論文の概要: IncreRTL: Traceability-Guided Incremental RTL Generation under Requirement Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25769v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 08:02:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.200934
• Title: IncreRTL: Traceability-Guided Incremental RTL Generation under Requirement Evolution
• Title（参考訳）: IncreRTL: 要求進化下におけるトレーサビリティ誘導インクリメンタルRTL生成
• Authors: Luanrong Chen, Renzhi Chen, Xinyu Li, Shanshan Li, Rui Gong, Lei Wang,
• Abstract要約: IncreRTLは、要求進化下でのインクリメンタルRTL生成のためのフレームワークである。 既存の大規模言語モデル(LLM)に基づいて、自然言語記述からRTLコードを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.056697185727183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown promise in generating RTL code from natural-language descriptions, but existing methods remain static and struggle to adapt to evolving design requirements, potentially causing structural drift and costly full regeneration. We propose IncreRTL, a LLM-driven framework for incremental RTL generation under requirement evolution. By constructing requirement-code traceability links to locate and regenerate affected code segments, IncreRTL achieves accurate and consistent updates. Evaluated on our newly constructed EvoRTL-Bench, IncreRTL demonstrates notable improvements in regeneration consistency and efficiency, advancing LLM-based RTL generation toward practical engineering deployment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語記述からRTLコードを生成することを約束しているが、既存の手法は静的であり、設計要件の進化に適応するのに苦労しており、構造的なドリフトとコストのかかる完全な再生を引き起こす可能性がある。 要求進化下での漸進的なRTL生成のためのLLM駆動型フレームワークであるIncreRTLを提案する。 影響を受けるコードセグメントを特定し再生するための要求コードトレーサビリティリンクを構築することで、IncreRTLは正確で一貫した更新を実現する。 新たに構築したEvoRTL-Bench, IncreRTLでは, 再生の一貫性と効率が向上し, LLMベースのRTL生成が実用化された。

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