IncreRTL：需求演化下可追溯性引导的增量 RTL 生成

大语言模型 (LLM) 在从自然语言描述生成 RTL 代码方面表现出了希望，但现有方法仍然是静态的，难以适应不断变化的设计要求，可能导致结构漂移和昂贵的完全再生。我们提出了 IncreRTL，这是一种 LLM 驱动的框架，用于在需求演变下增量生成 RTL。通过构建需求代码可追溯性链接来定位和重新生成受影响的代码段，IncreRTL 实现了准确且一致的更新。在我们新构建的 EvoRTL-Bench 上进行评估，IncreRTL 在再生一致性和效率方面表现出显着改进，推动基于 LLM 的 RTL 生成走向实际工程部署。