Fugu-MT 論文翻訳(概要): HiVeGen -- Hierarchical LLM-based Verilog Generation for Scalable Chip Design

論文の概要: HiVeGen -- Hierarchical LLM-based Verilog Generation for Scalable Chip Design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05393v1
Date: Fri, 06 Dec 2024 19:37:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-10 23:11:43.82561
Title: HiVeGen -- Hierarchical LLM-based Verilog Generation for Scalable Chip Design
Title（参考訳）: HiVeGen - スケーラブルチップ設計のための階層型LLMベースのVerilog生成
Authors: Jinwei Tang, Jiayin Qin, Kiran Thorat, Chen Zhu-Tian, Yu Cao, Yang, Zhao, Caiwen Ding,
Abstract要約: HiVeGenは階層的なVerilog生成フレームワークで、生成タスクを階層的なサブモジュールに分解する。自動設計空間探索(DSE)を階層対応のプロンプト生成に変換し、コードの再利用を強化するために重みに基づく検索を導入する。エラー補正コストを低減し、生成した設計の質を大幅に向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 55.54477725000291
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With Large Language Models (LLMs) recently demonstrating impressive proficiency in code generation, it is promising to extend their abilities to Hardware Description Language (HDL). However, LLMs tend to generate single HDL code blocks rather than hierarchical structures for hardware designs, leading to hallucinations, particularly in complex designs like Domain-Specific Accelerators (DSAs). To address this, we propose HiVeGen, a hierarchical LLM-based Verilog generation framework that decomposes generation tasks into LLM-manageable hierarchical submodules. HiVeGen further harnesses the advantages of such hierarchical structures by integrating automatic Design Space Exploration (DSE) into hierarchy-aware prompt generation, introducing weight-based retrieval to enhance code reuse, and enabling real-time human-computer interaction to lower error-correction cost, significantly improving the quality of generated designs.
Abstract（参考訳）: 最近、LLM(Large Language Models)がコード生成の卓越した熟練を誇示し、その能力をハードウェア記述言語(HDL)に拡張することを約束している。しかし、LCMはハードウェア設計の階層構造ではなく、単一のHDLコードブロックを生成する傾向があり、特にDomain-Specific Accelerator (DSA)のような複雑な設計において幻覚を引き起こす。これを解決するために,階層型LLMベースのVerilog生成フレームワークであるHiVeGenを提案し,生成タスクをLLM管理可能な階層型サブモジュールに分解する。 HiVeGenは、自動設計空間探索(DSE)を階層対応のプロンプト生成に統合し、コードの再利用を強化するために重みに基づく検索を導入し、リアルタイムの人とコンピュータのインタラクションを可能にし、エラー訂正コストを低減し、生成した設計の品質を大幅に改善することで、このような階層構造の利点をさらに活用する。

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