HLSTester：基于 LLM 的高级综合行为差异高效测试框架
软件工程
2025-07-28 v3 系统与控制
系统与控制
摘要
在高级综合（HLS）中，使用带有综合指令的 C/C++ 程序可生成用于 FPGA 实现的电路。然而，这些实现中存在的硬件特性和平台相关性可能引入原始 C/C++ 程序与高级综合后电路之间的行为差异。现有方法在 HLS 行为差异测试方面仍不成熟，测试工作流程需要大量人工工作。为此，本文提出 HLSTester，一个由大型语言模型（LLM）辅助的测试框架，高效检测 HLS 中的行为差异。为缓解 LLM 幻觉问题并提高提示质量，借用原始 C/C++ 程序的测试基准来指导 LLM 生成 HLS 兼容的测试基准，有效消除与 HLS 工具不兼容的某些传统 C/C++ 构造。通过在 C/C++ 和 HLS 程序中进行反向切片，确定关键变量以监控其运行频谱，从而实现对差异症状的深入分析。为减少测试时间，引入测试输入生成机制，将动态突变与来自 LLM 基于渐进推理链的见解相结合。此外，通过冗余感知过滤技术跳过生成测试输入的重复硬件测试。实验结果表明，所提出的 LLM 辅助测试框架在加速测试工作流程方面显著优于传统方法和直接在相同 HLS 程序上使用 LLM，同时实现了更高的测试基准模拟通过率。
引用
@article{arxiv.2504.14641,
title = {HLSTester: Efficient Testing of Behavioral Discrepancies with LLMs for High-Level Synthesis},
author = {Kangwei Xu and Bing Li and Grace Li Zhang and Ulf Schlichtmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.14641},
year = {2025}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2407.03889