Spec2RTL-Agent: Automatisierte Hardware-Code-Generierung aus komplexen Spezifikationen mittels LLM-Agentensystemen

Spec2RTL-Agent: Automated Hardware Code Generation from Complex Specifications Using LLM Agent Systems

June 16, 2025

Autoren: Zhongzhi Yu, Mingjie Liu, Michael Zimmer, Yingyan Celine Lin, Yong Liu, Haoxing Ren

cs.AI

Zusammenfassung

Trotz jüngster Fortschritte bei der Generierung von Hardware-RTL-Code mit LLMs leiden bestehende Lösungen noch immer unter einer erheblichen Lücke zwischen praktischen Anwendungsszenarien und den Anforderungen der realen RTL-Code-Entwicklung. Bisherige Ansätze konzentrieren sich entweder auf übermäßig vereinfachte Hardwarebeschreibungen oder sind auf umfangreiche menschliche Anleitung angewiesen, um komplexe Spezifikationen zu verarbeiten, was ihre Skalierbarkeit und Automatisierungspotenziale einschränkt. In diesem Papier schließen wir diese Lücke, indem wir ein LLM-Agentensystem, genannt Spec2RTL-Agent, vorschlagen, das darauf ausgelegt ist, komplexe Spezifikationsdokumente direkt zu verarbeiten und entsprechende RTL-Code-Implementierungen zu generieren, wodurch die LLM-basierte RTL-Code-Generierung in Richtung realistischerer Anwendungsszenarien vorangetrieben wird. Um dieses Ziel zu erreichen, führt Spec2RTL-Agent ein neuartiges Multi-Agenten-Kollaborationsframework ein, das drei Schlüsselfaktoren integriert: (1) ein Modul zur logischen Analyse und Verständnisbildung, das Spezifikationen in strukturierte, schrittweise Implementierungspläne übersetzt; (2) ein progressives Codierungs- und Prompt-Optimierungsmodul, das den Code iterativ über mehrere Repräsentationen hinweg verfeinert, um die Korrektheit und Synthetisierbarkeit für die RTL-Konvertierung zu verbessern; und (3) ein adaptives Reflexionsmodul, das die Fehlerquellen während der Generierung identifiziert und nachverfolgt, um einen robusteren Code-Generierungsprozess zu gewährleisten. Anstatt RTL direkt aus natürlicher Sprache zu generieren, erzeugt unser System strategisch synthetisierbaren C++-Code, der dann für HLS optimiert wird. Diese agentengesteuerte Verfeinerung gewährleistet eine größere Korrektheit und Kompatibilität im Vergleich zu naiven direkten RTL-Generierungsansätzen. Wir evaluieren Spec2RTL-Agent anhand von drei Spezifikationsdokumenten und zeigen, dass es präzisen RTL-Code mit bis zu 75 % weniger menschlichen Eingriffen als bestehende Methoden generiert. Dies unterstreicht seine Rolle als das erste vollautomatisierte Multi-Agenten-System für die RTL-Generierung aus unstrukturierten Spezifikationen, das die Abhängigkeit von menschlichem Aufwand im Hardware-Design reduziert.

English

Despite recent progress in generating hardware RTL code with LLMs, existing solutions still suffer from a substantial gap between practical application scenarios and the requirements of real-world RTL code development. Prior approaches either focus on overly simplified hardware descriptions or depend on extensive human guidance to process complex specifications, limiting their scalability and automation potential. In this paper, we address this gap by proposing an LLM agent system, termed Spec2RTL-Agent, designed to directly process complex specification documentation and generate corresponding RTL code implementations, advancing LLM-based RTL code generation toward more realistic application settings. To achieve this goal, Spec2RTL-Agent introduces a novel multi-agent collaboration framework that integrates three key enablers: (1) a reasoning and understanding module that translates specifications into structured, step-by-step implementation plans; (2) a progressive coding and prompt optimization module that iteratively refines the code across multiple representations to enhance correctness and synthesisability for RTL conversion; and (3) an adaptive reflection module that identifies and traces the source of errors during generation, ensuring a more robust code generation flow. Instead of directly generating RTL from natural language, our system strategically generates synthesizable C++ code, which is then optimized for HLS. This agent-driven refinement ensures greater correctness and compatibility compared to naive direct RTL generation approaches. We evaluate Spec2RTL-Agent on three specification documents, showing it generates accurate RTL code with up to 75% fewer human interventions than existing methods. This highlights its role as the first fully automated multi-agent system for RTL generation from unstructured specs, reducing reliance on human effort in hardware design.