Améliorer la génération de code HDL avec des invites hiérarchiques

Les grands modèles de langage (LLMs) deviennent super utiles pour créer des designs de matériel informatique en utilisant des langages de description de matériel (HDLs). Par contre, quand il s’agit de tâches plus complexes, ces modèles rencontrent des défis. Cet article parle d'une nouvelle approche appelée "Prompting Hiérarchique" qui aide à améliorer le processus de génération de code HDL, rendant la conception de composants matériels compliqués plus facile et rapide.

#Le défi des méthodes traditionnelles

Les techniques actuelles pour générer du code HDL prennent souvent une approche directe. Elles demandent au modèle de créer l'intégralité du design d'un coup, un peu comme écrire un long texte. Bien que ça marche bien pour des designs simples, ça peut poser des problèmes pour des tâches plus complexes. Quand les modèles essaient de produire de longs résultats pour des designs sophistiqués, ils peuvent produire des résultats incorrects ou du texte sans rapport, ce qu'on appelle communément "hallucination". De plus, les longs résultats de code peuvent ralentir le temps de réponse et parfois même dépasser les limites de longueur de sortie du modèle.

#Techniques de prompting hiérarchique

Le prompting hiérarchique vise à décomposer les designs matériels complexes en parties plus petites et gérables. En organisant le design en sous-modules, le modèle peut travailler sur chaque partie séparément, un peu comme écrire des fonctions dans un langage de programmation de haut niveau. Cette structure permet aux LLMs de générer de meilleurs résultats pour des designs complexes.

Pour mettre en œuvre le prompting hiérarchique, on a développé un système qui génère automatiquement du code HDL de manière organisée. Ce processus inclut la définition d'une liste de sous-modules nécessaires basée sur une description en langage naturel du matériel souhaité. Le modèle produit ensuite du code HDL pour chaque sous-module étape par étape, s’assurant que chaque partie est correcte avant de passer à la suivante.

#Deux approches : guidée par l'humain et purement générative

On a identifié deux modes principaux pour mettre en œuvre le prompting hiérarchique : guidé par l'humain et purement génératif.

1. Prompting hiérarchique guidé par l'humain (HDHP) : Dans ce mode, une personne définit la hiérarchie du design. Le modèle utilise ensuite cette structure pour générer du code HDL pour chaque sous-module, tout en recevant des retours des simulations pour vérifier les erreurs. Cette méthode assure que le code généré répond à des exigences spécifiques.

2. Prompting hiérarchique purement génératif (PGHP) : Ici, le modèle reçoit seulement une description basique du design sans aucune indication sur la façon de le structurer. Le modèle doit déterminer comment décomposer la tâche lui-même, ce qui est plus difficile mais peut entraîner des designs innovants.

#Développement d'un pipeline d'automatisation

Un pipeline d'automatisation a été créé pour simplifier le processus de prompting hiérarchique. Ce pipeline comprend plusieurs étapes pour guider le modèle dans la génération de code HDL de manière efficace.

1. Extraction de hiérarchie : La première étape consiste à identifier les sous-modules nécessaires pour le design. Cette étape peut se baser sur les inputs d'un humain ou être directement extraite par le modèle.

2. Implémentation des sous-modules : À l'étape suivante, le modèle génère du code HDL pour chaque sous-module identifié. Si des tests unitaires sont disponibles, ces tests sont exécutés pour vérifier la validité du code généré.

3. Intégration du module principal : Enfin, une fois que tous les sous-modules sont prêts, le modèle les intègre dans un module principal et effectue des tests supplémentaires pour s’assurer que tout fonctionne bien ensemble.

#Nouveau benchmark pour des designs hiérarchiques

Pour évaluer l’efficacité du prompting hiérarchique, un nouveau banc d'essai a été créé. Ce benchmark inclut des modules complexes avec des solutions hiérarchiques claires, permettant une comparaison directe avec les méthodes existantes qui n'utilisent pas de prompting hiérarchique. Des exemples de designs inclus dans le benchmark sont des décalages de barillet, des chiffrements AES, et des interfaces UART.

Le nouveau benchmark offre une mesure plus précise de la performance des modèles face à des designs complexes. C'est crucial pour identifier quels modèles excellent à générer du code HDL pour des applications spécifiques.

#Évaluation des modèles et résultats

Une variété de LLMs a été testée sur la suite benchmark hiérarchique. Cette évaluation impliquait plusieurs itérations pour chaque modèle afin d'évaluer leur capacité à générer un code HDL précis. Les résultats ont montré que le prompting hiérarchique a significativement amélioré la performance des LLMs lors de la conception de matériel complexe.

Par exemple, des modèles moins puissants, qui avaient du mal auparavant, ont montré de meilleurs résultats grâce au prompting hiérarchique. Cette technique a permis à des modèles plus petits de rivaliser avec des modèles propriétaires plus puissants. L'efficacité de l'approche hiérarchique a non seulement mené à de meilleurs designs mais a aussi réduit le temps et le coût associés à la génération de code HDL.

#Métriques de performance

Le succès des modèles a été mesuré à l'aide de métriques qui suivaient la probabilité que le code HDL généré réussisse les tests. La performance de chaque modèle variait en fonction de l'application du prompting hiérarchique. Les résultats ont démontré que le prompting hiérarchique conduit à des améliorations constantes pour tous les modèles, avec des gains plus importants observés pour ceux qui étaient plus faibles auparavant.

#Études de cas : génération de Processeurs

Pour tester encore plus l'efficacité du prompting hiérarchique, des designs complexes comme un processeur MIPS et un processeur RISC-V ont été générés. Ces études de cas ont révélé le potentiel des LLMs à concevoir de manière autonome des processeurs complets sans intervention humaine.

Dans le cas du processeur MIPS, le modèle a défini les sous-modules nécessaires, généré du code HDL pour chaque composant, et les a intégrés dans un design entièrement fonctionnel. Cela a montré que le prompting hiérarchique pouvait mener à des résultats réussis même pour des tâches sophistiquées qui nécessitent généralement une supervision humaine substantielle.

La même approche a été appliquée à un processeur RISC-V, qui a également donné des résultats positifs avec un minimum d'intervention humaine. Le succès de ces designs indique une avancée majeure dans la façon dont nous pouvons utiliser les LLMs pour la conception de matériel.

#Conclusions et directions futures

Le prompting hiérarchique représente une avancée cruciale dans la génération automatisée de code HDL pour des designs matériels complexes. En structurant le processus de conception et en le décomposant en parties gérables, cette méthode permet même aux LLMs plus petits de produire des designs matériels précis et fonctionnels.

La recherche met en avant le potentiel d'exploration future pour améliorer les méthodes de conception matérielle utilisant les LLMs. De futures améliorations pourraient impliquer le raffinement des modèles pour les tâches hiérarchiques et l'expansion des suites de benchmark disponibles pour l'évaluation.

À mesure que les LLMs continuent d'évoluer, on peut s'attendre à ce que leur capacité à générer des designs matériels sophistiqués ne fasse qu'améliorer, ouvrant la voie à des applications plus larges dans le domaine du développement de matériel informatique.