Principle-Guided Verilog Optimization: IP-Safe Knowledge Transfer via Local-Cloud Collaboration

📄 arXiv: 2508.05675v1 📥 PDF

作者: Jing Wang, Zheng Li, Lei Li, Fan He, Liyu Lin, Yao Lai, Yan Li, Xiaoyang Zeng, Yufeng Guo

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-08-05

备注: Our code and dataset are available at https://github.com/friyawang/VeriOptim

💡 一句话要点

提出IP保护的Verilog优化框架以解决硬件设计安全问题

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

关键词: Verilog优化 知识产权保护 边缘计算 云计算 大型语言模型 硬件设计 安全性 协作框架

📋 核心要点

  1. 现有方法在使用云端LLMs进行RTL代码优化时，面临严重的知识产权泄露风险，限制了其应用。
  2. 本文提出了一种边缘-云协作框架，利用本地小型LLMs进行安全的比较分析，并通过云端LLMs进行针对性代码改进。
  3. 实验结果显示，结合Qwen-2.5-Coder-7B与Deepseek-V3的优化成功率达到66.67%，显著优于单独使用Deepseek-V3和商业模型GPT-4o。

📝 摘要（中文）

近年来，越来越多的研究关注于利用大型语言模型（LLMs）进行寄存器传输级（RTL）代码优化。然而，基于云的LLMs在处理专有硬件设计时存在不可接受的知识产权（IP）泄露风险。本文提出了一种新的场景，要求在不泄露敏感IP信息的情况下优化Verilog代码。我们引入了首个IP保护的边缘-云协作框架，结合了本地小型LLMs与强大的云LLMs的优势。实验结果表明，该框架在优化成功率上显著高于基线方法，展示了在安全硬件设计优化中平衡性能提升与IP保护的新范式。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在优化Verilog代码时，如何在不泄露知识产权的前提下进行有效的代码改进。现有方法在处理专有硬件设计时，容易导致IP信息的泄露，限制了其应用范围。

核心思路：我们提出的框架结合了本地小型LLMs与云端强大LLMs的优势，通过本地模型进行安全的设计原则提取，再利用云端模型进行针对性优化，从而确保IP安全。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：本地小型LLMs用于比较分析和设计原则提取，云端LLMs用于基于提取的原则进行代码优化。流程为：首先进行本地分析，提取设计原则，然后将这些原则用于查询云端LLMs进行优化。

关键创新：本研究的创新点在于首次提出了IP保护的边缘-云协作框架，确保了在优化过程中不泄露敏感信息，与传统方法相比，提供了更高的安全性和优化效果。

关键设计：在模型选择上，使用了Qwen-2.5-Coder-7B进行本地分析，Deepseek-V3进行云端优化。通过对比不同模型组合的性能，发现不同的模型配对在特定优化目标上表现出不同的优势。

📊 实验亮点

实验结果显示，结合Qwen-2.5-Coder-7B与Deepseek-V3的优化成功率达到66.67%，显著高于Deepseek-V3的49.81%和商业模型GPT-4o的55.81%。不同模型组合在特定优化目标上展现出不同的优势，提供了新的研究方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括硬件设计、集成电路优化和嵌入式系统开发等。通过提供安全的优化方案，能够有效保护企业的知识产权，促进硬件设计的创新与发展，具有重要的实际价值和长远影响。

📄 摘要（原文）

Recent years have witnessed growing interest in adopting large language models (LLMs) for Register Transfer Level (RTL) code optimization. While powerful cloud-based LLMs offer superior optimization capabilities, they pose unacceptable intellectual property (IP) leakage risks when processing proprietary hardware designs. In this paper, we propose a new scenario where Verilog code must be optimized for specific attributes without leaking sensitive IP information. We introduce the first IP-preserving edge-cloud collaborative framework that leverages the benefits of both paradigms. Our approach employs local small LLMs (e.g., Qwen-2.5-Coder-7B) to perform secure comparative analysis between paired high-quality target designs and novice draft codes, yielding general design principles that summarize key insights for improvements. These principles are then used to query stronger cloud LLMs (e.g., Deepseek-V3) for targeted code improvement, ensuring that only abstracted and IP-safe guidance reaches external services. Our experimental results demonstrate that the framework achieves significantly higher optimization success rates compared to baseline methods. For example, combining Qwen-2.5-Coder-7B and Deepseek-V3 achieves a 66.67\% optimization success rate for power utilization, outperforming Deepseek-V3 alone (49.81\%) and even commercial models like GPT-4o (55.81\%). Further investigation of local and cloud LLM combinations reveals that different model pairings exhibit varying strengths for specific optimization objectives, with interesting trends emerging when varying the number of comparative code pairs. Our work establishes a new paradigm for secure hardware design optimization that balances performance gains with IP protection.