Make Every Move Count: LLM-based High-Quality RTL Code Generation Using MCTS

📄 arXiv: 2402.03289v1 📥 PDF

作者: Matthew DeLorenzo, Animesh Basak Chowdhury, Vasudev Gohil, Shailja Thakur, Ramesh Karri, Siddharth Garg, Jeyavijayan Rajendran

分类: cs.LG, cs.AI, cs.AR

发布日期: 2024-02-05

💡 一句话要点

提出基于LLM和MCTS的高质量RTL代码生成方法以解决PPA效率问题

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

关键词: 大型语言模型 寄存器传输级 蒙特卡罗树搜索 代码生成 性能优化 电子设计自动化 功能正确性

📋 核心要点

  1. 现有的LLM在RTL代码生成中存在编译失败和PPA效率低下的问题，缺乏对PPA的有效关注。
  2. 本文提出了一种结合MCTS的自动化变换器解码算法，旨在生成高质量的RTL代码。
  3. 实验结果显示，该方法在功能正确性上优于传统提示方法，并在16位加法器设计中实现了31.8%的性能提升。

📝 摘要（中文）

现有的大型语言模型（LLMs）在寄存器传输级（RTL）代码生成中面临编译失败及功耗、性能和面积（PPA）效率不足等挑战。这主要源于传统变换器解码算法缺乏对PPA的关注。为此，本文提出了一种自动化的变换器解码算法，结合蒙特卡罗树搜索（MCTS）进行前瞻性指导，从而生成可编译、功能正确且PPA优化的代码。通过对经过微调的语言模型在RTL代码集上的实证评估，结果表明该技术在功能正确性上优于仅依赖提示的方法，并有效解决了传统LLM的PPA无意识缺陷。在最大设计（16位加法器）中，该技术实现了31.8%的面积-延迟乘积改进。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLM在RTL代码生成中面临的编译失败和PPA效率不足的问题。传统方法缺乏对PPA的关注，导致生成的代码在实际应用中表现不佳。

核心思路：论文提出的解决方案是将蒙特卡罗树搜索（MCTS）与变换器解码算法相结合，通过前瞻性指导生成更高质量的RTL代码。这种设计旨在提高代码的功能正确性和PPA效率。

技术框架：整体架构包括数据输入、MCTS模块、变换器解码模块和输出生成。MCTS模块负责探索可能的代码生成路径，而变换器解码模块则基于MCTS的指导生成最终代码。

关键创新：最重要的创新在于将MCTS引入变换器解码过程，使得生成的代码不仅功能正确，还能在PPA方面达到优化。这一方法与传统的提示方法本质上不同，后者往往忽视了PPA的影响。

关键设计：在技术细节上，论文对MCTS的搜索深度、变换器的参数设置及损失函数进行了优化，以确保生成代码的质量和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在功能正确性上优于传统的提示方法，并在16位加法器的设计中实现了31.8%的面积-延迟乘积改进，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括集成电路设计、嵌入式系统开发以及其他需要高效RTL代码生成的场景。通过提高代码生成的质量和效率，能够显著降低设计周期和成本，推动电子设计自动化（EDA）领域的发展。

📄 摘要（原文）

Existing large language models (LLMs) for register transfer level code generation face challenges like compilation failures and suboptimal power, performance, and area (PPA) efficiency. This is due to the lack of PPA awareness in conventional transformer decoding algorithms. In response, we present an automated transformer decoding algorithm that integrates Monte Carlo tree-search for lookahead, guiding the transformer to produce compilable, functionally correct, and PPA-optimized code. Empirical evaluation with a fine-tuned language model on RTL codesets shows that our proposed technique consistently generates functionally correct code compared to prompting-only methods and effectively addresses the PPA-unawareness drawback of naive large language models. For the largest design generated by the state-of-the-art LLM (16-bit adder), our technique can achieve a 31.8% improvement in the area-delay product.