論文の概要: ChiseLLM: Unleashing the Power of Reasoning LLMs for Chisel Agile Hardware Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19144v1
• Date: Sun, 27 Apr 2025 07:56:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.150378
• Title: ChiseLLM: Unleashing the Power of Reasoning LLMs for Chisel Agile Hardware Development
• Title（参考訳）: ChiseLLM: チゼル型アジャイルハードウェア開発のための推論 LLM のパワーを開放する
• Authors: Bowei Wang, Jiaran Gao, Yelai Feng, Renzhi Chen, Shanshan Li, Lei Wang,
• Abstract要約: 本稿では,データ処理と変換,プロンプト誘導推論トレース合成,ドメイン適応モデルトレーニングを含むソリューションであるChiseLLMを提案する。 実験の結果、我々のChiseLLM-7B と ChiseLLM-32B は、基本モデルよりも構文の正しさを 18.85% と 26.32% 改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.991306123894704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing demand for Domain-Specific Architecture (DSA) has driven the development of Agile Hardware Development Methodology (AHDM). Hardware Construction Language (HCL) like Chisel offers high-level abstraction features, making it an ideal language for HCL-Based AHDM. While Large Language Models (LLMs) excel in code generation tasks, they still face challenges with Chisel generation, particularly regarding syntax correctness and design variability. Recent reasoning models have significantly enhanced code generation capabilities through test-time scaling techniques. However, we found that reasoning models without domain adaptation cannot bring substantial benefits to Chisel code generation tasks. This paper presents ChiseLLM, a solution comprising data processing and transformation, prompt-guided reasoning trace synthesis, and domain-adapted model training. We constructed high-quality datasets from public RTL code resources and guided the model to adopt structured thinking patterns through prompt enhancement methods. Experiments demonstrate that our ChiseLLM-7B and ChiseLLM-32B models improved syntax correctness by 18.85% and 26.32% respectively over base models, while increasing variability design ability by 47.58% compared to baseline reasoning models. Our datasets and models are publicly available, providing high-performance, cost-effective models for HCL-Based AHDM, and offering an effective baseline for future research. Github repository: https://github.com/observerw/ChiseLLM
• Abstract（参考訳）: ドメイン特化アーキテクチャ(DSA)に対する需要が高まり、アジャイルハードウェア開発方法論(AHDM)の開発が進められている。 Chiselのようなハードウェア構築言語(HCL)はハイレベルな抽象化機能を提供しており、HCLベースのAHDMにとって理想的な言語である。 LLM(Large Language Models)はコード生成タスクに優れていますが、Chisel生成の課題、特に構文の正確性や設計の多様性に直面することになります。 最近の推論モデルでは、テスト時間スケーリング技術によってコード生成機能が大幅に向上している。 しかし、ドメイン適応のない推論モデルは、Chiselコード生成タスクに多大な利益をもたらすことができないことがわかった。 本稿では,データ処理と変換,プロンプト誘導推論トレース合成,ドメイン適応モデルトレーニングを含むソリューションであるChiseLLMを提案する。 パブリックなRTLコードリソースから高品質なデータセットを構築し,迅速な拡張手法による構造化思考パターンの導入を指導した。 実験の結果、我々のChiseLLM-7B と ChiseLLM-32B は、基本モデルよりも構文の正しさを 18.85% と 26.32% 改善し、基本モデルに比べて変数設計能力は 47.58% 向上した。 我々のデータセットとモデルは公開されており、HCLベースのAHDMの高性能で費用対効果の高いモデルを提供し、将来の研究の効果的なベースラインを提供する。 Githubリポジトリ:https://github.com/observerw/ChiseLLM

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