ComplexVCoder: An LLM-Driven Framework for Systematic Generation of Complex Verilog Code
作者: Jian Zuo, Junzhe Liu, Xianyong Wang, Yicheng Liu, Navya Goli, Tong Xu, Hao Zhang, Umamaheswara Rao Tida, Zhenge Jia, Mengying Zhao
分类: cs.SE, eess.SY
发布日期: 2025-04-29 (更新: 2025-09-06)
备注: Withdrawn due to an error in the experimental setup that affected the results. A corrected version is in progress
💡 一句话要点
ComplexVCoder：一个LLM驱动的框架，用于系统地生成复杂Verilog代码
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Verilog代码生成 大语言模型 RTL设计 中间表示 检索增强生成
📋 核心要点
- 现有基于LLM的RTL代码生成框架在处理大规模、多级模块实例化的复杂RTL设计时，面临准确性挑战。
- ComplexVCoder采用两阶段生成机制，利用中间表示进行结构化转换，并结合规则对齐和领域RAG来提升代码正确性。
- 实验表明，ComplexVCoder在复杂Verilog基准测试中优于SOTA框架，并使用轻量级模型达到与大型模型相当的性能。
📝 摘要（中文）
本文提出ComplexVCoder，一个开源的LLM驱动框架，旨在提高复杂Verilog代码的生成质量和效率。该框架采用两阶段生成机制，利用中间表示实现从自然语言描述到复杂Verilog设计的更准确、结构化的转换。此外，引入了基于规则的对齐方法和领域特定的检索增强生成（RAG），通过在生成过程中融入相关设计知识来进一步提高合成代码的正确性。为了评估该方法，构建了一个包含55个源于真实实现的复杂Verilog设计的综合数据集，并发布了一个开源基准测试套件，用于系统地评估自动生成的RTL代码的质量。实验结果表明，在复杂Verilog基准测试中，ComplexVCoder在功能正确性方面优于SOTA框架CodeV和RTLCoder，分别提升了14.6%和22.2%。此外，ComplexVCoder使用轻量级32B模型（Qwen2.5）在功能正确性方面实现了与GPT-3.5和DeepSeek-V3等更大规模模型相当的生成性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有基于LLM的RTL代码生成框架在处理复杂Verilog设计时面临的准确性和效率问题。特别是，现有方法难以处理大规模、多级模块实例化的设计，导致生成的代码功能不正确或效率低下。现有方法缺乏有效的机制来将自然语言描述准确地转换为复杂的RTL代码。
核心思路：ComplexVCoder的核心思路是通过引入中间表示和两阶段生成机制，将复杂的Verilog代码生成过程分解为更易于管理和控制的步骤。通过中间表示，可以更好地捕捉设计的结构和语义信息，从而提高生成代码的准确性。此外，结合规则对齐和领域RAG，可以利用已有的设计知识来指导代码生成，进一步提高代码的正确性和效率。
技术框架：ComplexVCoder框架主要包含以下几个模块：1) 自然语言输入模块，接收Verilog设计的自然语言描述；2) 中间表示生成模块，将自然语言描述转换为中间表示；3) Verilog代码生成模块，根据中间表示生成Verilog代码；4) 规则对齐模块，根据预定义的规则对生成的代码进行调整和优化；5) 领域RAG模块，从领域知识库中检索相关信息，用于指导代码生成。
关键创新：ComplexVCoder的关键创新在于以下几个方面：1) 引入了中间表示，实现了从自然语言描述到复杂Verilog设计的更准确、结构化的转换；2) 提出了两阶段生成机制，将复杂的代码生成过程分解为更易于管理和控制的步骤；3) 结合了规则对齐和领域RAG，利用已有的设计知识来指导代码生成。与现有方法相比，ComplexVCoder能够更准确、更高效地生成复杂的Verilog代码。
关键设计：在中间表示生成模块中，使用了基于LLM的模型来将自然语言描述转换为中间表示。在Verilog代码生成模块中，使用了基于LLM的模型来根据中间表示生成Verilog代码。规则对齐模块使用了预定义的规则来对生成的代码进行调整和优化。领域RAG模块使用了基于向量相似度的检索方法来从领域知识库中检索相关信息。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ComplexVCoder在复杂Verilog基准测试中，功能正确性方面优于SOTA框架CodeV和RTLCoder，分别提升了14.6%和22.2%。更重要的是，ComplexVCoder使用轻量级32B模型（Qwen2.5）在功能正确性方面实现了与GPT-3.5和DeepSeek-V3等更大规模模型相当的生成性能，表明了其高效性。
🎯 应用场景
ComplexVCoder可应用于集成电路设计、FPGA开发等领域，能够显著提高Verilog代码的生成效率和质量，降低设计成本。该研究成果有助于加速硬件设计的自动化进程，推动芯片设计领域的创新发展，并可应用于教育领域，辅助学生学习和理解Verilog语言。
📄 摘要（原文）
Recent advances have demonstrated the promising capabilities of large language models (LLMs) in generating register-transfer level (RTL) code, such as Verilog. However, existing LLM-based frameworks still face significant challenges in accurately handling the complexity of real-world RTL designs, particularly those that are large-scale and involve multi-level module instantiations. To address this issue, we present ComplexVCoder, an open-source LLM-driven framework that enhances both the generation quality and efficiency of complex Verilog code. Specifically, we introduce a two-stage generation mechanism, which leverages an intermediate representation to enable a more accurate and structured transition from natural language descriptions to intricate Verilog designs. In addition, we introduce a rule-based alignment method and a domain-specific retrieval-augmented generation (RAG) to further improve the correctness of the synthesized code by incorporating relevant design knowledge during generation. To evaluate our approach, we construct a comprehensive dataset comprising 55 complex Verilog designs derived from real-world implementations. We also release an open-source benchmark suite for systematically assessing the quality of auto-generated RTL code together with the ComplexVCoder framework. Experimental results show that ComplexVCoder outperforms SOTA frameworks such as CodeV and RTLCoder by 14.6% and 22.2%, respectively, in terms of function correctness on complex Verilog benchmarks. Furthermore, ComplexVcoder achieves comparable generation performances in terms of functionality correctness using a lightweight 32B model (Qwen2.5), rivaling larger-scale models such as GPT-3.5 and DeepSeek-V3.