大語言模型在RTL代碼生成中的應(yīng)用：從需求到可綜合代碼的自動化路徑

隨著芯片設(shè)計復(fù)雜度的指數(shù)級增長，傳統(tǒng)基于手工編寫的RTL（寄存器傳輸級）代碼開發(fā)模式面臨效率瓶頸。大語言模型（LLM）憑借其強大的自然語言理解與代碼生成能力，為RTL代碼自動化生成提供了全新路徑。本文從需求分析、架構(gòu)設(shè)計、代碼生成到驗證優(yōu)化，系統(tǒng)探討LLM在RTL設(shè)計全流程中的應(yīng)用，并分析其技術(shù)挑戰(zhàn)與未來方向。