論文の概要: AIvril: AI-Driven RTL Generation With Verification In-The-Loop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11411v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 15:07:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-22 21:12:27.981732
• Title: AIvril: AI-Driven RTL Generation With Verification In-The-Loop
• Title（参考訳）: AIvril:AI駆動のRTL生成をオンザループで検証する
• Authors: Mubashir ul Islam, Humza Sami, Pierre-Emmanuel Gaillardon, Valerio Tenace,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、複雑な自然言語処理タスクを実行できる計算モデルである。 本稿では,RTL対応LLMの精度と信頼性を高めるためのフレームワークであるAIvrilを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7831852829409273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are computational models capable of performing complex natural language processing tasks. Leveraging these capabilities, LLMs hold the potential to transform the entire hardware design stack, with predictions suggesting that front-end and back-end tasks could be fully automated in the near future. Currently, LLMs show great promise in streamlining Register Transfer Level (RTL) generation, enhancing efficiency, and accelerating innovation. However, their probabilistic nature makes them prone to inaccuracies - a significant drawback in RTL design, where reliability and precision are essential. To address these challenges, this paper introduces AIvril, an advanced framework designed to enhance the accuracy and reliability of RTL-aware LLMs. AIvril employs a multi-agent, LLM-agnostic system for automatic syntax correction and functional verification, significantly reducing - and in many cases, completely eliminating - instances of erroneous code generation. Experimental results conducted on the VerilogEval-Human dataset show that our framework improves code quality by nearly 2x when compared to previous works, while achieving an 88.46% success rate in meeting verification objectives. This represents a critical step toward automating and optimizing hardware design workflows, offering a more dependable methodology for AI-driven RTL design.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、複雑な自然言語処理タスクを実行できる計算モデルである。 これらの機能を活用して、LLMはハードウェア設計スタック全体を変革する可能性を秘めており、近い将来、フロントエンドとバックエンドのタスクが完全に自動化される可能性があることを予測している。 現在、LLMはレジスタ転送レベル(RTL)生成の合理化、効率の向上、イノベーションの加速において大きな可能性を秘めている。 しかし、その確率論的性質は、信頼性と精度が不可欠であるRTL設計において重大な欠点である不正確なものになりがちである。 これらの課題に対処するため,本論文では,RTL対応LLMの精度と信頼性を高めるための高度なフレームワークであるAIvrilを紹介する。 AIvrilは自動構文修正と機能検証のために,マルチエージェントのLLM非依存システムを採用しています。 VerilogEval-Humanデータセットで実施された実験結果から,我々のフレームワークは,検証対象を満たす上で88.46%の成功率を達成する一方で,従来の作業に比べてコード品質を約2倍向上させることがわかった。 これは、ハードウェア設計ワークフローの自動化と最適化に向けた重要なステップであり、AI駆動のRTL設計のためのより信頼性の高い方法論を提供する。

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