論文の概要: HLSDebugger: Identification and Correction of Logic Bugs in HLS Code with LLM Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21485v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 03:59:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.651968
• Title: HLSDebugger: Identification and Correction of Logic Bugs in HLS Code with LLM Solutions
• Title（参考訳）: HLSデバッガ: LLMソリューションを用いたHLSコードにおける論理バグの同定と補正
• Authors: Jing Wang, Shang Liu, Yao Lu, Zhiyao Xie,
• Abstract要約: 高レベル合成(HLS)は、高レベル記述を効率的なハードウェア実装に自動変換可能にすることにより、ハードウェア設計を加速する。 HLS Debuggerはまず、HLSロジックのバグをターゲットとして、300Kデータサンプルを備えた大きなラベル付きデータセットを生成し、リリースする。 HLSデバッガは、GPT-4のような先進的なLLMよりもバグ識別やバグ修正の3倍以上の性能がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.70666991112316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-level synthesis (HLS) accelerates hardware design by enabling the automatic translation of high-level descriptions into efficient hardware implementations. However, debugging HLS code is a challenging and labor-intensive task, especially for novice circuit designers or software engineers without sufficient hardware domain knowledge. The recent emergence of Large Language Models (LLMs) is promising in automating the HLS debugging process. Despite the great potential, three key challenges persist when applying LLMs to HLS logic debugging: 1) High-quality circuit data for training LLMs is scarce, posing a significant challenge. 2) Debugging logic bugs in hardware is inherently more complex than identifying software bugs with existing golden test cases. 3) The absence of reliable test cases requires multi-tasking solutions, performing both bug identification and correction. complicates the multi-tasking required for effective HLS debugging. In this work, we propose a customized solution named HLSDebugger to address the challenges. HLSDebugger first generates and releases a large labeled dataset with 300K data samples, targeting HLS logic bugs. The HLSDebugger model adopts an encoder-decoder structure, performing bug location identification, bug type prediction, and bug correction with the same model. HLSDebugger significantly outperforms advanced LLMs like GPT-4 in bug identification and by more than 3x in bug correction. It makes a substantial advancement in the exploration of automated debugging of HLS code.
• Abstract（参考訳）: 高レベル合成(HLS)は、高レベル記述を効率的なハードウェア実装に自動変換可能にすることにより、ハードウェア設計を加速する。 しかし、HLSコードのデバッグは困難で労力がかかる作業であり、特にハードウェアドメインの知識が不足している初心者の回路設計者やソフトウェア技術者にとっては困難である。 最近のLLM(Large Language Models)の出現は、HLSデバッグプロセスを自動化することを約束している。 大きな可能性にもかかわらず、ALMをHLSロジックデバッギングに適用する際の3つの重要な課題が続いている。 1)LLMのトレーニングのための高品質な回路データはほとんどなく,大きな課題となっている。 2) ハードウェアのロジックバグのデバッグは、既存の黄金のテストケースでソフトウェアバグを特定するよりも本質的に複雑です。 3) 信頼性のあるテストケースの欠如にはマルチタスクソリューションが必要であり,バグの特定と修正の両方を行う必要がある。 効率的なHLSデバッグに必要なマルチタスクを複雑にする。 本研究では,HLSDebuggerという独自のソリューションを提案し,課題に対処する。 HLSDebuggerはまず、HLSロジックのバグをターゲットとして、300Kデータサンプルを備えた大きなラベル付きデータセットを生成し、リリースする。 HLSDebuggerモデルはエンコーダ・デコーダ構造を採用し、同じモデルでバグ位置識別、バグタイプ予測、バグ修正を行う。 HLSDebugger は GPT-4 などの高度な LLM のバグ識別と3倍以上のバグ修正に優れていた。 HLSコードの自動デバッグの探索において、かなり進歩している。

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