摘要

本文探讨了在硬件设计自动化领域中，仅依赖自然语言生成Verilog代码的局限性，并提出了一种多模态生成模型的新方法。该方法结合视觉表示和自然语言处理，旨在提高复杂硬件架构设计的生成效率和准确性。通过引入一个开源的多模态生成模型基准，以及一个视觉和自然语言Verilog查询语言框架，本文展示了多模态模型在Verilog生成任务中显著优于仅依赖自然语言的方法。研究结果表明，这种方法不仅提高了代码生成的准确性，还为未来在大型硬件设计模型时代的硬件设计提供了新的方向。

原理

本文提出的多模态生成模型通过结合视觉信息和自然语言描述来生成Verilog代码。视觉信息提供了硬件设计的空间结构和复杂关系的直观表示，而自然语言则补充了详细的函数和端口描述。这种结合使得模型能够更好地理解设计意图，尤其是在处理具有空间复杂性的硬件架构时。通过使用大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM），模型能够从视觉输入中提取结构信息，并结合自然语言描述生成精确的Verilog代码。

流程

论文介绍了一个端到端的视觉和自然语言硬件协同生成工作流程。该流程分为前端和后端两部分：前端接受自然语言和图像（即硬件结构）输入，输出Verilog文件；后端接受Verilog文件，输出PPA报告、GDSII布局和功能分析报告。前端流程包括视觉和自然语言输入的处理，以及Verilog代码的生成。后端流程则涉及使用开源EDA工具进行ASIC合成。此外，论文还介绍了一种新的查询语言框架VLMQL，用于生成Verilog代码，该框架通过结合视觉和自然语言输入，提高了生成效率和准确性。

应用

本文提出的多模态生成模型和相关技术在硬件设计自动化领域具有广泛的应用前景。随着人工智能和机器学习技术的不断进步，这种方法可以进一步优化，以支持更复杂的硬件设计任务。此外，该技术还可以扩展到其他领域，如电子工程、系统设计等，为这些领域的自动化和智能化提供新的工具和方法。