GoGoTB: AI-агент для RTL-верификации с 98% покрытием

Проблема: разрозненность LLM в верификации

Функциональная верификация занимает доминирующую долю усилий при проектировании интегральных схем. Ошибка, допущенная на этом этапе, может привести к дорогостоящему повторному производству чипа (respin). Существующие подходы на базе больших языковых моделей (LLM) генерируют компоненты независимо, используя однократные запросы без общего контекста. Это приводит к нераспознанным несовпадениям интерфейсов и оторванности метрик покрытия от спецификаций.

Решение: архитектура GoGoTB

Команда авторов (Xin Xin, Jincheng Lou и др.) разработала GoGoTB — agentic-фреймворк, обеспечивающий замкнутый цикл верификации. Система состоит из трех ключевых подсистем:

• Слой управления выполнением (Agentic Execution Control): разделяет детерминированное принуждение и рассуждения LLM на границах каждого инструмента и этапа.
• Эволюционирующая система знаний: диспетчеризирует методологические и специфичные для дизайна знания по запросу.
• Замкнутый цикл покрытия (Specification-Grounded Coverage): привязывает каждый бин покрытия к именованному поведению спецификации, что позволяет диагностировать корневую причину каждого незакрытого пробела.

Результаты: абсолютное покрытие среды

Эксперименты проводились на 8 RTL-дизайнах без какого-либо вмешательства человека. GoGoTB продемонстрировал 100% успех в генерации тестовой среды (environment generation), чего ранее не удавалось достичь ни одной из существующих работ. Метрики покрытия выглядят следующим образом:

Почему это важно

GoGoTB демонстрирует, что агентные системы могут не просто помогать, а полностью брать на себя рутинные задачи фронтенд-инжиниринга. Ключевое отличие от предыдущих попыток — способность системы генерировать полную верификационную среду и связывать каждый пропущенный тест с конкретной спецификацией, что делает процесс отладки предсказуемым и управляемым.

Источник: arXiv cs.AI ↗