연구진은 LLM 기반 RTL 코드 생성 시 기능 정확성과 PPA(전력, 면적, 지연) 품질을 동시에 고려하는 COEVO 프레임워크를 제안합니다.
COEVO는 기존 방식과는 달리 기능 정확성을 연속적인 최적화 차원으로 간주하고, 향상된 테스트벤치를 통해 세밀한 점수 및 진단 피드백을 제공합니다.
VerilogEval 2.0 및 RTLLM 2.0 데이터셋 평가 결과, COEVO는 GPT-4-mini 모델로 97.5%와 94.5%의 Pass@1을 달성하며 기존 방식보다 우수한 성능을 보였습니다.