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

요약

HAVEN은 대형 언어 모델(LLMs)의 한계를 극복하고 UVM 테스트벤치를 합성하기 위해 제안된 하이브리드 자동 검증 엔진입니다. 기존 LLM이 HDL 코드 생성에 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해, HAVEN은 설계 사양 분석을 위한 LLM 에이전트와 사전 정의된 템플릿 및 프로토콜 인식 DSL(Domain-Specific Language)을 결합합니다. 이를 통해 UVM 구성 요소와 시퀀스를 높은 정확도와 커버리지로 자동 생성하며, 기존 시스템 대비 최신 상태(SOTA)의 성능을 입증했습니다.

핵심 포인트

• LLMs를 활용한 IC 검증은 효율적이지만, HDL 코드 생성의 어려움 때문에 오류가 발생할 수 있습니다.
• HAVEN은 LLM 에이전트와 규칙 기반 템플릿 엔진을 결합하여 UVM 테스트벤치 및 시퀀스를 구조적으로 합성합니다.
• UVM 시퀀스 생성을 위해 프로토콜 인식 DSL(Domain-Specific Language)을 도입하여 높은 커버리지의 초기 시퀀스를 설정하고, LLM으로 이를 반복 개선합니다.
• HAVEN은 19개 오픈소스 IP 설계에 대해 평균 100% 컴파일 성공률과 90.6% 코드 커버리지를 달성하며 SOTA 성능을 보여줍니다.