Customizing a Large Language Model for VHDL Design of High-Performance Microprocessors
作者: Nicolas Dupuis, Ravi Nair, Shyam Ramji, Sean McClintock, Nishant Chauhan, Priyanka Nagpal, Bart Blaner, Ken Valk, Leon Stok, Ruchir Puri
分类: cs.AR, cs.AI, cs.CL, cs.SE
发布日期: 2025-05-14
💡 一句话要点
定制大语言模型用于高性能微处理器VHDL设计的代码解释
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 VHDL 硬件设计 代码解释 扩展预训练 指令调整 高性能处理器 LLM-as-a-judge
📋 核心要点
- 现有LLM在硬件设计领域，特别是VHDL代码解释方面关注不足，无法满足高性能处理器设计组织的特定需求。
- 通过扩展预训练（EPT）和指令调整，定制LLM以专门解释VHDL代码，提升代码解释的准确性和专家认可度。
- 实验表明，EPT模型使专家评估的代码解释质量从43%提升到69%，指令调整后达到71%，未来有望超过85%。
📝 摘要（中文）
近年来，大语言模型（LLM）在硬件设计中的应用日益普及，主要体现在提高芯片设计师生产力的工具中。关于LLM在芯片设计的RTL规范中的应用已经有很多讨论，其中最流行的两种语言是Verilog和VHDL。由于Verilog语言的普及，LLM及其在Verilog设计中的应用受到了广泛关注，但VHDL却很少受到关注，尽管它在工业界仍然很受欢迎。对于从事高性能处理器设计的组织的独特需求以及在这些环境中部署AI解决方案的技术，也几乎没有讨论。在本文中，我们描述了我们开发专门用于解释VHDL代码的大语言模型（LLM）的历程，这项任务在具有数十年高性能处理器设计经验和资产的组织中尤为重要。我们展示了如何开发满足我们需求的测试集，并在对基础LLM进行扩展预训练（EPT）时使用它们来评估模型。与基础模型43%的评分相比，专家对EPT模型生成的代码解释的评估提高到69%。我们进一步展示了如何开发一个LLM-as-a-judge来评估类似于专家评估者的模型。这使我们能够推导和评估大量新模型，包括EPT模型的指令调整版本，其预期专家评估者评分为71%。我们的实验还表明，通过潜在地使用更新的基础模型，该评分可以提高到85%及以上。最后，我们讨论了如何利用生成式AI领域令人兴奋的新发展来进一步提高硬件设计LLM的质量。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决高性能处理器设计领域中，现有大语言模型（LLM）在VHDL代码解释方面表现不足的问题。现有通用LLM无法充分理解VHDL代码的特定语义和设计意图，导致代码解释质量不高，难以满足专业硬件工程师的需求。此外，针对高性能处理器设计的特定需求，缺乏定制化的LLM解决方案。
核心思路：论文的核心思路是通过对通用LLM进行扩展预训练（Extended Pretraining, EPT）和指令调整（Instruction Tuning），使其能够更好地理解和解释VHDL代码。通过构建特定领域的测试集，并利用这些测试集对模型进行训练和评估，从而提高模型在VHDL代码解释方面的性能。同时，引入LLM-as-a-judge机制，模拟专家评估，加速模型迭代和优化。
技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据准备：构建包含VHDL代码和对应解释的特定领域数据集。2) 扩展预训练（EPT）：利用VHDL代码数据集对基础LLM进行进一步的预训练，使其更好地适应VHDL代码的语义特征。3) 指令调整：使用指令调整技术，引导模型生成更符合人类期望的代码解释。4) 模型评估：使用专家评估和LLM-as-a-judge两种方式对模型进行评估，并根据评估结果进行模型优化。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 针对VHDL代码解释任务，定制化地扩展预训练LLM。2) 引入LLM-as-a-judge机制，模拟专家评估，加速模型迭代。3) 针对高性能处理器设计领域的特定需求，构建了特定领域的测试集，并利用这些测试集对模型进行训练和评估。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 针对VHDL代码的特点，设计了特定的数据增强方法，以提高模型的泛化能力。2) 在指令调整阶段，设计了合适的指令模板，引导模型生成更准确、更易懂的代码解释。3) LLM-as-a-judge的设计，包括选择合适的LLM作为judge，以及设计合理的评估指标和流程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过扩展预训练（EPT），模型生成的代码解释的专家评估评分从43%提高到69%。进一步的指令调整使评分达到71%。实验还表明，使用更新的基础模型，评分有望提高到85%以上。LLM-as-a-judge能够有效地模拟专家评估，加速模型迭代。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于高性能微处理器设计、验证和维护等环节。通过自动生成VHDL代码的解释，可以帮助工程师快速理解代码逻辑，提高开发效率，降低维护成本。此外，该技术还可用于辅助教学，帮助初学者更好地学习VHDL语言和硬件设计。
📄 摘要（原文）
The use of Large Language Models (LLMs) in hardware design has taken off in recent years, principally through its incorporation in tools that increase chip designer productivity. There has been considerable discussion about the use of LLMs in RTL specifications of chip designs, for which the two most popular languages are Verilog and VHDL. LLMs and their use in Verilog design has received significant attention due to the higher popularity of the language, but little attention so far has been given to VHDL despite its continued popularity in the industry. There has also been little discussion about the unique needs of organizations that engage in high-performance processor design, and techniques to deploy AI solutions in these settings. In this paper, we describe our journey in developing a Large Language Model (LLM) specifically for the purpose of explaining VHDL code, a task that has particular importance in an organization with decades of experience and assets in high-performance processor design. We show how we developed test sets specific to our needs and used them for evaluating models as we performed extended pretraining (EPT) of a base LLM. Expert evaluation of the code explanations produced by the EPT model increased to 69% compared to a base model rating of 43%. We further show how we developed an LLM-as-a-judge to gauge models similar to expert evaluators. This led us to deriving and evaluating a host of new models, including an instruction-tuned version of the EPT model with an expected expert evaluator rating of 71%. Our experiments also indicate that with the potential use of newer base models, this rating can be pushed to 85% and beyond. We conclude with a discussion on further improving the quality of hardware design LLMs using exciting new developments in the Generative AI world.