GoGoTB: 명세 기반 커버리지 완성을 위한 자율적인 RTL 검증 프레임워크

GoGoTB: Agentic RTL Verification with Specification-Grounded Coverage Closure

기능 검증은 집적 회로(IC) 전방 설계 과정에서 가장 중요한 부분을 차지하며, 실리콘에 도달하는 단 하나의 버그라도 비용이 많이 드는 재설계를 초래할 수 있습니다. 최근의 대규모 언어 모델(LLM)은 이 과정을 자동화할 새로운 기회를 제공하지만, 기존의 LLM 기반 접근 방식은 각 구성 요소를 독립적인 단일 호출로 생성하며, 공유된 컨텍스트가 없어 인터페이스 불일치를 감지하지 못하고 보고되는 커버리지가 명세 요구 사항과 연결되지 않는 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 세 가지 하위 시스템으로 구성된 자율적인 프레임워크인 GoGoTB를 제시합니다: 자율적인 실행 제어 계층, 진화 가능한 지식 시스템 및 명세 기반 커버리지 완성을 위한 시스템입니다. 실행 제어 계층은 모든 도구와 단계 경계에서 결정론적 시행과 LLM 추론을 분리합니다. 지식 시스템은 필요에 따라 방법론 및 설계 관련 전문 지식을 제공합니다. 커버리지 프레임워크는 각 범주를 명명된 명세 동작에 연결하여, 남아 있는 모든 간극이 진단 가능한 근본 원인을 가지고 있으며, 이에 대한 해결책을 제시할 수 있도록 합니다. 8개의 레지스터 전송 수준(RTL) 설계에서 인적 개입 없이 테스트한 결과, GoGoTB는 100%의 환경 생성 성공률을 달성했으며, 평균적으로 98.4%의 라인 커버리지, 97.2%의 브랜치 커버리지, 97.0%의 토글 커버리지 및 83.2%의 기능 커버리지를 보였습니다. 기존 연구에서는 완전한 검증 환경을 생성하거나 동일한 벤치마크에서 의미 있는 커버리지를 달성한 사례가 없습니다.

Functional verification dominates integrated circuit (IC) front-end engineering effort, and a single missed bug that escapes to silicon can trigger a costly respin. Recent large language models (LLMs) offer new opportunities to automate this process, yet existing LLM-based approaches generate each component through independent single-turn calls with no shared context, leaving interface mismatches undetected and reported coverage disconnected from specification requirements. To address these challenges, we present GoGoTB, an agentic framework that achieves end-to-end verification closure through three subsystems: an agentic execution control layer, an evolvable knowledge system, and specification-grounded coverage closure. The execution control layer separates deterministic enforcement from LLM reasoning at every tool and stage boundary. The knowledge system dispatches methodology and design-specific expertise on demand. The coverage framework anchors every bin to a named specification behavior so that each residual gap has a diagnosable root cause and a targeted remedy. Tested on 8 register transfer level (RTL) designs without any human intervention, GoGoTB achieves 100\% environment generation success and averages 98.4\% line, 97.2\% branch, 97.0\% toggle, and 83.2\% functional coverage. No prior work successfully generates a complete verification environment or achieves meaningful coverage on the same benchmarks.