單步驟並非羅馬之建:基於LLM的晶片設計的階層式提示

Q: 如何進一步提升LLM在PGHP模式下自主決定模塊層次結構的能力?

要進一步提升大型語言模型（LLM）在純生成階層提示（PGHP）模式下自主決定模塊層次結構的能力，可以考慮以下幾個策略： 增強訓練數據集：通過擴展訓練數據集，特別是包含多種硬體設計的範例，來提高LLM對於不同模塊層次結構的理解。這些數據集應該涵蓋各種複雜度的設計，並且標註清楚每個模塊的功能和層次關係。 引入層次結構的示例：在訓練過程中，提供明確的層次結構示例，讓LLM學習如何從高層次的設計需求中提取出子模塊。這可以通過使用人類設計師提供的設計範本來實現，幫助模型理解如何將複雜的設計分解為可管理的部分。 強化學習與反饋機制：結合強化學習技術，讓LLM在生成模塊層次結構後，根據模塊的性能和測試結果進行自我調整。這樣的反饋機制可以幫助模型不斷改進其層次結構的選擇。 多模態學習：考慮將LLM與其他形式的數據（如圖形或電路圖）結合，進行多模態學習。這樣可以幫助模型更好地理解硬體設計的視覺和結構特徵，進而提升其生成階層結構的能力。

Q: 除了Verilog,是否可以將階層式提示技術應用於其他硬體描述語言,如VHDL或SystemVerilog?

是的，階層式提示技術不僅可以應用於Verilog，還可以擴展到其他硬體描述語言（HDL），如VHDL和SystemVerilog。這些語言在硬體設計中各有其特點，但基本的設計原則和結構是相似的，因此可以採用類似的階層式提示方法。 VHDL的應用：VHDL是一種強類型的語言，適合於描述複雜的硬體系統。通過階層式提示，LLM可以生成VHDL模塊，並利用其強類型特性來確保生成的代碼在語法和語義上的正確性。 SystemVerilog的優勢：SystemVerilog結合了Verilog的特性和面向對象的編程概念，適合於更高層次的抽象設計。階層式提示技術可以幫助LLM生成更為複雜的SystemVerilog模塊，並利用其強大的驗證功能來提高設計的可靠性。 跨語言的通用性：階層式提示技術的核心在於將複雜的設計分解為可管理的子模塊，這一原則在不同的HDL中都是適用的。因此，無論是Verilog、VHDL還是SystemVerilog，LLM都可以利用階層式提示技術來生成高效的硬體設計。

Q: 未來是否可以將LLM與其他硬體設計工具(如高階合成)結合,進一步提升自動化硬體設計的能力?

未來將大型語言模型（LLM）與其他硬體設計工具（如高階合成，HLS）結合，確實有潛力進一步提升自動化硬體設計的能力。這種結合可以帶來以下幾個好處： 設計流程的整合：LLM可以在設計初期生成高層次的設計描述，然後將這些描述轉換為HLS工具可以理解的格式，進而自動生成硬體描述語言（HDL）代碼。這樣的整合可以縮短設計周期，並提高設計的效率。 自動化優化：結合LLM的生成能力和HLS的優化算法，可以實現自動化的設計優化。LLM可以根據設計需求生成多種設計方案，HLS工具則可以評估這些方案的性能，選擇最佳的實現方式。 增強的驗證能力：LLM可以生成測試用例和驗證環境，與HLS工具的生成代碼相結合，進一步提高設計的可靠性。這樣的驗證過程可以自動化，減少人為錯誤，提高設計的質量。 跨領域的知識融合：LLM可以整合來自不同領域的知識，幫助設計師在硬體設計中考慮更多的因素，如功耗、性能和可擴展性。這種跨領域的知識融合將有助於設計出更為高效和靈活的硬體系統。 總之，將LLM與高階合成等硬體設計工具結合，將為自動化硬體設計開啟新的可能性，並推動硬體設計的進一步發展。

核心概念

本文提出了一套階層式提示技術,可以有效地分步設計複雜的硬體模塊,並開發了一個通用的自動化流水線。這些技術使得較小的開源LLM能夠與大型專有模型相媲美,同時也大幅降低了硬體描述語言生成的時間和成本。

摘要

本文提出了一套階層式提示技術,以提高LLM在複雜硬體設計任務上的性能。

首先,作者介紹了兩種主要的階層式提示方法:

人工驅動的階層式提示(HDHP):人工提供模塊層次結構,LLM負責實現。
純生成式階層式提示(PGHP):LLM自主決定模塊層次結構並逐步實現。

作者實現了一個8步的自動化流水線,稱為ROME,以實現這些階層式提示技術。該流水線包括:

從自然語言描述中提取子模塊列表
逐個生成子模塊的Verilog代碼
使用單元測試反饋修正子模塊
將所有子模塊集成到頂層模塊
對頂層模塊進行測試和仿真

作者還引入了一種"中繼提示"技術,可以有效地在文本完成型LLM中實現階層式提示。

為了評估這些技術,作者設計了一套包含複雜硬體模塊的基準測試集,涵蓋了有/無架構層次的解決方案。實驗結果表明,階層式提示顯著提高了LLM在複雜硬體設計任務上的性能,使得較小的開源LLM能夠與大型專有模型相媲美。此外,階層式提示還大幅縮短了硬體描述語言生成的時間,並降低了LLM的使用成本。

作者還展示了幾個案例研究,包括使用PGHP自動生成了一個完整的MIPS處理器,這是首次實現完全由LLM設計的處理器。

總之,本文提出的階層式提示技術為LLM在硬體設計領域的應用開闢了新的可能性,並為未來的研究提供了有價值的洞見。

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統計資料

階層式提示相比於非階層式提示,在64到1多路複用器、32位元barrel shifter、16位元MIPS處理器和32位元RISC-V處理器的生成時間分別節省了27.23%、51.69%、54.58%和58.8%。
使用階層式提示,GPT-3.5和自訂的Code Llama-Verilog模型能夠自動生成完整的MIPS和RISC-V處理器,而非階層式提示無法實現。

引述

"本文提出了一套階層式提示技術,可以有效地分步設計複雜的硬體模塊,並開發了一個通用的自動化流水線。這些技術使得較小的開源LLM能夠與大型專有模型相媲美,同時也大幅降低了硬體描述語言生成的時間和成本。"
"作者還展示了幾個案例研究,包括使用PGHP自動生成了一個完整的MIPS處理器,這是首次實現完全由LLM設計的處理器。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Rome was Not Built in a Single Step: Hierarchical Prompting for LLM-based Chip Design

by Andre Nakkab... 於 arxiv.org 09-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.18276.pdf

Rome was Not Built in a Single Step: Hierarchical Prompting for LLM-based Chip Design

深入探究

如何進一步提升LLM在PGHP模式下自主決定模塊層次結構的能力?

要進一步提升大型語言模型（LLM）在純生成階層提示（PGHP）模式下自主決定模塊層次結構的能力，可以考慮以下幾個策略：

增強訓練數據集：通過擴展訓練數據集，特別是包含多種硬體設計的範例，來提高LLM對於不同模塊層次結構的理解。這些數據集應該涵蓋各種複雜度的設計，並且標註清楚每個模塊的功能和層次關係。

引入層次結構的示例：在訓練過程中，提供明確的層次結構示例，讓LLM學習如何從高層次的設計需求中提取出子模塊。這可以通過使用人類設計師提供的設計範本來實現，幫助模型理解如何將複雜的設計分解為可管理的部分。

強化學習與反饋機制：結合強化學習技術，讓LLM在生成模塊層次結構後，根據模塊的性能和測試結果進行自我調整。這樣的反饋機制可以幫助模型不斷改進其層次結構的選擇。

多模態學習：考慮將LLM與其他形式的數據（如圖形或電路圖）結合，進行多模態學習。這樣可以幫助模型更好地理解硬體設計的視覺和結構特徵，進而提升其生成階層結構的能力。

除了Verilog,是否可以將階層式提示技術應用於其他硬體描述語言,如VHDL或SystemVerilog?

是的，階層式提示技術不僅可以應用於Verilog，還可以擴展到其他硬體描述語言（HDL），如VHDL和SystemVerilog。這些語言在硬體設計中各有其特點，但基本的設計原則和結構是相似的，因此可以採用類似的階層式提示方法。

VHDL的應用：VHDL是一種強類型的語言，適合於描述複雜的硬體系統。通過階層式提示，LLM可以生成VHDL模塊，並利用其強類型特性來確保生成的代碼在語法和語義上的正確性。

SystemVerilog的優勢：SystemVerilog結合了Verilog的特性和面向對象的編程概念，適合於更高層次的抽象設計。階層式提示技術可以幫助LLM生成更為複雜的SystemVerilog模塊，並利用其強大的驗證功能來提高設計的可靠性。

跨語言的通用性：階層式提示技術的核心在於將複雜的設計分解為可管理的子模塊，這一原則在不同的HDL中都是適用的。因此，無論是Verilog、VHDL還是SystemVerilog，LLM都可以利用階層式提示技術來生成高效的硬體設計。

未來是否可以將LLM與其他硬體設計工具(如高階合成)結合,進一步提升自動化硬體設計的能力?

未來將大型語言模型（LLM）與其他硬體設計工具（如高階合成，HLS）結合，確實有潛力進一步提升自動化硬體設計的能力。這種結合可以帶來以下幾個好處：

設計流程的整合：LLM可以在設計初期生成高層次的設計描述，然後將這些描述轉換為HLS工具可以理解的格式，進而自動生成硬體描述語言（HDL）代碼。這樣的整合可以縮短設計周期，並提高設計的效率。

自動化優化：結合LLM的生成能力和HLS的優化算法，可以實現自動化的設計優化。LLM可以根據設計需求生成多種設計方案，HLS工具則可以評估這些方案的性能，選擇最佳的實現方式。

增強的驗證能力：LLM可以生成測試用例和驗證環境，與HLS工具的生成代碼相結合，進一步提高設計的可靠性。這樣的驗證過程可以自動化，減少人為錯誤，提高設計的質量。

跨領域的知識融合：LLM可以整合來自不同領域的知識，幫助設計師在硬體設計中考慮更多的因素，如功耗、性能和可擴展性。這種跨領域的知識融合將有助於設計出更為高效和靈活的硬體系統。

總之，將LLM與高階合成等硬體設計工具結合，將為自動化硬體設計開啟新的可能性，並推動硬體設計的進一步發展。