EvoVerilog: Large Langugage Model Assisted Evolution of Verilog Code

📄 arXiv: 2508.13156v1 📥 PDF

作者: Ping Guo, Yiting Wang, Wanghao Ye, Yexiao He, Ziyao Wang, Xiaopeng Dai, Ang Li, Qingfu Zhang

分类: cs.AR, cs.AI

发布日期: 2025-06-26

💡 一句话要点

提出EvoVerilog以解决Verilog代码生成的自动化问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 Verilog代码生成 进化算法 自动化设计 硬件描述语言

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖人工干预和特定数据集微调，限制了自动化设计的可扩展性。
  2. EvoVerilog结合了大型语言模型的推理能力与进化算法，能够自动生成和优化Verilog代码。
  3. 实验结果显示EvoVerilog在多个基准测试中表现优异，显著提升了设计的多样性和资源利用效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自动生成Verilog硬件描述语言代码方面展现出巨大潜力，这对于减少硬件设计中复杂且易出错的人工工作至关重要。然而，现有方法主要依赖人工干预和经过精心策划的数据集进行微调，限制了其在自动化设计工作流中的可扩展性。为了解决这些问题，本文提出了EvoVerilog，一个结合了LLMs推理能力与进化算法的框架，能够自动生成和优化Verilog代码。EvoVerilog采用多目标、基于种群的搜索策略，探索广泛的设计可能性，且无需人工干预。实验结果表明，EvoVerilog在VerilogEval-Machine和VerilogEval-Human基准测试中分别达到了89.1和80.2的pass@10分数，展示了其在多样化设计探索和资源利用优化方面的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决Verilog代码生成中的自动化问题，现有方法过于依赖人工干预和特定数据集，导致可扩展性不足。

核心思路：EvoVerilog通过结合大型语言模型的推理能力与进化算法，采用无人工干预的方式自动生成和优化Verilog代码，从而提高设计效率和多样性。

技术框架：EvoVerilog的整体架构包括数据输入模块、LLM推理模块、进化算法模块和结果输出模块。首先，输入设计需求，LLM生成初步代码，然后通过进化算法进行多目标优化，最终输出优化后的Verilog代码。

关键创新：EvoVerilog的核心创新在于将LLMs与进化算法相结合，形成了一种新的自动化设计框架，克服了传统方法的局限性，能够在无需人工干预的情况下探索多样化的设计方案。

关键设计：在设计过程中，EvoVerilog设置了多目标优化参数，采用适应度函数来评估生成代码的性能，同时利用种群策略确保设计的多样性，具体的网络结构和损失函数设计尚未详细披露。

📊 实验亮点

EvoVerilog在VerilogEval-Machine和VerilogEval-Human基准测试中分别取得了89.1和80.2的pass@10分数，显著优于现有方法，展示了其在多样化设计探索和资源优化方面的卓越能力。

🎯 应用场景

EvoVerilog的研究成果在硬件设计领域具有广泛的应用潜力，能够显著提高Verilog代码的生成效率，减少人工干预，适用于集成电路设计、FPGA开发等多个领域。未来，该框架可能推动更智能的自动化设计工具的发展，提升硬件设计的整体效率和可靠性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated great potential in automating the generation of Verilog hardware description language code for hardware design. This automation is critical to reducing human effort in the complex and error-prone process of hardware design. However, existing approaches predominantly rely on human intervention and fine-tuning using curated datasets, limiting their scalability in automated design workflows. Although recent iterative search techniques have emerged, they often fail to explore diverse design solutions and may underperform simpler approaches such as repeated prompting. To address these limitations, we introduce EvoVerilog, a novel framework that combines the reasoning capabilities of LLMs with evolutionary algorithms to automatically generate and refine Verilog code. EvoVerilog utilizes a multiobjective, population-based search strategy to explore a wide range of design possibilities without requiring human intervention. Extensive experiments demonstrate that EvoVerilog achieves state-of-the-art performance, with pass@10 scores of 89.1 and 80.2 on the VerilogEval-Machine and VerilogEval-Human benchmarks, respectively. Furthermore, the framework showcases its ability to explore diverse designs by simultaneously generating a variety of functional Verilog code while optimizing resource utilization.