STELLAR: Strukturbasierter LLM-Ansatz für SystemVerilog Assertions

In der Formalen Verifikation (FV) sind SystemVerilog Assertions (SVAs) entscheidend, doch das manuelle Schreiben dieser Assertions ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Aktuelle Ansätze, die große Sprachmodelle (LLMs) nutzen, erzeugen entweder Assertions von Grund auf neu oder berücksichtigen die strukturellen Muster von Hardwaredesigns und Experten-Assertions nicht.

STELLAR ist das erste Framework, das die Generierung von SVAs mithilfe von LLMs strukturell anleitet. Dabei werden Register-Transfer-Logic (RTL)-Blöcke als abstrakte Syntaxbaum-Fingerabdrücke (AST) dargestellt, aus einer Wissensdatenbank werden strukturell relevante RTL‑SVA-Paare abgerufen und in strukturierte Prompt‑Formate integriert.

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass STELLAR die Syntaxkorrektheit, stilistische Übereinstimmung und funktionale Richtigkeit deutlich verbessert. Diese Fortschritte unterstreichen die Bedeutung strukturbasierter Retrieval-Methoden als vielversprechenden Ansatz für die industrielle Formale Verifikation.