CPPL：编译器介导框架让大语言模型硬件设计更可靠、易分析且适合后端优化

CPPL编译器介导框架助力大语言模型硬件设计提高正确性且适合后端优化跳转至主要内容可点击康奈尔大学查看相关信息。了解 arXiv 如何成为独立非营利组织。我们衷心感谢西蒙斯基金会、会员机构和所有贡献者的支持。也可捐赠。可点击arXiv 标志查看相关内容。[计算机科学] arXiv:2605.17892帮助 | 高级搜索搜索范围涵盖所有字段标题、作者、摘要、评论、期刊参考文献、ACM 分类、MSC 分类、报告编号、arXiv 标识符、DOI、ORCID、arXiv 作者 ID、帮助页面、全文搜索可点击arXiv 标志查看相关内容。可点击康奈尔大学标志查看相关内容。搜索快速链接登录帮助页面关于计算机科学 硬件架构arXiv:2605.17892(计算机科学)[于 2026 年 5 月 18 日提交]标题为《CPPL一种电路提示编程语言》作者包括尹硕、王艺禾、邹兰成、姚旭峰、陈廷欢、白晨、王正荣、何宗毅、余蓓。可查看由尹硕等 9 位作者撰写的论文《CPPL一种电路提示编程语言》的相关版本查看 PDFHTML实验版摘要显示大语言模型LLMs在寄存器传输级RTL设计自动化方面有潜力但直接生成 RTL 存在验证、优化及集成难题。像 CIRCT 这样的硬件编译器基础设施虽提供了类型化的中间表示、合法性检查和优化过程但当前大语言模型很难生成原始的编译器中间表示IR。本文提出的 CPPL 是一个由编译器介导的设计框架它将大语言模型辅助的硬件生成转化为可静态检查的前端问题而非无约束的 RTL 文本生成任务。CPPL 将用于声明模块接口和层次结构的 Python 前端领域特定语言DSL与 CPPL IR 相结合CPPL IR 是基于 JSON 的电路 IR便于大语言模型使用。编译器从声明的模块端口推断操作宽度验证生成的 IR检查层次结构和端口绑定并将结果确定性地转换为 CIRCT 以生成可综合的 Verilog 代码。在 RTLLM 基准测试中与直接生成 Verilog 和直接生成 CIRCT IR 相比CPPL 提高了功能正确性同时 CIRCT 优化减少了综合后 AIG 节点的数量。这些结果表明由编译器介导的接口可使大语言模型辅助的硬件设计更可靠、更易于分析且更适合后端优化。CPPL 可在 此链接 获取。学科分类| 硬件架构 (cs.AR)---|---引用格式| [arXiv:2605.17892] [cs.AR]|或者对于此版本使用 [arXiv:2605.17892v1] [cs.AR]| https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.17892聚焦了解更多arXiv 通过 DataCite 分配的 DOI待注册提交历史来自尹硕 [查看邮箱][v1]2026 年 5 月 18 日周一05:54:55 UTC1137 KB全文链接访问论文可查看由尹硕等 9 位作者撰写的论文《CPPL一种电路提示编程语言》的相关版本查看 PDFHTML实验版TeX 源代码查看许可协议当前浏览上下文计算机科学 - 硬件架构cs.AR[ 上一篇] | [下一篇 ][最新文章] | [近期文章] |[2026 年 5 月]切换浏览方式[按计算机科学分类浏览]参考文献与引用美国国家航空航天局天文数据系统NASA ADS谷歌学术语义学者导出 BibTeX 引用 加载中...BibTeX 格式引用×加载中...数据来源书签可点击也可点击。文献工具文献与引用工具可切换文献浏览器 。文献浏览器 ([什么是文献浏览器])可切换关联论文 。关联论文 ([什么是关联论文])可切换文献图谱 。文献图谱 ([什么是文献图谱])可切换scite.ai 。scite 智能引用 ([什么是智能引用])代码、数据与媒体与本文相关的代码、数据和媒体可切换alphaXiv 。alphaXiv ([什么是 alphaXiv])可切换代码链接 。CatalyzeX 论文代码查找器 ([什么是 CatalyzeX])可切换DagsHub 。DagsHub ([什么是 DagsHub])可切换GotitPub 。Gotit.pub ([什么是 GotitPub])可切换Huggingface 。Hugging Face ([什么是 Huggingface])可切换ScienceCast 。ScienceCast ([什么是 ScienceCast])演示演示项目可切换Replicate 。Replicate ([什么是 Replicate])可切换Hugging Face Spaces 。Hugging Face Spaces ([什么是 Spaces])可切换TXYZ.AI 。TXYZ.AI ([什么是 TXYZ.AI])相关论文推荐器与搜索工具可点击影响力花图链接。影响力花图 ([什么是影响力花图])可切换CORE 推荐器 。CORE 推荐器 ([什么是 CORE])作者会议机构主题关于 arXivLabsarXivLabs与社区合作伙伴开展的实验项目arXivLabs 是一个框架允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 功能。与 arXivLabs 合作的个人和组织都认同并接受我们的开放、社区、卓越和用户数据隐私价值观。arXiv 致力于践行这些价值观并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。你是否有一个能为 arXiv 社区增值的项目想法了解更多关于 arXivLabs 的信息。[本文的哪些作者是认可者] | [禁用 MathJax] ([什么是 MathJax])关于帮助联系 arXiv 点击此处联系 [ 联系我们]订阅 arXiv 邮件列表 点击此处订阅 [ 订阅]版权隐私政策网络无障碍协助[arXiv 运行状态 ]