大型语言模型（LLM）在生成高质量内容方面表现出了令人印象深刻的能力，引发了人们对其应用于硬件设计的兴趣。通过协助将人类指令翻译成硬件设计（例如硬件代码），LLM有可能简化硬件开发的劳动密集型过程。不幸的是，由于缺乏高质量、可公开访问的硬件代码数据集，用于硬件设计的LLM的开发受到了严重阻碍。具体而言，缺乏足够的数据集阻碍了LLM的有效微调，而LLM是为其配备硬件领域知识并减少其在预训练期间对硬件特定数据的有限暴露的关键方法。因此，这种短缺严重阻碍了LLM辅助硬件代码生成的进展。
为了表现大型语言模型特色，ICCAD2024年特别新设立LLM for Hardware Design Contest。
LLM4HWDesign竞赛旨在为硬件代码生成构建大规模、高质量的Verilog代码生成数据集。在基于LLM的硬件代码生成中引发一场类似ImageNet的革命。为了实现这一目标，LLM4HWDesign竞赛鼓励参与者收集数据样本，并开发创新的数据清理和标记技术，以有效提高硬件代码生成数据集的规模和质量，为推进LLM辅助硬件设计工作流程建立关键基础设施。
最终，做为第一次相关比赛，山东大学SDUAES获得第二名，第一名是来自南佛罗里达大学的VeriBest获得第一名。
恭喜山东大学SDUAES！
感谢东南大学曹鹏老师提供的信息。
