UniRTL: Unificando Código y Grafo para Representaciones RTL Robustas

La representación efectiva de diseños hardware a nivel de transferencia de registros (RTL) es un pilar fundamental para acelerar los flujos de diseño automatizados. Tradicionalmente, los enfoques se han basado en una única modalidad, ya sea el código fuente en Verilog o VHDL, o bien representaciones gráficas como el grafo de flujo de control y datos (CDFG). Sin embargo, cada modalidad aporta información complementaria: el código explicita la semántica funcional, mientras que el grafo captura la estructura completa del flujo de datos y control. La integración de ambas disciplinas se presenta como una vía prometedora para lograr representaciones más robustas y generalizables, un desafío que aborda el modelo UniRTL mediante un preentrenamiento multimodal que alinea de forma fina el código y el grafo, empleando técnicas de modelado enmascarado conjunto y una estrategia jerárquica que incorpora un tokenizador consciente del grafo preentrenado antes de alinear texto y código. Este enfoque, validado en tareas de predicción de rendimiento y recuperación de código, demuestra que la sinergia entre modalidades permite superar las limitaciones de los modelos unimodales, estableciendo una base sólida para la automatización del diseño de hardware. En un contexto empresarial, la capacidad de extraer representaciones ricas y multimodales resulta clave para optimizar procesos de verificación, síntesis y optimización. En Q2BSTUDIO, ofrecemos inteligencia artificial para empresas y desarrollamos aplicaciones a medida que integran modelos multimodales para tareas complejas, desde el análisis de código hasta la automatización de flujos de trabajo. Nuestros servicios incluyen también la implementación de agentes IA capaces de procesar datos heterogéneos, así como soluciones de ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure, y servicios de inteligencia de negocio con Power BI para visualizar los insights extraídos de estos modelos. La combinación de representaciones unificadas y plataformas cloud escalables permite a las organizaciones abordar problemas de diseño hardware con una precisión y eficiencia sin precedentes, transformando la manera en que se conciben y verifican los sistemas digitales.