在Verilog代码生成中面临的挑战，包括数据质量不高、推理能力不足以及计算效率低下的问题。现有方法通常依赖于通用数据集，缺乏针对Verilog代码生成的高质量数据，并且推理过程固定，无法根据问题复杂度进行调整，导致资源浪费和性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是设计一个自适应的混合推理模型，ReasoningV。该模型结合了预训练的内在知识和动态推理调整机制，能够根据问题的复杂程度自适应地调整推理深度，从而在保证性能的同时，提高计算效率。通过高质量数据集的训练和两阶段的优化策略，提升模型的推理能力和代码生成质量。

技术框架：ReasoningV的技术框架主要包括三个部分：1) 高质量数据集ReasoningV-5K的构建，通过多维过滤PyraNet样本，确保数据的功能正确性和推理路径的合理性；2) 两阶段训练方法，首先进行参数高效微调，学习基础知识，然后进行全参数优化，增强推理能力；3) 自适应推理机制，根据问题复杂度动态调整推理深度，减少token消耗。

关键创新：论文的关键创新在于提出了自适应推理机制，该机制能够根据问题的复杂程度动态调整推理深度。与现有方法中固定的推理深度不同，ReasoningV能够根据问题的难易程度，选择合适的推理步骤，从而在保证性能的同时，显著降低计算成本。此外，高质量数据集ReasoningV-5K的构建也为模型的训练提供了可靠的数据基础。

关键设计：ReasoningV的关键设计包括：1) ReasoningV-5K数据集的构建，采用多维过滤策略，确保数据质量；2) 两阶段训练方法，采用LoRA等参数高效微调技术，降低训练成本；3) 自适应推理机制，通过评估问题复杂度，动态调整推理深度，具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ReasoningV在VerilogEval-human数据集上取得了57.8%的pass@1准确率，与领先的商业模型Gemini-2.0-flash (59.5%) 性能相当，并且超过了之前最佳的开源模型10.4个百分点。此外，自适应推理机制能够减少高达75%的token消耗，显著提高了计算效率。这些实验结果表明，ReasoningV在Verilog代码生成方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

ReasoningV在硬件设计自动化领域具有广泛的应用前景，可以用于自动生成Verilog代码，加速硬件开发流程，降低开发成本。该研究成果有助于推动AI在硬件设计领域的应用，提高硬件设计的效率和质量。未来，该模型可以进一步扩展到其他硬件描述语言和更复杂的硬件设计任务中。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have advanced Verilog code generation significantly, yet face challenges in data quality, reasoning capabilities, and computational efficiency. This paper presents ReasoningV, a novel model employing a hybrid reasoning strategy that integrates trained intrinsic capabilities with dynamic inference adaptation for Verilog code generation. Our framework introduces three complementary innovations: (1) ReasoningV-5K, a high-quality dataset of 5,000 functionally verified instances with reasoning paths created through multi-dimensional filtering of PyraNet samples; (2) a two-stage training approach combining parameter-efficient fine-tuning for foundational knowledge with full-parameter optimization for enhanced reasoning; and (3) an adaptive reasoning mechanism that dynamically adjusts reasoning depth based on problem complexity, reducing token consumption by up to 75\% while preserving performance. Experimental results demonstrate ReasoningV's effectiveness with a pass@1 accuracy of 57.8\% on VerilogEval-human, achieving performance competitive with leading commercial models like Gemini-2.0-flash (59.5\%) and exceeding the previous best open-source model by 10.4 percentage points. ReasoningV offers a more reliable and accessible pathway for advancing AI-driven hardware design automation, with our model, data, and code available at https://github.com/BUAA-CLab/ReasoningV.