論文の概要: ChipSeek-R1: Generating Human-Surpassing RTL with LLM via Hierarchical Reward-Driven Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04736v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 08:08:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.319748
• Title: ChipSeek-R1: Generating Human-Surpassing RTL with LLM via Hierarchical Reward-Driven Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ChipSeek-R1:階層的リワード駆動強化学習によるLLMを用いたヒューマンサーパッシングRTLの生成
• Authors: Zhirong Chen, Kaiyan Chang, Zhuolin Li, Xinyang He, Chujie Chen, Cangyuan Li, Mengdi Wang, Haobo Xu, Yinhe Han, Ying Wang,
• Abstract要約: ChipSeek-R1は、大規模な言語モデルのための階層的な報酬駆動強化学習フレームワークである。 関数的正当性とPPA最適化の両方のRTLコードを生成する。 RTLLMのベンチマークでは、ChipSeek-R1はオリジナルの人間の書いたコードのPPAメトリクスを超える27のRTL設計を作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.11086992218369
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) show significant potential for automating Register-Transfer Level (RTL) code generation. However, current approaches face a critical challenge: they can not simultaneously optimize for functional correctness and hardware quality (Power, Performance, Area - PPA). Methods based on supervised fine-tuning often generate functionally correct but PPA-suboptimal code, lacking mechanisms to learn optimization principles. In contrast, post-processing techniques that attempt to improve PPA metrics after generation are often inefficient because they operate externally without updating the LLM's parameters, thus failing to enhance the model's intrinsic design capabilities. To bridge this gap, we introduce ChipSeek-R1, a hierarchical reward-driven reinforcement learning framework to train LLMs to generate RTL code that achieves both functional correctness and optimized PPA metrics. ChipSeek-R1 employs a hierarchical reward system, which incorporates direct feedback on syntax, functional correctness (from simulators) and PPA metrics (from synthesis tools) during reinforcement learning. This enables the model to learn complex hardware design trade-offs via trial-and-error, generating RTL code that is both functionally correct and PPA-optimized. Evaluating ChipSeek-R1 on standard benchmarks (VerilogEval, RTLLM), we achieve state-of-the-art results in functional correctness. Notably, on the RTLLM benchmark, ChipSeek-R1 generated 27 RTL designs surpassing the PPA metrics of the original human-written code. Our findings demonstrate the effectiveness of integrating toolchain feedback into LLM training and highlight the potential for reinforcement learning to enable automated generation of human-surpassing RTL code. We open-source our code in anonymous github.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、レジスタ-トランスファーレベル(RTL)コード生成を自動化する重要な可能性を示す。 機能的正しさとハードウェア品質(パワー、パフォーマンス、エリア - PPA)を同時に最適化することはできない。 教師付き微調整に基づく手法はしばしば機能的に正しいが、最適化原理を学ぶためのメカニズムが欠如している。 対照的に、生成後のPPAメトリクスを改善しようとする後処理技術は、LCMのパラメータを更新せずに外部で動作するため、モデル固有の設計能力を向上することができないため、しばしば非効率である。 このギャップを埋めるために、LLMをトレーニングして機能的正当性と最適化されたPPAメトリクスの両方を達成するRTLコードを生成する階層的な報酬駆動強化学習フレームワークであるChipSeek-R1を紹介した。 ChipSeek-R1は階層的な報酬システムを採用しており、強化学習中に構文、機能的正しさ(シミュレータから)、PPAメトリクス(合成ツールから)を直接フィードバックする。 これにより、モデルは試行錯誤によって複雑なハードウェア設計トレードオフを学習し、機能的に正しいかつPPA最適化されたRTLコードを生成することができる。 標準ベンチマーク(VerilogEval, RTLLM)におけるChipSeek-R1の評価を行い, 機能的正当性を示す。 注目すべきは、RTLLMベンチマークにおいて、ChipSeek-R1はオリジナルの人間の書いたコードのPPAメトリクスを超える27のRTL設計を生み出したことである。 本研究は,LLMトレーニングにツールチェーンフィードバックを組み込むことの有効性を実証し,強化学習による自動RTLコード生成の可能性を強調した。 コードを匿名のgithubでオープンソースにしています。

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