В современном мире стремительного развития технологий искусственного интеллекта и автоматизации особое значение приобретают инструменты, способные облегчить и усовершенствовать процессы аппаратного проектирования. Одной из таких инноваций является использование больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) для решения задач, связанных с проектированием цифровых схем и их проверкой. С появлением бенчмарка Comprehensive Verilog Design Problems (CVDP) открываются новые горизонты для оценки и совершенствования LLM в области Verilog RTL – ключевого языка описания аппаратуры. CVDP представляет собой обширный и многосторонний набор задач, способствующий развитию исследовательских работ и внедрению практических решений в проектирование и верификацию аппаратных модулей. Вероятно, для многих инженеров и исследователей термин Verilog знаком как язык описания аппаратных средств, широко применяемый для проектирования цифровой логики на уровне регистровых передач (Register Transfer Level, RTL).
Процесс создания RTL-моделей традиционно требует значительных знаний и опыта, а также серьезных временных затрат на валидацию и отладку. Возникает потребность в автоматизации этих процессов и повышении точности модулей через применение интеллектуальных систем. В этом контексте CVDP становится надежным инструментом для измерения эффективности и возможностей LLM, предназначенных для решения задач, связанных с Verilog. Данный бенчмарк включает в себя 783 тщательно подобранных проблемы, распределенных по 13 категориям, что охватывает широкий спектр задач от генерации RTL-кода до его проверки, отладки и согласования со спецификациями. Особенность CVDP — предоставление задач в двух форматах: неагентском и агентском, что позволяет моделям работать как самостоятельно, так и в условиях взаимодействия с внешней средой или другими инструментами.
Отметим, что уровень сложности задач в CVDP значительно выше по сравнению с предыдущими решениями. Современные модели, несмотря на свои высокие возможности, демонстрируют проходимость кода не выше 34% pass@1, что свидетельствует о серьезных вызовах в области автоматизации аппаратного проектирования с помощью LLM. Особенно сложными для моделей оказались агентские задачи, связанные с повторным использованием RTL-кода и проведением его комплексной верификации. Это подчеркивает необходимость дальнейших исследований в области синтеза и проверки цифровых систем с применением искусственного интеллекта. Важным аспектом является методика оценки и проверки результатов, используемая в CVDP.
Для этого применяются открытые инструменты и инфраструктуры, позволяющие объективно оценивать качество кода и его корректность. Задачи на понимание и интерпретацию кода проверяются с помощью метрик BLEU, а также с использованием механизмов глубокого машинного обучения для автоматического судейства. Комплексный и научно обоснованный подход к созданию и оценке бенчмарка делает его ценным ресурсом для исследователей, разработчиков и инженеров, ориентированных на оптимизацию процессов аппаратного проектирования. Практические преимущества внедрения CVDP остаются очевидными: организации, использующие LLM для проектирования, могут четко понять сильные и слабые стороны своих моделей, получить объективные метрики и выявить направления для улучшения. Это позволяет создавать более надежные, эффективные и адаптивные инструменты автоматизации.
