Beyond Tokens: Enhancing RTL Quality Estimation via Structural Graph Learning

📄 arXiv: 2508.18730v1 📥 PDF

作者: Yi Liu, Hongji Zhang, Yiwen Wang, Dimitris Tsaras, Lei Chen, Mingxuan Yuan, Qiang Xu

分类: cs.LG, cs.AR

发布日期: 2025-08-26

💡 一句话要点

提出StructRTL框架以提升RTL设计质量估计

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 寄存器传输级 电子设计自动化 结构学习 知识蒸馏 控制数据流图 自监督学习

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖大型语言模型提取RTL代码嵌入，忽视了结构语义，导致质量估计不够准确。
  2. 本文提出的StructRTL框架通过学习控制数据流图（CDFG）中的结构信息，增强了表示学习的效果。
  3. 实验结果显示，StructRTL在多项质量估计任务上超越了现有方法，建立了新的性能基准。

📝 摘要（中文）

在电子设计自动化（EDA）工作流程中，估计寄存器传输级（RTL）设计的质量至关重要，因为它能够在不进行耗时的逻辑综合的情况下，快速反馈关键指标如面积和延迟。尽管近期方法利用大型语言模型（LLMs）从RTL代码中提取嵌入并取得了良好效果，但它们忽视了准确质量估计所需的结构语义。本文提出了一种新颖的结构感知图自监督学习框架StructRTL，通过从控制数据流图（CDFG）中学习结构信息表示，显著提升了RTL设计质量估计的效果。我们还结合知识蒸馏策略，将后映射网表中的低级见解转移到CDFG预测器中。实验结果表明，我们的方法在多项质量估计任务上建立了新的最先进结果，验证了结构学习与跨阶段监督结合的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有RTL设计质量估计方法对结构语义的忽视，导致估计结果不准确的问题。现有方法主要依赖于大型语言模型提取的嵌入，缺乏对设计结构特征的深入理解。

核心思路：论文提出的StructRTL框架通过控制数据流图（CDFG）学习结构信息，提供更丰富的表示，从而提高质量估计的准确性。结合知识蒸馏策略，进一步提升了模型的性能。

技术框架：StructRTL框架包括两个主要模块：首先，从CDFG中提取结构信息并生成表示；其次，利用知识蒸馏将低级见解从后映射网表转移到CDFG预测器中，以增强学习效果。

关键创新：最重要的技术创新在于引入结构感知的图自监督学习，强调了CDFG在质量估计中的重要性。这与传统方法依赖于文本嵌入的方式形成了鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化结构信息的学习，并通过调节网络结构中的参数设置，确保模型能够有效捕捉到设计的结构特征。

📊 实验亮点

实验结果表明，StructRTL在多个质量估计任务上均超越了现有的最先进方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），展示了结构学习与跨阶段监督结合的强大效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电子设计自动化、集成电路设计和硬件优化等。通过提高RTL设计质量估计的准确性，能够加速设计流程，降低开发成本，并提升最终产品的性能。未来，该方法有望在更广泛的EDA工具中得到应用，推动行业发展。

📄 摘要（原文）

Estimating the quality of register transfer level (RTL) designs is crucial in the electronic design automation (EDA) workflow, as it enables instant feedback on key metrics like area and delay without the need for time-consuming logic synthesis. While recent approaches have leveraged large language models (LLMs) to derive embeddings from RTL code and achieved promising results, they overlook the structural semantics essential for accurate quality estimation. In contrast, the control data flow graph (CDFG) view exposes the design's structural characteristics more explicitly, offering richer cues for representation learning. In this work, we introduce a novel structure-aware graph self-supervised learning framework, StructRTL, for improved RTL design quality estimation. By learning structure-informed representations from CDFGs, our method significantly outperforms prior art on various quality estimation tasks. To further boost performance, we incorporate a knowledge distillation strategy that transfers low-level insights from post-mapping netlists into the CDFG predictor. Experiments show that our approach establishes new state-of-the-art results, demonstrating the effectiveness of combining structural learning with cross-stage supervision.