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Automatisation de la génération de bancs de tests dans les circuits numériques

Cet article présente un cadre pour la génération automatisée de bancs d'essai en utilisant des LLM.

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Dans la conception de circuits numériques, créer des bancs de test pour la simulation est super important pour vérifier que le matériel fonctionne comme il faut. Les méthodes traditionnelles pour générer ces bancs de test impliquent souvent des processus manuels, ce qui peut être inefficace et prendre beaucoup de temps. Avec l'arrivée des Grands Modèles de Langage (LLMs), il y a un potentiel pour automatiser la génération de ces bancs de test. Cet article présente un système qui utilise les LLMs pour créer automatiquement des bancs de test complets.

Contexte et Motivation

Les bancs de test jouent un rôle essentiel dans la vérification du matériel. Ils aident à valider le design en vérifiant si les sorties de l'appareil en test (DUT) sont correctes en fonction des entrées données. Des études récentes ont montré que les ingénieurs passent presque la moitié de leur temps sur des tâches de vérification. Ça montre bien qu'il faut mieux automatiser la génération de bancs de test.

Les méthodes existantes pour générer des cas de test nécessitent encore l'intervention des ingénieurs. Même si la Génération de cas de test aléatoires peut réduire l'effort humain, elle ne peut pas complètement automatiser le processus. Ça laisse un vide où une solution améliorée est nécessaire.

Cadre Proposé

Cet article introduit un cadre pour la génération automatique de bancs de test appelé AutoBench. Le cadre se compose de deux grandes parties : un workflow de génération de bancs de test et un Cadre d'évaluation. L'objectif est de créer des bancs de test précis et efficaces avec un minimum d'intervention humaine.

Workflow de Génération de Bancs de Test

Le workflow se compose de deux parties principales :

  1. Génération Avancée : Cette section crée le banc de test. Elle consiste à définir les spécifications du DUT et à générer les scénarios de test correspondants.

  2. Auto-Amélioration : Cette partie se concentre sur l'amélioration du banc de test généré grâce au débuggage et aux contrôles de qualité.

Composants du Processus de Génération

Le processus de génération est décomposé en tâches spécifiques :

  • Description de l'Entrée : La première étape nécessite une description claire du DUT. Cette entrée sert de base pour générer le banc de test.

  • Génération de Scénarios : La tâche suivante consiste à créer différents scénarios représentant diverses combinaisons d'entrées. Ça garantit que le banc de test couvre plusieurs aspects du fonctionnement du DUT.

  • Conception du Driver et du Checker : Le banc de test généré inclut un driver, qui stimule le DUT, et un checker, qui vérifie la sortie. Pendant que le driver envoie des entrées au DUT, le checker vérifie les réponses.

Cadre d'Évaluation

En plus de générer des bancs de test, le cadre inclut un système d'évaluation. Ce système évalue la qualité et l'efficacité des bancs de test générés.

Critères d'Évaluation

Le cadre d'évaluation utilise trois critères principaux :

  1. Correction Syntaxique : Assure que le banc de test généré est syntaxiquement correct.

  2. Correction Préliminaire : Vérifie si le banc de test reflète précisément la sortie requise pour le DUT en fonction des scénarios fournis.

  3. Évaluation de la Couverture : Une évaluation axée sur la couverture qui vérifie si le banc de test teste efficacement tous les scénarios nécessaires.

Résultats et Découvertes

Le cadre proposé montre des améliorations significatives dans la génération et l'évaluation des bancs de test. Les résultats expérimentaux révèlent que la nouvelle méthodologie augmente le taux de réussite des bancs de test par rapport aux méthodes traditionnelles.

Métriques de Performance

Le processus d'évaluation inclut plusieurs métriques de performance, comme les taux de réussite et les ratios de couverture. Ces métriques aident à indiquer comment les bancs de test générés se comportent dans diverses conditions.

Amélioration par Rapport à la Base

Dans les tests impliquant plusieurs circuits, le cadre a montré une augmentation notable de l'efficacité. Par exemple, comparé aux méthodes de base, le système automatisé a atteint un taux de réussite 57 % plus élevé pour les évaluations de bancs de test.

Défis et Limites

Bien que le cadre montre un grand potentiel, certains défis subsistent. Les LLMs peuvent parfois produire des réponses incomplètes ou incorrectes à cause des limites de leurs données d'entraînement initiales. Ça peut affecter la qualité des bancs de test générés.

De plus, le besoin de compréhension du contexte peut mener à des erreurs lorsque les spécifications du DUT sont complexes. Le système doit s'appuyer sur des améliorations continues de la technologie LLM pour atténuer ces problèmes.

Travaux Futurs

En regardant vers l'avenir, il y a des opportunités pour améliorer encore le cadre. Les recherches futures pourraient inclure l'affinement du processus d'entraînement des LLM pour améliorer l'exactitude dans les contextes matériels. En plus, développer des mécanismes d'auto-correction plus robustes pourrait aider à élever la qualité globale des bancs de test générés.

Conclusion

L'introduction de la génération automatique de bancs de test utilisant des LLMs représente un pas en avant significatif dans la vérification de la conception matérielle. En abordant les inefficacités des méthodes traditionnelles, le cadre proposé peut rationaliser le processus de test, permettant aux ingénieurs de se concentrer sur des tâches plus critiques. Cette avancée a le potentiel de transformer la manière dont les circuits numériques sont développés et validés.

En résumé, la combinaison de génération automatique et d'évaluation rigoureuse ouvre des voies vers des approches de vérification de conception matérielle plus efficaces. À mesure que cette technologie continue d'évoluer, elle jouera probablement un rôle vital dans l'avenir de l'automatisation de la conception électronique.

Source originale

Titre: AutoBench: Automatic Testbench Generation and Evaluation Using LLMs for HDL Design

Résumé: In digital circuit design, testbenches constitute the cornerstone of simulation-based hardware verification. Traditional methodologies for testbench generation during simulation-based hardware verification still remain partially manual, resulting in inefficiencies in testing various scenarios and requiring expensive time from designers. Large Language Models (LLMs) have demonstrated their potential in automating the circuit design flow. However, directly applying LLMs to generate testbenches suffers from a low pass rate. To address this challenge, we introduce AutoBench, the first LLM-based testbench generator for digital circuit design, which requires only the description of the design under test (DUT) to automatically generate comprehensive testbenches. In AutoBench, a hybrid testbench structure and a self-checking system are realized using LLMs. To validate the generated testbenches, we also introduce an automated testbench evaluation framework to evaluate the quality of generated testbenches from multiple perspectives. Experimental results demonstrate that AutoBench achieves a 57% improvement in the testbench pass@1 ratio compared with the baseline that directly generates testbenches using LLMs. For 75 sequential circuits, AutoBench successfully has a 3.36 times testbench pass@1 ratio compared with the baseline. The source codes and experimental results are open-sourced at this link: https://github.com/AutoBench/AutoBench

Auteurs: Ruidi Qiu, Grace Li Zhang, Rolf Drechsler, Ulf Schlichtmann, Bing Li

Dernière mise à jour: 2024-08-20 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.03891

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.03891

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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