LLM-based Behaviour Driven Development for Hardware Design

📄 arXiv: 2512.17814v1 📥 PDF

作者: Rolf Drechsler, Qian Liu

分类: cs.SE, cs.AI, cs.AR

发布日期: 2025-12-19

备注: 7 pages, keynote given at 2nd International Symposium on Artificial Intelligence and Internet of Things (AIIoT-25), December 22-24th, 2025

💡 一句话要点

提出基于LLM的硬件设计行为驱动开发方法，提升测试验证效率

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

关键词: 硬件设计 行为驱动开发 大型语言模型 测试验证 自动化

📋 核心要点

  1. 硬件设计的测试验证复杂度随系统规模增大而显著提升，传统方法效率较低。
  2. 利用大型语言模型（LLM）自动从文本规范生成行为场景，从而支持硬件设计的行为驱动开发（BDD）。
  3. 论文探索了LLM在硬件BDD中的应用，旨在降低手动工作量，提升测试验证效率，具体实验结果未知。

📝 摘要（中文）

测试和验证是硬件和系统设计中至关重要的环节，但随着系统规模的增大，其复杂性也显著增加。行为驱动开发（BDD）已在软件工程中证明有效，但在硬件设计中尚未得到广泛应用，其实际应用仍然有限。其中一个原因是需要手动从文本规范中推导出精确的行为场景，这需要大量的人工工作。本文探讨了使用基于大型语言模型（LLM）的技术来支持硬件设计中的BDD，旨在自动化这一步骤。

🔬 方法详解

问题定义：硬件设计中的测试和验证环节至关重要，但随着系统复杂度的增加，手动创建测试用例和验证场景变得越来越困难且耗时。现有的行为驱动开发（BDD）方法在硬件设计领域的应用受限于从文本规范到精确行为场景的手动转换过程，这需要领域专家的大量时间和精力。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，自动地从硬件设计的文本规范中提取并生成行为场景。这样可以显著减少手动工作量，提高BDD在硬件设计中的应用效率。通过自动化行为场景的生成，可以更快速地进行测试和验证，从而缩短硬件设计的周期。

技术框架：论文提出的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 输入硬件设计的文本规范；2) 使用LLM对文本规范进行分析和理解；3) LLM根据理解的结果生成行为场景；4) 将生成的行为场景用于硬件的测试和验证。具体模块和流程的详细设计未知。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM应用于硬件设计的BDD流程中，实现了行为场景的自动生成。这与传统的手动方法相比，极大地提高了效率和可扩展性。通过利用LLM的强大能力，可以处理更复杂的文本规范，并生成更精确的行为场景。

关键设计：论文中关于LLM的具体选择、训练方式、提示工程（prompt engineering）以及如何将生成的行为场景集成到现有的硬件验证流程中的技术细节未知。损失函数、网络结构等信息也未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于论文摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。需要查阅论文全文才能了解具体的性能数据、对比基线以及提升幅度等信息。目前已知的是，该研究旨在通过LLM自动化硬件BDD流程，从而减少手动工作量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种硬件设计领域，包括处理器、存储器、网络设备和嵌入式系统等。通过自动化行为场景的生成，可以加速硬件的测试和验证过程，降低开发成本，并提高硬件产品的质量和可靠性。未来，该方法有望成为硬件设计流程中的一个重要组成部分。

📄 摘要（原文）

Test and verification are essential activities in hardware and system design, but their complexity grows significantly with increasing system sizes. While Behavior Driven Development (BDD) has proven effective in software engineering, it is not yet well established in hardware design, and its practical use remains limited. One contributing factor is the manual effort required to derive precise behavioral scenarios from textual specifications. Recent advances in Large Language Models (LLMs) offer new opportunities to automate this step. In this paper, we investigate the use of LLM-based techniques to support BDD in the context of hardware design.