論文の概要: LLM4DV: Using Large Language Models for Hardware Test Stimuli Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04535v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 19:02:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-12 17:49:17.884006
• Title: LLM4DV: Using Large Language Models for Hardware Test Stimuli Generation
• Title（参考訳）: LLM4DV:大規模言語モデルを用いたハードウェアテスト刺激生成
• Authors: Zixi Zhang, Greg Chadwick, Hugo McNally, Yiren Zhao, Robert Mullins
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)からテスト刺激を抽出するための新しいベンチマークフレームワークを提案する。 LLM4DVと従来の制約ランダムテスト(CRT)を3つのDUTモジュールを用いて比較する。 LLM4DVは、基本的な数学的推論と事前学習された知識を活用する能力を利用して、単純なDUTシナリオを効率的に処理できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.905138464855556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Test stimuli generation has been a crucial but labor-intensive task in hardware design verification. In this paper, we revolutionize this process by harnessing the power of large language models (LLMs) and present a novel benchmarking framework, LLM4DV. This framework introduces a prompt template for interactively eliciting test stimuli from the LLM, along with four innovative prompting improvements to support the pipeline execution and further enhance its performance. We compare LLM4DV to traditional constrained-random testing (CRT), using three self-designed design-under-test (DUT) modules. Experiments demonstrate that LLM4DV excels in efficiently handling straightforward DUT scenarios, leveraging its ability to employ basic mathematical reasoning and pre-trained knowledge. While it exhibits reduced efficiency in complex task settings, it still outperforms CRT in relative terms. The proposed framework and the DUT modules used in our experiments will be open-sourced upon publication.
• Abstract（参考訳）: テスト刺激生成は、ハードウェア設計の検証において重要だが労働集約的なタスクである。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のパワーを活用し,新しいベンチマークフレームワーク LLM4DV を提案する。 このフレームワークは、LLMからテスト刺激をインタラクティブに引き出すプロンプトテンプレートを導入し、パイプライン実行をサポートし、そのパフォーマンスをさらに向上する4つの革新的なプロンプト改善を導入した。 LLM4DVと従来の制約ランダムテスト(CRT)を3つのDUTモジュールを用いて比較する。 LLM4DVは、基本的な数学的推論と事前学習された知識を活用する能力を利用して、単純なDUTシナリオを効率的に扱うことができる。 複雑なタスク設定では効率が低下するが、それでも相対的にCRTを上回っている。 本実験で使用したフレームワークとDUTモジュールは,公開時にオープンソース化される。

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