Spec2RTL-Agent: Generazione Automatica di Codice Hardware da Specifiche Complesse Utilizzando Sistemi Agenti Basati su LLM

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

June 16, 2025

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

cs.AI

Abstract

Nonostante i recenti progressi nella generazione di codice RTL per hardware utilizzando LLM, le soluzioni esistenti presentano ancora un divario sostanziale tra gli scenari di applicazione pratica e i requisiti dello sviluppo di codice RTL nel mondo reale. Gli approcci precedenti si concentrano su descrizioni hardware eccessivamente semplificate o dipendono da un'ampia guida umana per elaborare specifiche complesse, limitandone la scalabilità e il potenziale di automazione. In questo articolo, affrontiamo questo divario proponendo un sistema di agenti LLM, denominato Spec2RTL-Agent, progettato per elaborare direttamente documentazione di specifiche complesse e generare le corrispondenti implementazioni di codice RTL, avvicinando la generazione di codice RTL basata su LLM a contesti applicativi più realistici. Per raggiungere questo obiettivo, Spec2RTL-Agent introduce un innovativo framework di collaborazione multi-agente che integra tre abilitatori chiave: (1) un modulo di ragionamento e comprensione che traduce le specifiche in piani di implementazione strutturati e passo-passo; (2) un modulo di codifica progressiva e ottimizzazione dei prompt che affina iterativamente il codice attraverso multiple rappresentazioni per migliorarne la correttezza e la sintetizzabilità per la conversione RTL; e (3) un modulo di riflessione adattiva che identifica e traccia l'origine degli errori durante la generazione, garantendo un flusso di generazione del codice più robusto. Invece di generare direttamente RTL da linguaggio naturale, il nostro sistema genera strategicamente codice C++ sintetizzabile, che viene poi ottimizzato per HLS. Questo affinamento guidato da agenti assicura una maggiore correttezza e compatibilità rispetto agli approcci ingenui di generazione diretta di RTL. Valutiamo Spec2RTL-Agent su tre documenti di specifiche, dimostrando che genera codice RTL accurato con fino al 75% in meno di interventi umani rispetto ai metodi esistenti. Ciò evidenzia il suo ruolo come primo sistema multi-agente completamente automatizzato per la generazione di RTL da specifiche non strutturate, riducendo la dipendenza dallo sforzo umano nella progettazione 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.