As the complexity of integrated circuit designs continues to escalate, functional verification becomes increasingly challenging. Reference models, critical for accelerating the verification process, are themselves becoming more intricate and time-consuming to develop. Despite the promise shown by large language models (LLMs) in code programming, effectively generating complex reference models remains a significant hurdle. Therefore, we introduce ChatModel, an LLM-aided agile reference model generation and verification platform. ChatModel streamlines the transition from design specifications to fully functional reference models by integrating design standardization and hierarchical agile modeling. Employing a building-block generation strategy, it not only enhances the design capabilities of LLMs for reference models but also significantly boosts verification efficiency. We evaluated ChatModel on 300 designs of varying complexity, demonstrating substantial improvements in both efficiency and quality of reference model generation. ChatModel achieved a peak performance improvement of 58.99% compared to alternative methods, with notable enhancements in generation stability, and delivered a 9.18x increase in its capacity to produce reference model designs. Moreover, ChatModel accelerates the reference model design and validation cycles by an average of 7.11x over traditional manual approaches. These results highlight the potential of ChatModel to significantly advance the automation of reference model generation and validation.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

LLMS4ALL:大语言模型在各学科科研与应用中的综述
专知会员服务
37+阅读 · 2025年10月4日
《基于大型语言模型的软件工程自动化研究》最新264页
专知会员服务
39+阅读 · 2025年7月14日
WSDM 2024| LLMs助力图学习?基于大模型的图数据增强
专知会员服务
27+阅读 · 2023年11月19日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【泡泡图灵智库】密集相关的自监督视觉描述学习(RAL)
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2018年10月6日
用 LDA 和 LSA 两种方法来降维和做 Topic 建模
AI研习社
13+阅读 · 2018年8月24日
tensorflow LSTM + CTC实现端到端OCR
机器学习研究会
26+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
11+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
11+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
18+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
9+阅读 · 10月20日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员