ChiseLLM: Unleashing the Power of Reasoning LLMs for Chisel Agile Hardware Development
作者: Bowei Wang, Jiaran Gao, Yelai Feng, Renzhi Chen, Shanshan Li, Lei Wang
分类: cs.AI, cs.AR, cs.SE
发布日期: 2025-04-27
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
ChiseLLM：利用推理LLM加速Chisel敏捷硬件开发
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Chisel 硬件描述语言 大型语言模型 领域自适应 敏捷硬件开发 代码生成 推理 提示工程
📋 核心要点
- 现有LLM在Chisel代码生成中面临语法正确性和设计可变性的挑战，限制了其在敏捷硬件开发中的应用。
- ChiseLLM通过数据处理、提示引导推理和领域自适应训练，提升LLM在Chisel代码生成中的性能。
- 实验结果表明，ChiseLLM显著提高了Chisel代码的语法正确性和设计可变性，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
领域特定架构（DSA）的需求增长推动了敏捷硬件开发方法（AHDM）的发展。Chisel等硬件构造语言（HCL）提供高级抽象特性，使其成为基于HCL的AHDM的理想选择。虽然大型语言模型（LLM）在代码生成任务中表现出色，但在Chisel生成方面仍面临挑战，尤其是在语法正确性和设计可变性方面。最近的推理模型通过测试时扩展技术显著增强了代码生成能力。然而，我们发现未经领域自适应的推理模型无法为Chisel代码生成任务带来实质性好处。本文提出了ChiseLLM，一个包含数据处理和转换、提示引导的推理轨迹合成以及领域自适应模型训练的解决方案。我们从公共RTL代码资源构建了高质量的数据集，并通过提示增强方法引导模型采用结构化思维模式。实验表明，我们的ChiseLLM-7B和ChiseLLM-32B模型在基础模型的基础上分别提高了18.85%和26.32%的语法正确性，同时与基线推理模型相比，设计可变性提高了47.58%。我们的数据集和模型是公开可用的，为基于HCL的AHDM提供了高性能、经济高效的模型，并为未来的研究提供了有效的基线。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决LLM在Chisel硬件描述语言代码生成中存在的语法错误率高和设计可变性不足的问题。现有通用LLM在处理Chisel这种特定领域的代码时，无法保证生成的代码符合Chisel的语法规范，并且难以生成多样化的硬件设计方案，阻碍了基于HCL的敏捷硬件开发流程的效率。
核心思路：论文的核心思路是通过领域自适应训练，使LLM更好地理解Chisel语言的语法和语义，并学习硬件设计的模式。同时，通过提示引导的推理轨迹合成，引导模型进行结构化思考，从而提高代码生成的质量和可变性。
技术框架：ChiseLLM的整体框架包含三个主要阶段：1) 数据处理和转换：从公开的RTL代码资源中构建高质量的Chisel数据集，并进行数据清洗和转换，使其适合LLM的训练。2) 提示引导的推理轨迹合成：设计特定的提示模板，引导模型进行结构化的推理过程，例如先确定模块的功能，再逐步生成代码。3) 领域自适应模型训练：使用构建的数据集和提示，对LLM进行领域自适应训练，使其更好地理解Chisel语言的特性。
关键创新：ChiseLLM的关键创新在于将提示引导的推理与领域自适应训练相结合，有效地提高了LLM在Chisel代码生成中的性能。与直接使用通用LLM或仅进行领域自适应训练的方法相比，ChiseLLM能够更好地利用LLM的推理能力，并将其应用于Chisel代码生成任务中。
关键设计：在数据处理方面，论文采用了多种数据清洗和转换技术，以确保数据集的质量。在提示设计方面，论文设计了多种提示模板，引导模型进行不同类型的推理过程。在模型训练方面，论文采用了标准的Transformer架构，并使用交叉熵损失函数进行训练。具体的超参数设置（如学习率、batch size等）在论文中未明确给出，可能需要参考代码仓库。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ChiseLLM-7B和ChiseLLM-32B模型在Chisel代码生成任务中表现出色，相较于基线模型，语法正确性分别提高了18.85%和26.32%。更重要的是，与基线推理模型相比，设计可变性提高了47.58%，表明ChiseLLM能够生成更多样化的硬件设计方案。这些结果证明了ChiseLLM在Chisel代码生成方面的有效性。
🎯 应用场景
ChiseLLM可应用于加速领域特定架构（DSA）的开发，尤其是在需要快速迭代和定制硬件设计的场景中。它可以帮助硬件工程师快速生成Chisel代码，减少手动编写代码的工作量，并提高设计效率。此外，ChiseLLM还可以作为教育工具，帮助初学者学习Chisel语言和硬件设计。
📄 摘要（原文）
The growing demand for Domain-Specific Architecture (DSA) has driven the development of Agile Hardware Development Methodology (AHDM). Hardware Construction Language (HCL) like Chisel offers high-level abstraction features, making it an ideal language for HCL-Based AHDM. While Large Language Models (LLMs) excel in code generation tasks, they still face challenges with Chisel generation, particularly regarding syntax correctness and design variability. Recent reasoning models have significantly enhanced code generation capabilities through test-time scaling techniques. However, we found that reasoning models without domain adaptation cannot bring substantial benefits to Chisel code generation tasks. This paper presents ChiseLLM, a solution comprising data processing and transformation, prompt-guided reasoning trace synthesis, and domain-adapted model training. We constructed high-quality datasets from public RTL code resources and guided the model to adopt structured thinking patterns through prompt enhancement methods. Experiments demonstrate that our ChiseLLM-7B and ChiseLLM-32B models improved syntax correctness by 18.85% and 26.32% respectively over base models, while increasing variability design ability by 47.58% compared to baseline reasoning models. Our datasets and models are publicly available, providing high-performance, cost-effective models for HCL-Based AHDM, and offering an effective baseline for future research. Github repository: https://github.com/observerw/ChiseLLM