LLM-based Behaviour Driven Development for Hardware Design

📄 arXiv: 2512.17814v2 📥 PDF

作者: Rolf Drechsler, Qian Liu

分类: cs.SE, cs.AI, cs.AR

发布日期: 2025-12-19 (更新: 2025-12-23)

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长，传统方法效率低。
  2. 利用大型语言模型（LLM）自动从文本规范生成行为场景，降低人工成本。
  3. 探索LLM在硬件设计行为驱动开发（BDD）中的应用，提升验证效率。

📝 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。一个促成因素是从文本规范中手动推导精确的行为场景需要大量的人工工作。大型语言模型（LLM）的最新进展为自动化这一步骤提供了新的机会。在本文中，我们研究了使用基于LLM的技术来支持硬件设计中的BDD。

🔬 方法详解

问题定义：硬件设计的测试和验证阶段，特别是行为驱动开发（BDD）方法中，从自然语言描述的需求文档手动生成精确的行为场景，耗费大量人力物力，效率低下。现有方法难以应对日益增长的系统复杂性，阻碍了BDD在硬件设计领域的广泛应用。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，自动将硬件设计的文本规范转化为精确的行为场景。通过自动化行为场景的生成过程，显著减少人工干预，提高测试验证的效率和质量。

技术框架：该方法的核心在于使用LLM作为行为场景生成的引擎。整体流程包括：1) 输入硬件设计的文本规范；2) LLM对文本规范进行解析和理解；3) LLM基于理解生成相应的行为场景；4) 将生成的行为场景用于硬件的测试和验证。该框架可以集成到现有的硬件设计流程中，作为BDD方法的一个自动化辅助工具。

关键创新：该方法的核心创新在于将LLM应用于硬件设计的行为驱动开发，实现了行为场景的自动生成。与传统的手动方法相比，该方法能够显著减少人工工作量，提高效率，并降低人为错误的风险。此外，LLM的强大泛化能力使得该方法能够适应不同的硬件设计规范和场景。

关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。具体实现可能涉及Prompt工程，以指导LLM生成符合要求的行为场景。可能需要针对硬件设计的特定领域知识对LLM进行微调，以提高生成行为场景的准确性和相关性。损失函数和网络结构的选择取决于所使用的LLM模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文主要贡献在于提出了一个基于LLM的硬件设计行为驱动开发方法，并探讨了其可行性。虽然论文中没有提供具体的实验数据，但其核心思想具有很高的创新性和应用价值。未来的研究可以集中在如何优化LLM的Prompt工程，以及如何针对不同的硬件设计领域对LLM进行微调，以进一步提高行为场景生成的准确性和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种硬件设计领域，包括处理器设计、存储器设计、网络设备设计等。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，缩短产品上市时间，并提高硬件产品的质量和可靠性。该方法还有潜力应用于系统级芯片（SoC）的设计和验证，以及嵌入式系统的开发。

📄 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.