Melhorando a Geração de Código HDL com LLMs

Modelos de linguagem grandes (LLMs) podem criar código para circuitos digitais usando linguagem de descrição de hardware (HDL). Mas, rola uns problemas com a confiabilidade do código gerado pelos LLMs. Isso acaba resultando em erros ou mau entendimento dos requisitos do projeto. Aqui, a gente apresenta um método inspirado em especialistas humanos pra lidar com esses problemas e melhorar a performance na geração de código HDL.

#A Necessidade de Geração Automática de Código HDL

Com o avanço da tecnologia, rola uma demanda por designs personalizados em integração em grande escala (VLSI). Escrever código HDL é uma etapa crucial no processo de design de hardware, mas dá um trabalho danado e consome tempo. Por isso, a geração automática de código HDL a partir de especificações em linguagem comum tá chamando bastante atenção.

Entre os vários métodos pra geração automática de código HDL, os LLMs se destacam como uma opção promissora. Eles já mostraram sucesso em várias áreas como tradução de línguas e planejamento de movimentos de robôs. Também são capazes de criar código em várias linguagens de programação dentro do desenvolvimento de software. Na área de design de hardware, os pesquisadores perceberam o potencial deles pra criar código HDL.

#Desafios de Usar LLMs

Apesar dos avanços nos LLMs, ainda tem problemas que limitam a eficácia deles na geração de código HDL. Um desafio significativo é a geração de código errado ou um entendimento errado das especificações do projeto. Aplicar os LLMs simplesmente pra produzir código HDL sem verificações pode levar a um monte de erros.

Um motivo pra isso é que os LLMs podem não ter habilidades de raciocínio e treinamento suficiente especificamente em aplicações de HDL, já que tem uma quantidade limitada de dados HDL disponíveis.

#Método Inspirado em Especialistas Humanos

Pra resolver os problemas que vêm com os LLMs, uma supervisão de especialistas pode melhorar o processo. Isso envolve ter um especialista humano monitorando a geração de código e ajudando onde necessário. Mas, esse esquema pode ser caro e pode atrasar o processo.

Pra evitar a necessidade de supervisão humana, a gente propõe um novo método que imita a forma como os especialistas humanos trabalham. Primeiro, classificamos o tipo de circuito com base nos requisitos do projeto. Depois, dependendo do tipo de circuito, dividimos as tarefas em passos menores, como reunir detalhes e seguir uma abordagem de design. Além disso, temos um método de busca que ajuda a diminuir as diferenças na saída de código.

#Visão Geral da Abordagem Proposta

Nossa abordagem começa fazendo o LLM classificar as especificações pra determinar o tipo de circuito. Assim que o tipo é identificado, seguimos procedimentos específicos adaptados para lógica combinacional ou lógica sequencial. Nesses procedimentos, o LLM reúne as informações relevantes e cria uma lista detalhada. Essa lista organizada pode ser processada com a ajuda de ferramentas de automação de design eletrônico.

Pra distribuir os esforços de teste de forma eficiente e lidar com variações na saída, usamos um método de busca. As principais contribuições desse trabalho são:

• Introduzir um método inspirado em especialistas humanos pra reduzir as imprecisões dos LLMs.
• Dividir as tarefas em partes gerenciáveis que se alinham às capacidades do LLM e à natureza do projeto.
• Usar um método de busca pra alocar recursos de forma eficaz entre procedimentos específicos e gerais.

#Verificação Experimental do Método Proposto

Fizemos testes usando o conjunto de dados VerilogEval, que inclui tarefas, requisitos do projeto, métodos de teste e código HDL correto. Esse conjunto de dados é ainda dividido em tarefas escritas por humanos e geradas por máquinas.

Nos nossos experimentos, comparamos a performance do nosso método contra uma linha de base padrão. Os resultados mostram que nosso método pode aumentar significativamente a correção do código HDL produzido pelos LLMs.

#Motivação pra Melhorar a Geração de HDL

Pra melhorar a performance dos LLMs na geração de código HDL sem treinamento adicional, focamos em aproveitar suas capacidades de aprendizado em contexto e raciocínio. Métodos existentes que dependem de bancos de dados externos podem ser caros pra construir e manter. Por outro lado, usar feedback obtido dos testes nem sempre é prático, já que feedback limitado pode levar os LLMs a gerar código que apenas passa nos testes, mas não é funcionalmente correto.

Nossa solução visa melhorar as habilidades de raciocínio dos LLMs na geração de HDL, restringindo o leque de possíveis saídas de código.

#Limitações de Raciocínio dos LLMs

Pesquisas indicam que os LLMs geralmente têm dificuldade em tarefas que exigem múltiplos passos de raciocínio. Por exemplo, se um LLM precisa usar um valor de uma lista pra acessar outra, pode ter sucesso no primeiro passo, mas falhar quando algum passo adicional é adicionado. Portanto, as habilidades de raciocínio dos LLMs atuais estão principalmente limitadas a tarefas de um único passo.

Pra melhorar isso, devemos minimizar o número de passos de raciocínio necessários ao gerar código HDL. Isso pode ser alcançado dividindo a tarefa em partes menores, assim cada passo exige menos raciocínio do que tentar gerar o código diretamente.

#Fluxo de Trabalho Proposto

Nosso método começa determinando o tipo de circuito com base nos requisitos do projeto. Tipos comuns incluem circuitos combinacionais e sequenciais. Se o código gerado não atender aos requisitos, ele volta pra um procedimento geral.

Assim que o tipo de circuito é identificado, o LLM cria o código HDL de acordo com esse tipo. Existem procedimentos distintos para lógica sequencial e combinacional, com um procedimento adicional para casos que não se encaixam claramente em nenhuma categoria. Essa classificação reduz a complexidade da tarefa e permite considerar informações mais relevantes durante a geração do código.

#Passos no Processo

1. Classificação do Circuito: No início, o LLM classifica o tipo de circuito com base nos requisitos do projeto. Uma abordagem direta pode não funcionar devido a erros potenciais durante a classificação. Pra mitigar isso, pedimos aos LLMs que gerem código HDL com base nas especificações, já que esse processo pode oferecer insights sobre os tipos de circuito.

2. Extração da Lista de Informações: Após identificar o tipo de circuito, o LLM extrai informações específicas dos requisitos. O objetivo desse passo é converter os detalhes implícitos dentro das especificações em relações claras entre entradas e saídas, assim melhorando o fluxo de processamento.

3. Procedimentos Específicos por Tipo: Uma vez que as informações estão disponíveis, o LLM transforma isso em formatos padronizados relevantes ao tipo de circuito identificado. Para lógica sequencial, isso poderia ser uma tabela de transição de estados, enquanto uma tabela verdade poderia ser adequada para lógica combinacional. Esses formatos claros facilitam o processamento mais fácil através de ferramentas EDA.

4. Procedimento Geral para Circuitos: Em instâncias onde a geração de código é particularmente complexa, usamos um procedimento geral que não requer formatação estrita. Esse método permite que o LLM lide com vários componentes e tarefas enquanto ainda integra as especificações gerais.

5. Avaliação e Iteração: O código gerado é então avaliado quanto à correção usando bancadas de teste, e os resultados são rastreados para futuras gerações. O processo pode se repetir com novas iterações com base no feedback recebido.

6. Lidando com Erros e Casos Especiais: Pra lidar com problemas que surgem, existem duas estratégias em prática: modos de segurança e modos de atalho. O modo de segurança realoca recursos para o procedimento geral quando erros ocorrem com frequência, enquanto o modo de atalho foca esforços em listas de informações promissoras pra maximizar as chances de resultados bem-sucedidos.

#Resultados Experimentais

Pra verificar a performance da nossa abordagem, testamos contra o conjunto de dados VerilogEval, que contém tarefas e especificações específicas. As tarefas foram divididas em dois grupos: aquelas criadas por humanos e aquelas geradas por modelos de aprendizado de máquina.

Os resultados mostraram que nosso método consistentemente superou o modelo de linha de base. Melhorias foram notadas em vários parâmetros de performance, indicando que nossa abordagem é eficaz em aumentar a precisão da geração de código HDL.

#Conclusão

Neste trabalho, apresentamos um método inspirado em especialistas humanos com o objetivo de melhorar a geração de código HDL usando grandes modelos de linguagem. Ao implementar uma abordagem estruturada que inclui classificação, extração de informações e procedimentos personalizados, demonstramos uma melhoria significativa na correção do código HDL gerado.

Nossos achados indicam que, ao imitar de perto os métodos usados por especialistas humanos, é possível mitigar problemas comuns enfrentados pelos LLMs, como erros na geração de código. Além disso, o uso de um método de busca pra alocar recursos de teste de forma eficiente mostra o potencial dessa abordagem pra otimizar o processo de geração de HDL no futuro.

Esse estudo abre portas pra mais exploração e melhorias na geração automática de código HDL usando modelos de linguagem avançados e, em última análise, contribui pro campo mais amplo do design de hardware.