ViTAD: Timing Violation-Aware Debugging of RTL Code using Large Language Models

📄 arXiv: 2508.13257v1 📥 PDF

作者: Wenhao Lv, Yingjie Xia, Xiyuan Chen, Li Kuang

分类: cs.AR, cs.AI

发布日期: 2025-08-18

💡 一句话要点

提出ViTAD以解决RTL代码中的时序违规调试问题

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

关键词: 时序优化 RTL设计 大型语言模型 自动化调试 信号时序依赖图 集成电路 知识检索

📋 核心要点

  1. 现有的时序优化方法过于依赖人工经验，导致效率低下且难以应对复杂的时序违规问题。
  2. ViTAD通过构建信号时序依赖图并结合大型语言模型，自动化分析时序违规的根本原因并生成修复策略。
  3. 实验表明，ViTAD在修复时序违规方面的成功率为73.68%，显著高于传统方法的54.38%。

📝 摘要（中文）

在现代超大规模集成电路设计流程中，寄存器传输级（RTL）阶段是时序优化的关键环节。及时解决时序违规问题至关重要，因为现代系统对速度的要求越来越高，哪怕是微小的时序违规也可能导致功能失效或系统崩溃。传统的时序优化方法依赖于人工经验，工程师需要反复分析时序报告并进行调试。为此，本文提出了ViTAD方法，能够高效分析时序违规的根本原因并动态生成针对性的修复策略。通过解析Verilog代码和时序报告，构建信号时序依赖图（STDG），并利用大型语言模型（LLMs）推断违规原因，最终从领域特定知识库中检索相关调试知识，生成定制化的修复方案。实验结果表明，该方法在修复时序违规方面的成功率达到73.68%，相比仅使用LLM的基线提升了19.30%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现代VLSI设计中RTL阶段的时序违规调试问题。现有方法依赖人工分析时序报告，效率低且容易出错。

核心思路：ViTAD的核心思路是通过解析Verilog代码和时序报告，构建信号时序依赖图（STDG），并利用大型语言模型推断违规原因，从而实现自动化调试。

技术框架：该方法的整体架构包括三个主要模块：1) Verilog代码和时序报告解析，2) 信号时序依赖图的构建与违规路径分析，3) 从知识库中检索相关调试知识并生成修复方案。

关键创新：ViTAD的创新在于结合了信号时序依赖图与大型语言模型，能够动态生成针对性的修复策略，这是传统方法所不具备的。

关键设计：在技术细节上，ViTAD对信号时序依赖图的构建进行了优化，并设计了特定的知识检索机制，以确保生成的修复方案具有针对性和有效性。

📊 实验亮点

ViTAD在修复时序违规方面的实验结果显示，成功率达到73.68%，相比于仅使用大型语言模型的54.38%有显著提升，提升幅度达到19.30%。这一结果表明ViTAD在自动化调试中的有效性和优势。

🎯 应用场景

ViTAD方法在集成电路设计领域具有广泛的应用潜力，能够显著提高时序违规调试的效率，降低人工干预的需求。随着集成电路设计复杂性的增加，该方法的实际价值将愈加凸显，未来可能推动自动化设计工具的发展。

📄 摘要（原文）

In modern Very Large Scale Integrated (VLSI) circuit design flow, the Register-Transfer Level (RTL) stage presents a critical opportunity for timing optimization. Addressing timing violations at this early stage is essential, as modern systems demand higher speeds, where even minor timing violations can lead to functional failures or system crashes. However, traditional timing optimization heavily relies on manual expertise, requiring engineers to iteratively analyze timing reports and debug. To automate this process, this paper proposes ViTAD, a method that efficiently analyzes the root causes of timing violations and dynamically generates targeted repair strategies. Specifically, we first parse Verilog code and timing reports to construct a Signal Timing Dependency Graph (STDG). Based on the STDG, we perform violation path analysis and use large language models (LLMs) to infer the root causes of violations. Finally, by analyzing the causes of violations, we selectively retrieve relevant debugging knowledge from a domain-specific knowledge base to generate customized repair solutions. To evaluate the effectiveness of our method, we construct a timing violation dataset based on real-world open-source projects. This dataset contains 54 cases of violations. Experimental results show that our method achieves a 73.68% success rate in repairing timing violations, while the baseline using only LLM is 54.38%. Our method improves the success rate by 19.30%.