Understanding and Mitigating Errors of LLM-Generated RTL Code

📄 arXiv: 2508.05266v1 📥 PDF

作者: Jiazheng Zhang, Cheng Liu, Huawei Li

分类: cs.AR, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-08-07

备注: 14 pages, 26 figures

💡 一句话要点

提出一种结合领域知识和调试循环的框架，显著提升LLM生成RTL代码的准确率。

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

关键词: RTL代码生成 大型语言模型 领域知识库 检索增强生成 迭代调试 错误分析 硬件设计

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的RTL代码生成方法成功率低，主要原因是LLM缺乏RTL编程知识、电路概念理解以及对设计描述的准确把握。
  2. 论文提出结合领域知识库、规则检查和迭代调试循环的纠错框架，提升LLM对RTL代码生成的理解和准确性。
  3. 实验结果表明，该框架在VerilogEval基准测试中准确率达到91.0%，相比基线方法提升了32.7%，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

尽管基于大型语言模型（LLM）的寄存器传输级（RTL）代码生成具有广阔前景，但总体成功率仍不尽如人意。错误源于多种因素，对具体失败原因的理解不足阻碍了改进。为了解决这个问题，我们进行了全面的错误分析和手动分类。我们的研究结果表明，大多数错误并非源于LLM的推理限制，而是源于RTL编程知识不足、对电路概念理解不足、设计描述不明确或对复杂多模态输入的误解。利用上下文学习，我们提出了有针对性的纠错技术。具体来说，我们构建了一个特定领域的知识库，并采用检索增强生成（RAG）来提供必要的RTL知识。为了减轻歧义错误，我们引入了设计描述规则并实施了规则检查机制。对于多模态误解，我们集成了外部工具将输入转换为LLM兼容的元格式。对于剩余的错误，我们采用迭代调试循环（仿真-错误定位-纠正）。将这些技术集成到基于LLM的框架中可显著提高性能。我们将这些纠错技术集成到基于基础LLM的RTL代码生成框架中，从而显著提高了性能。实验结果表明，我们增强的框架在VerilogEval基准测试中达到了91.0％的准确率，超过了基线代码生成方法32.7％，证明了我们方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在寄存器传输级（RTL）代码生成中存在的错误率高的问题。现有方法主要依赖LLM自身的推理能力，但由于LLM缺乏足够的RTL编程知识、电路概念理解以及对复杂设计描述的准确把握，导致生成的RTL代码存在各种错误，严重影响了其可用性。

核心思路：论文的核心思路是通过引入外部知识、规则约束和迭代调试机制来弥补LLM在RTL代码生成方面的不足。具体来说，利用检索增强生成（RAG）从领域知识库中获取RTL知识，通过设计描述规则来消除歧义，并采用仿真和错误定位技术进行迭代调试，从而提高RTL代码生成的准确性和可靠性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 领域知识库构建：构建包含RTL编程知识、电路概念等信息的知识库。2) 检索增强生成（RAG）：根据输入的设计描述，从知识库中检索相关知识，并将其融入LLM的生成过程中。3) 设计描述规则检查：定义一系列设计描述规则，并检查输入的设计描述是否符合这些规则，以消除歧义。4) 多模态输入转换：对于包含图像、表格等多种模态的输入，使用外部工具将其转换为LLM兼容的元格式。5) 迭代调试循环：通过仿真验证生成的RTL代码，如果发现错误，则进行错误定位和纠正，并重复此过程直到代码满足要求。

关键创新：论文的关键创新在于将领域知识、规则约束和迭代调试循环有机地结合起来，形成一个完整的RTL代码生成框架。与现有方法相比，该框架不仅利用了LLM的生成能力，还弥补了LLM在RTL编程知识方面的不足，从而显著提高了RTL代码生成的准确性和可靠性。

关键设计：领域知识库的构建需要仔细选择和组织RTL编程知识和电路概念。设计描述规则需要根据实际应用场景进行定义，并需要考虑规则的覆盖范围和易用性。迭代调试循环中的错误定位和纠正算法需要高效准确，以减少调试时间。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，该论文提出的增强框架在VerilogEval基准测试中达到了91.0%的准确率，相比基线代码生成方法提升了32.7%。这一显著的性能提升验证了该方法在提高LLM生成RTL代码准确率方面的有效性。实验结果还表明，各个纠错技术都对整体性能提升做出了贡献。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化硬件设计、芯片验证和教学等领域。通过提高LLM生成RTL代码的准确率，可以降低硬件设计的成本和时间，提高芯片验证的效率，并为硬件设计教学提供更有效的工具。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的硬件设计任务中。

📄 摘要（原文）

Despite the promising potential of large language model (LLM) based register-transfer-level (RTL) code generation, the overall success rate remains unsatisfactory. Errors arise from various factors, with limited understanding of specific failure causes hindering improvement. To address this, we conduct a comprehensive error analysis and manual categorization. Our findings reveal that most errors stem not from LLM reasoning limitations, but from insufficient RTL programming knowledge, poor understanding of circuit concepts, ambiguous design descriptions, or misinterpretation of complex multimodal inputs. Leveraging in-context learning, we propose targeted error correction techniques. Specifically, we construct a domain-specific knowledge base and employ retrieval-augmented generation (RAG) to supply necessary RTL knowledge. To mitigate ambiguity errors, we introduce design description rules and implement a rule-checking mechanism. For multimodal misinterpretation, we integrate external tools to convert inputs into LLM-compatible meta-formats. For remaining errors, we adopt an iterative debugging loop (simulation-error localization-correction). Integrating these techniques into an LLM-based framework significantly improves performance. We incorporate these error correction techniques into a foundational LLM-based RTL code generation framework, resulting in significantly improved performance. Experimental results show that our enhanced framework achieves 91.0\% accuracy on the VerilogEval benchmark, surpassing the baseline code generation approach by 32.7\%, demonstrating the effectiveness of our methods.