ChiseLLM: Fortschritte in der Chisel-Codegenerierung durch KI-gestützte Methoden

Chisel und KI: ChiseLLM optimiert Hardware-Entwicklung mit großen Sprachmodellen

Die agile Hardware-Entwicklungsmethodik (AHDM) gewinnt durch die steigende Nachfrage nach domänenspezifischer Architektur (DSA) zunehmend an Bedeutung. Hardware Construction Languages (HCLs) wie Chisel ermöglichen durch ihre Abstraktionsfähigkeiten eine effiziente Umsetzung der AHDM. Große Sprachmodelle (LLMs) haben in der Codegenerierung bereits beachtliche Erfolge erzielt, stehen jedoch bei der Generierung von Chisel-Code noch vor Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich der syntaktischen Korrektheit und Designvariabilität.

Während sogenannte "Reasoning Models", also LLMs mit verbesserten Schlussfolgerungsfähigkeiten, durch Testzeit-Skalierungstechniken die Codegenerierung deutlich verbessert haben, zeigt sich, dass diese Modelle ohne Domänenanpassung für die Chisel-Codegenerierung nur begrenzt nutzbar sind. Ein neuartiger Ansatz namens ChiseLLM adressiert diese Problematik durch eine Kombination aus Datenverarbeitung und -transformation, promptgesteuerter Synthese von Denkschritten und domänenangepasster Modellschulung.

Der ChiseLLM-Ansatz im Detail

ChiseLLM basiert auf drei Säulen: Erstens wurden hochwertige Datensätze aus öffentlich verfügbaren RTL-Code-Ressourcen erstellt. Zweitens wird das Modell durch Prompt-Verbesserungsmethoden angeleitet, strukturierte Denkmuster zu übernehmen. Drittens erfolgte ein domänenspezifisches Training des Modells, um die Leistung in der Chisel-Codegenerierung zu optimieren.

Die Prompt-Steuerung spielt eine entscheidende Rolle, indem sie dem Modell den Kontext und die gewünschten Eigenschaften des generierten Codes vorgibt. Durch die gezielte Gestaltung der Prompts kann die Qualität und Variabilität des generierten Chisel-Codes deutlich verbessert werden.

Verbesserte Leistung und Variabilität

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass ChiseLLM-7B und ChiseLLM-32B, zwei Varianten des Modells mit unterschiedlicher Größe, die syntaktische Korrektheit im Vergleich zu Basismodellen um 18,85% bzw. 26,32% steigern konnten. Besonders bemerkenswert ist die Steigerung der Designvariabilität um 47,58% im Vergleich zu herkömmlichen Reasoning Models. Dies ermöglicht die Generierung von vielfältigerem und flexiblerem Chisel-Code, der den Anforderungen der AHDM besser gerecht wird.

Öffentliche Verfügbarkeit und zukünftige Forschung

Die Entwickler von ChiseLLM haben die Datensätze und Modelle öffentlich zugänglich gemacht. Dies ermöglicht nicht nur den direkten Einsatz der Modelle in der Praxis, sondern bietet auch eine solide Grundlage für zukünftige Forschungsarbeiten im Bereich der Chisel-Codegenerierung mit LLMs. ChiseLLM stellt somit einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung der AHDM dar und eröffnet neue Möglichkeiten für die effiziente Entwicklung von domänenspezifischer Hardware.

Durch die Kombination von Reasoning-Fähigkeiten, domänenspezifischem Training und optimierter Prompt-Steuerung bietet ChiseLLM ein leistungsstarkes und kosteneffektives Werkzeug für die HCL-basierte AHDM. Die öffentliche Verfügbarkeit der Modelle und Datensätze trägt zur Demokratisierung der Technologie bei und fördert die Weiterentwicklung des Feldes.

Bibliographie: https://arxiv.org/abs/2504.19144 https://arxiv.org/html/2504.19144v1 https://huggingface.co/papers/2504.19144 https://huggingface.co/papers https://papers.cool/arxiv/cs.AR