A New Benchmark for the Appropriate Evaluation of RTL Code Optimization

📄 arXiv: 2601.01765v1 📥 PDF

作者: Yao Lu, Shang Liu, Hangan Zhou, Wenji Fang, Qijun Zhang, Zhiyao Xie

分类: cs.AI, cs.SE

发布日期: 2026-01-05

💡 一句话要点

RTL-OPT：用于评估LLM在RTL代码优化能力的新基准测试集

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: RTL优化 大型语言模型 硬件设计 基准测试 PPA指标

📋 核心要点

  1. 现有RTL代码生成基准侧重于语法正确性，忽略了功耗、性能和面积（PPA）等关键优化指标。
  2. RTL-OPT基准提供次优RTL代码和人工优化参考，涵盖多种数字电路设计，旨在评估LLM的RTL优化能力。
  3. 集成的自动评估框架验证功能正确性并量化PPA改进，为硬件设计优化模型的评估提供标准化方法。

📝 摘要（中文）

人工智能的快速发展越来越依赖于高效的集成电路（IC）设计。最近的研究探索了使用大型语言模型（LLM）生成寄存器传输级（RTL）代码，但现有的基准主要评估语法正确性，而不是在功耗、性能和面积（PPA）方面的优化质量。本文介绍了RTL-OPT，这是一个用于评估LLM在RTL优化中能力的基准。RTL-OPT包含36个手工设计的数字电路，涵盖了包括组合逻辑、流水线数据通路、有限状态机和存储器接口等不同的实现类别。每个任务都提供了一对RTL代码，一个次优版本和一个人工优化的参考版本，反映了传统综合工具无法捕捉到的、经过行业验证的优化模式。此外，RTL-OPT集成了一个自动评估框架，以验证功能正确性并量化PPA改进，从而能够对用于硬件设计优化的生成模型进行标准化和有意义的评估。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型（LLM）在生成RTL代码时，虽然可以保证代码的语法正确性，但缺乏对代码在功耗、性能和面积（PPA）等方面的优化能力评估。现有的基准测试集无法有效衡量LLM生成的RTL代码的优化质量，阻碍了LLM在硬件设计领域的进一步应用。

核心思路：RTL-OPT的核心思路是提供一个包含多种数字电路设计的基准测试集，每个设计都包含一个次优的RTL代码版本和一个人工优化的参考版本。通过比较LLM生成的RTL代码与人工优化版本在PPA指标上的差异，可以有效评估LLM的RTL优化能力。这种设计模拟了实际的硬件设计流程，更贴近工业界的需求。

技术框架：RTL-OPT包含以下几个主要组成部分：1) 包含36个手工设计的数字电路，涵盖组合逻辑、流水线数据通路、有限状态机和存储器接口等多种实现类别；2) 每个任务提供一对RTL代码，即次优版本和人工优化参考版本；3) 自动评估框架，用于验证功能正确性并量化PPA改进。整个框架旨在提供一个标准化、可重复的评估流程。

关键创新：RTL-OPT的关键创新在于其关注点从传统的语法正确性转移到PPA优化质量。它提供的人工优化参考版本反映了行业内经过验证的优化模式，这些模式通常无法被传统的综合工具捕捉到。此外，集成的自动评估框架使得评估过程更加高效和客观。

关键设计：RTL-OPT的36个数字电路设计覆盖了多种常见的硬件模块，保证了基准测试的多样性和代表性。人工优化参考版本由经验丰富的硬件工程师手动编写，确保了优化质量。自动评估框架使用标准的硬件设计工具链，可以准确地量化PPA指标，并验证功能正确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RTL-OPT基准测试集包含36个手工设计的数字电路，涵盖多种硬件设计类型。每个任务都提供次优RTL代码和人工优化参考，能够更准确地评估LLM在PPA方面的优化能力。自动评估框架能够量化PPA改进，为LLM在硬件设计领域的应用提供客观的评估依据。

🎯 应用场景

RTL-OPT可用于评估和比较不同LLM在RTL代码优化方面的能力，推动LLM在硬件设计领域的应用。它可以帮助硬件工程师快速生成高质量的RTL代码，缩短设计周期，降低开发成本。未来，RTL-OPT可以扩展到支持更多的硬件设计领域，例如模拟电路和混合信号电路。

📄 摘要（原文）

The rapid progress of artificial intelligence increasingly relies on efficient integrated circuit (IC) design. Recent studies have explored the use of large language models (LLMs) for generating Register Transfer Level (RTL) code, but existing benchmarks mainly evaluate syntactic correctness rather than optimization quality in terms of power, performance, and area (PPA). This work introduces RTL-OPT, a benchmark for assessing the capability of LLMs in RTL optimization. RTL-OPT contains 36 handcrafted digital designs that cover diverse implementation categories including combinational logic, pipelined datapaths, finite state machines, and memory interfaces. Each task provides a pair of RTL codes, a suboptimal version and a human-optimized reference that reflects industry-proven optimization patterns not captured by conventional synthesis tools. Furthermore, RTL-OPT integrates an automated evaluation framework to verify functional correctness and quantify PPA improvements, enabling standardized and meaningful assessment of generative models for hardware design optimization.