Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) se han mostrado prometedores en la generación de código RTL a partir de descripciones en lenguaje natural, pero los métodos existentes permanecen estáticos y luchan por adaptarse a los requisitos de diseño en evolución, lo que puede provocar una deriva estructural y una costosa regeneración completa. Proponemos IncreRTL, un marco impulsado por LLM para la generación incremental de RTL bajo la evolución de requisitos. Al construir enlaces de trazabilidad de código de requisitos para localizar y regenerar segmentos de código afectados, IncreRTL logra actualizaciones precisas y consistentes. Evaluado en nuestro EvoRTL-Bench recién construido, IncreRTL demuestra mejoras notables en la consistencia y eficiencia de la regeneración, lo que hace avanzar la generación de RTL basada en LLM hacia una implementación práctica de ingeniería.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 29 de marzo de 2026.
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