Spec2RTL-Agent: Generación Automatizada de Código de Hardware a partir de Especificaciones Complejas Utilizando Sistemas de Agentes Basados en LLM

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

June 16, 2025

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

cs.AI

Resumen

A pesar de los avances recientes en la generación de código RTL de hardware con LLMs, las soluciones existentes aún presentan una brecha considerable entre los escenarios de aplicación práctica y los requisitos del desarrollo de código RTL en el mundo real. Los enfoques previos se centran en descripciones de hardware excesivamente simplificadas o dependen de una guía humana extensa para procesar especificaciones complejas, lo que limita su escalabilidad y potencial de automatización. En este artículo, abordamos esta brecha proponiendo un sistema de agente LLM, denominado Spec2RTL-Agent, diseñado para procesar directamente documentación de especificaciones complejas y generar implementaciones de código RTL correspondientes, avanzando hacia entornos de aplicación más realistas en la generación de código RTL basada en LLMs. Para lograr este objetivo, Spec2RTL-Agent introduce un marco de colaboración multiagente novedoso que integra tres facilitadores clave: (1) un módulo de razonamiento y comprensión que traduce las especificaciones en planes de implementación estructurados y paso a paso; (2) un módulo de codificación progresiva y optimización de prompts que refina iterativamente el código a través de múltiples representaciones para mejorar la corrección y la sintetizabilidad para la conversión RTL; y (3) un módulo de reflexión adaptativa que identifica y rastrea el origen de errores durante la generación, asegurando un flujo de generación de código más robusto. En lugar de generar RTL directamente a partir de lenguaje natural, nuestro sistema genera estratégicamente código C++ sintetizable, que luego se optimiza para HLS. Este refinamiento impulsado por agentes asegura una mayor corrección y compatibilidad en comparación con enfoques ingenuos de generación directa de RTL. Evaluamos Spec2RTL-Agent en tres documentos de especificaciones, demostrando que genera código RTL preciso con hasta un 75% menos de intervenciones humanas que los métodos existentes. Esto destaca su papel como el primer sistema multiagente completamente automatizado para la generación de RTL a partir de especificaciones no estructuradas, reduciendo la dependencia del esfuerzo humano en el diseño de hardware.

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.