Exploring Code Language Models for Automated HLS-based Hardware Generation: Benchmark, Infrastructure and Analysis
作者: Jiahao Gai, Hao Mark Chen, Zhican Wang, Hongyu Zhou, Wanru Zhao, Nicholas Lane, Hongxiang Fan
分类: cs.LG, cs.AR, cs.SE
发布日期: 2025-02-19 (更新: 2025-03-05)
备注: Paper accepted by ASP-DAC'25
💡 一句话要点
探索代码语言模型在自动化HLS硬件生成中的应用：基准、基础设施与分析
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 高级综合 硬件生成 大型语言模型 代码生成 自动化设计
📋 核心要点
- 现有方法在利用LLM生成硬件描述语言（HDL）时，面临训练数据少、易出错、token需求高等挑战。
- 论文提出利用LLM生成基于高级综合（HLS）的硬件设计，旨在降低复杂性并提高生成效率。
- 论文构建了LLM辅助的硬件代码生成框架，并探索了思维链和反馈循环等技术对HLS设计生成的影响。
📝 摘要（中文）
代码生成领域的最新进展表明，大型语言模型（LLM）在通用编程语言（如Python和C++）中具有巨大潜力，为自动化软件开发和提高程序员生产力开辟了新机遇。LLM在软件编程中的潜力激发了人们对自动化硬件生成和自动化的浓厚兴趣。尽管初步尝试已将LLM应用于生成硬件描述语言（HDL），但仍存在若干挑战。首先，可用的HDL训练数据量远小于软件编程语言。其次，主要为软件代码定制的预训练LLM倾向于产生更容易出错的HDL设计。第三，HDL的生成需要比软件编程更多的token，导致成本和能源消耗方面的效率低下。为了应对这些挑战，本文探讨了利用LLM生成基于高级综合（HLS）的硬件设计。虽然领域特定编程语言的代码生成在文献中并不新鲜，但我们的目标是提供实验结果、见解、基准和评估基础设施，以研究HLS相对于低级HDL在LLM辅助硬件设计生成中的适用性。为此，我们首先使用包含文本提示和相应参考HLS设计的数据集，对预训练模型进行HLS硬件生成微调。然后，提出了一个LLM辅助框架来自动化端到端硬件代码生成，该框架还研究了思维链和反馈循环促进技术对HLS设计生成的影响。受限于研究的时间范围，我们计划在未来评估更高级的推理模型。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决利用大型语言模型（LLM）自动生成硬件描述语言（HDL）时面临的挑战，包括HDL训练数据不足、LLM生成的HDL代码易出错以及HDL生成所需的token数量过多导致效率低下等问题。现有方法直接使用为软件编程设计的LLM生成HDL代码，效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用LLM生成高级综合（HLS）代码，而不是直接生成低级的HDL代码。HLS代码更接近于软件代码，因此更容易被LLM理解和生成。此外，HLS工具可以将HLS代码自动转换为HDL代码，从而简化了硬件设计的流程。
技术框架：论文提出了一个LLM辅助的硬件代码生成框架，该框架包含以下几个主要模块：1) 数据收集：收集包含文本提示和对应的HLS代码的数据集；2) 模型微调：使用收集到的数据集对预训练的LLM进行微调，使其适应HLS代码的生成；3) 代码生成：使用微调后的LLM根据文本提示生成HLS代码；4) 代码验证：使用HLS工具将生成的HLS代码转换为HDL代码，并进行验证。论文还探索了思维链和反馈循环等技术来提高HLS代码生成的质量。
关键创新：论文的关键创新在于将LLM应用于HLS代码的生成，而不是直接生成HDL代码。这种方法可以有效降低硬件设计的复杂性，并提高生成效率。此外，论文还探索了思维链和反馈循环等技术来提高HLS代码生成的质量。
关键设计：论文使用的数据集包含文本提示和对应的HLS代码。LLM使用Transformer架构，并使用交叉熵损失函数进行微调。思维链技术通过在生成HLS代码之前，先生成一个中间的推理步骤，来帮助LLM更好地理解文本提示。反馈循环技术通过将生成的HLS代码的验证结果反馈给LLM，来帮助LLM改进代码生成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了LLM在HLS代码生成方面的潜力。虽然具体的性能数据未在摘要中给出，但论文强调了思维链和反馈循环等技术对HLS设计生成的影响，暗示这些技术可以显著提高生成代码的质量和效率。未来的研究将评估更高级的推理模型。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化硬件设计领域，降低硬件开发的门槛和成本，加速硬件产品的迭代速度。例如，可以用于快速生成特定应用的硬件加速器，或根据用户需求定制硬件IP核。未来，结合更强大的LLM和更完善的HLS工具，有望实现完全自动化的硬件设计流程。
📄 摘要（原文）
Recent advances in code generation have illuminated the potential of employing large language models (LLMs) for general-purpose programming languages such as Python and C++, opening new opportunities for automating software development and enhancing programmer productivity. The potential of LLMs in software programming has sparked significant interest in exploring automated hardware generation and automation. Although preliminary endeavors have been made to adopt LLMs in generating hardware description languages (HDLs), several challenges persist in this direction. First, the volume of available HDL training data is substantially smaller compared to that for software programming languages. Second, the pre-trained LLMs, mainly tailored for software code, tend to produce HDL designs that are more error-prone. Third, the generation of HDL requires a significantly higher number of tokens compared to software programming, leading to inefficiencies in cost and energy consumption. To tackle these challenges, this paper explores leveraging LLMs to generate High-Level Synthesis (HLS)-based hardware design. Although code generation for domain-specific programming languages is not new in the literature, we aim to provide experimental results, insights, benchmarks, and evaluation infrastructure to investigate the suitability of HLS over low-level HDLs for LLM-assisted hardware design generation. To achieve this, we first finetune pre-trained models for HLS-based hardware generation, using a collected dataset with text prompts and corresponding reference HLS designs. An LLM-assisted framework is then proposed to automate end-to-end hardware code generation, which also investigates the impact of chain-of-thought and feedback loops promoting techniques on HLS-design generation. Limited by the timeframe of this research, we plan to evaluate more advanced reasoning models in the future.