Spec2RTL-Agent: Geração Automatizada de Código de Hardware a partir de Especificações Complexas Utilizando Sistemas de Agentes com 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

Resumo

Apesar dos recentes avanços na geração de código RTL de hardware com LLMs, as soluções existentes ainda enfrentam uma lacuna substancial entre os cenários de aplicação prática e os requisitos do desenvolvimento real de código RTL. As abordagens anteriores focam em descrições de hardware excessivamente simplificadas ou dependem de orientação humana extensa para processar especificações complexas, limitando sua escalabilidade e potencial de automação. Neste artigo, abordamos essa lacuna propondo um sistema de agente LLM, denominado Spec2RTL-Agent, projetado para processar diretamente documentação de especificações complexas e gerar implementações de código RTL correspondentes, avançando a geração de código RTL baseada em LLM para cenários de aplicação mais realistas. Para atingir esse objetivo, o Spec2RTL-Agent introduz um novo framework de colaboração multiagente que integra três facilitadores principais: (1) um módulo de raciocínio e compreensão que traduz especificações em planos de implementação estruturados e passo a passo; (2) um módulo de codificação progressiva e otimização de prompts que refina iterativamente o código em múltiplas representações para melhorar a correção e a sintetizabilidade para conversão RTL; e (3) um módulo de reflexão adaptativa que identifica e rastreia a origem de erros durante a geração, garantindo um fluxo de geração de código mais robusto. Em vez de gerar RTL diretamente a partir de linguagem natural, nosso sistema gera estrategicamente código C++ sintetizável, que é então otimizado para HLS. Esse refinamento orientado por agentes garante maior correção e compatibilidade em comparação com abordagens ingênuas de geração direta de RTL. Avaliamos o Spec2RTL-Agent em três documentos de especificação, mostrando que ele gera código RTL preciso com até 75% menos intervenções humanas do que os métodos existentes. Isso destaca seu papel como o primeiro sistema multiagente totalmente automatizado para geração de RTL a partir de especificações não estruturadas, reduzindo a dependência do esforço humano no design 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.