HAVEN: LLMs 를 활용한 UVM 테스트벤치 합성용 하이브리드 자동 검증 엔진

집적 회로 (IC) 검증은 IC 개발 주기의 거의 70% 를 차지하며, 최근 연구에서는 대형 언어 모델 (LLMs) 을 활용하여 테스트벤치를 자동으로 생성하고 검증 오버헤드를 줄이는 데 집중해 왔습니다. 그러나 LLM 은 테스트벤치를 올바르게 생성하는 데 어려움을 겪습니다. 고수준 프로그래밍 언어와 달리 하드웨어 기술 언어 (HDLs) 는 LLM 의 학습 데이터에서 극히 드물게 나타나, LLM 이 잘못된 코드를 생성하게 만듭니다. LLM 을 사용하여 유니버설 검증 방법론 (UVM) 테스트벤치 및 시퀀스를 생성할 때 발생하는 과제를 극복하기 위해, 우리는 LLM 이 직접 HDL 을 작성하는 것을 방지하기 위한 HAVEN(Hybrid Automated Verification ENgine) 을 제안합니다. UVM 테스트벤치 생성을 위해 HAVEN 은 설계 사양을 분석하여 구조화된 아키텍처 계획을 수립하도록 LLM 에이전트를 활용합니다. 이후 HAVEN 템플릿 엔진은 사전 정의된 템플릿과 프로토콜별 특정 템플릿을 결합하여 버스 핸드셰이킹 타이밍이 올바른 모든 UVM 구성 요소를 생성합니다. UVM 시퀀스 생성을 위해 HAVEN 은 시퀀스를 미세한 단계 유형으로 분해하는 프로토콜 인식 시퀀스 도메인 전용 언어 (Protocol-Aware Sequence Domain-Specific Language, DSL) 를 도입합니다. 먼저 일련의 사전 정의된 DSL 패턴이 LLM 의 개입 없이 높은 커버리지율을 달성하는 시퀀스를 설정합니다. HAVEN 은覆盖率 갭 보고서 (coverage gap reports) 를 분석하고 추가적인 표적 DSL 시퀀스를 구성하도록 LLM 에이전트를 반복적으로 활용하여 커버리지율을 지속적으로 개선합니다. 이전 연구와 달리, HAVEN 은 제안한 프로토콜 인식 DSL 과 규칙 기반 코드 생성기를 사용하여 모든 UVM 구성 요소 및 UVM 시퀀스를 생성하는 첫 번째 시스템으로, 사전 정의된 프로토콜별 Jinja2 템플릿을 활용합니다. 19 개의 오픈소스 IP 설계 (Direct, Wishbone, AXI4-Lite 세 가지 인터페이스 프로토콜) 에 대한 실험 결과, HAVEN 은 평균 100% 컴파일 성공률, 90.6% 코드 커버리지, 87.9% 기능 커버리지를 달성하여 LLM 보조 테스트벤치 생성 시스템 중 가장 최신 상태 (SOTA) 입니다.