Advanced Large Language Model (LLM)-Driven Verilog Development: Enhancing Power, Performance, and Area Optimization in Code Synthesis

📄 arXiv: 2312.01022v2 📥 PDF

作者: Kiran Thorat, Jiahui Zhao, Yaotian Liu, Hongwu Peng, Xi Xie, Bin Lei, Jeff Zhang, Caiwen Ding

分类: cs.LG

发布日期: 2023-12-02 (更新: 2024-01-09)

💡 一句话要点

提出基于大语言模型驱动的Verilog开发框架，优化代码功耗、性能和面积

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

关键词: 大语言模型 Verilog开发 硬件设计 代码生成 功耗优化

📋 核心要点

  1. 现有Verilog代码生成方法在语言准确性和操作有效性方面存在不足，难以满足高性能硬件设计需求。
  2. 提出一种双阶段优化框架，首先提升代码的语言和操作精确性，然后优化功耗、性能和面积（PPA）指标。
  3. 实验结果表明，该框架在语言准确率和操作有效性方面均优于现有技术，验证了ALM在硬件设计中的潜力。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了高级语言模型（ALM）在电子硬件设计中的应用，重点关注Verilog编程的综合和优化。我们提出了一个创新的框架，旨在评估和提升ALM在此领域的效率。该方法首先利用ALM生成Verilog代码，然后采用独特的双阶段优化协议。第一阶段侧重于提高代码的操作和语言精确性，第二阶段致力于使代码符合功耗-性能-面积（PPA）基准，这是硬件设计中的关键因素。这种结合错误修复和PPA增强的双重策略，显著提升了ALM生成的Verilog代码的质量。我们的框架在编程合成中实现了81.37%的语言准确率和62.0%的操作有效性，超过了当前最先进的技术（分别为73%和46%）。这些发现表明ALM有能力处理复杂的技术领域，并预示着硬件设计操作自动化方面的积极转变。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决利用大语言模型（LLM）自动生成高质量Verilog代码的问题。现有方法生成的代码在语言准确性、操作有效性以及功耗、性能和面积（PPA）方面存在不足，难以直接应用于实际的硬件设计流程。这些痛点限制了LLM在硬件设计领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是采用一个双阶段的优化框架，首先提升LLM生成代码的语言和操作精确性，确保代码的正确性和可执行性。然后，针对硬件设计的关键指标PPA进行优化，使生成的代码能够满足实际应用的需求。这种分阶段优化的方法能够有效地利用LLM的生成能力，并克服其在硬件设计方面的局限性。

技术框架：该框架包含以下几个主要阶段：1) 使用ALM生成初始Verilog代码；2) 第一阶段优化：提升代码的语言准确性和操作有效性，例如修复语法错误、逻辑错误等；3) 第二阶段优化：针对PPA指标进行优化，例如通过代码重构、资源共享等方式降低功耗、提升性能、减小面积；4) 评估：使用特定的benchmark对优化后的代码进行评估，验证其性能。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个双阶段优化框架，将代码的正确性和PPA优化分离开来。这种分离使得可以针对不同的目标采用不同的优化策略，从而更有效地提升代码的质量。此外，该框架还能够灵活地集成不同的优化算法和工具，具有较强的可扩展性。

关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，在第一阶段优化中，可能使用了基于规则或基于机器学习的方法来检测和修复代码中的错误。在第二阶段优化中，可能使用了基于启发式算法或基于机器学习的方法来优化PPA指标。具体的实现细节可能取决于所使用的ALM和优化算法。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在Verilog代码生成方面取得了显著的提升。在语言准确率方面达到了81.37%，操作有效性达到了62.0%，均超过了当前最先进的技术（分别为73%和46%）。这些数据表明，该框架能够有效地利用ALM生成高质量的Verilog代码，并具有实际的应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化硬件设计流程，加速芯片开发周期，降低设计成本。通过利用ALM自动生成和优化Verilog代码，可以减轻硬件工程师的工作负担，提高设计效率。此外，该技术还有潜力应用于定制化硬件设计、嵌入式系统开发等领域，推动硬件设计的智能化发展。

📄 摘要（原文）

The increasing use of Advanced Language Models (ALMs) in diverse sectors, particularly due to their impressive capability to generate top-tier content following linguistic instructions, forms the core of this investigation. This study probes into ALMs' deployment in electronic hardware design, with a specific emphasis on the synthesis and enhancement of Verilog programming. We introduce an innovative framework, crafted to assess and amplify ALMs' productivity in this niche. The methodology commences with the initial crafting of Verilog programming via ALMs, succeeded by a distinct dual-stage refinement protocol. The premier stage prioritizes augmenting the code's operational and linguistic precision, while the latter stage is dedicated to aligning the code with Power-Performance-Area (PPA) benchmarks, a pivotal component in proficient hardware design. This bifurcated strategy, merging error remediation with PPA enhancement, has yielded substantial upgrades in the caliber of ALM-created Verilog programming. Our framework achieves an 81.37% rate in linguistic accuracy and 62.0% in operational efficacy in programming synthesis, surpassing current leading-edge techniques, such as 73% in linguistic accuracy and 46% in operational efficacy. These findings illuminate ALMs' aptitude in tackling complex technical domains and signal a positive shift in the mechanization of hardware design operations.