RTL-Repo: A Benchmark for Evaluating LLMs on Large-Scale RTL Design Projects

📄 arXiv: 2405.17378v1 📥 PDF

作者: Ahmed Allam, Mohamed Shalan

分类: cs.LG, cs.AR

发布日期: 2024-05-27

💡 一句话要点

RTL-Repo：用于评估LLM在大型RTL设计项目上的基准测试

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

关键词: RTL设计 大型语言模型 基准测试 Verilog代码生成 硬件设计自动化

📋 核心要点

  1. 现有基准测试难以准确反映真实RTL项目的复杂性，限制了LLM在硬件设计领域的应用。
  2. RTL-Repo通过提供包含完整项目上下文的大规模Verilog代码数据集，为LLM评估提供更真实的场景。
  3. 实验评估了包括GPT-4在内的多种模型在RTL-Repo上的性能，为后续研究提供了参考基准。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在辅助寄存器传输级（RTL）设计任务方面展现出潜力。然而，目前缺乏能够准确反映真实RTL项目复杂性的基准测试。为了解决这个问题，本文提出了RTL-Repo，一个专门用于评估LLM在大型RTL设计项目上的基准。RTL-Repo包含一个全面的数据集，其中包含从公共GitHub仓库中提取的4000多个Verilog代码样本，每个样本都提供了相应仓库的完整上下文。我们在RTL-Repo基准上评估了几种最先进的模型，包括GPT-4、GPT-3.5、Starcoder2，以及Verilog专用模型，如VeriGen和RTLCoder，并比较了它们在为复杂项目生成Verilog代码方面的性能。RTL-Repo基准为硬件设计社区提供了一个宝贵的资源，用于评估和比较LLM在真实RTL设计场景中的性能，并专门训练LLM以在复杂的多文件RTL项目中生成Verilog代码。RTL-Repo是开源的，可在Github上公开获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型（LLM）在辅助RTL设计方面展现出潜力，但是缺乏能够准确反映真实RTL项目复杂性的基准测试。现有方法难以评估LLM在处理大型、多文件RTL项目时的性能，也难以利用真实项目上下文进行训练。

核心思路：RTL-Repo的核心思路是构建一个大规模、具有完整项目上下文的RTL代码数据集，从而为LLM提供更真实的评估和训练环境。通过从公共GitHub仓库中提取Verilog代码样本，并保留其项目上下文，RTL-Repo能够更好地反映真实RTL设计的复杂性。

技术框架：RTL-Repo的构建主要包含以下几个阶段：1) 从GitHub收集开源RTL项目；2) 从项目中提取Verilog代码样本，并保留其项目结构和依赖关系；3) 构建包含代码样本及其项目上下文的综合数据集；4) 设计评估指标，用于衡量LLM在RTL代码生成任务上的性能。

关键创新：RTL-Repo的关键创新在于其数据集的规模和真实性。与现有的RTL代码数据集相比，RTL-Repo包含更多来自真实项目的代码样本，并且保留了完整的项目上下文。这使得RTL-Repo能够更准确地评估LLM在处理复杂RTL设计任务时的能力。

关键设计：RTL-Repo的关键设计包括：1) 代码样本的提取策略，确保样本能够代表不同类型的RTL设计；2) 项目上下文的保留方式，包括文件结构、依赖关系等；3) 评估指标的选择，能够全面衡量LLM在代码生成任务上的性能，例如代码的正确性、可读性、效率等。具体参数设置和损失函数未知。

📊 实验亮点

论文评估了GPT-4、GPT-3.5、Starcoder2、VeriGen和RTLCoder等模型在RTL-Repo上的性能。实验结果表明，现有LLM在处理复杂RTL设计任务时仍存在挑战，但RTL-Repo为后续研究提供了一个有价值的基准。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示和分析，但此处不便直接引用。

🎯 应用场景

RTL-Repo可用于评估和训练LLM在硬件设计领域的应用，例如自动生成Verilog代码、代码补全、代码审查等。该基准测试可以帮助硬件工程师提高设计效率，降低设计成本，并加速新硬件产品的开发。未来，RTL-Repo可以扩展到支持其他硬件描述语言，并集成到自动化硬件设计流程中。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated potential in assisting with Register Transfer Level (RTL) design tasks. Nevertheless, there remains to be a significant gap in benchmarks that accurately reflect the complexity of real-world RTL projects. To address this, this paper presents RTL-Repo, a benchmark specifically designed to evaluate LLMs on large-scale RTL design projects. RTL-Repo includes a comprehensive dataset of more than 4000 Verilog code samples extracted from public GitHub repositories, with each sample providing the full context of the corresponding repository. We evaluate several state-of-the-art models on the RTL-Repo benchmark, including GPT-4, GPT-3.5, Starcoder2, alongside Verilog-specific models like VeriGen and RTLCoder, and compare their performance in generating Verilog code for complex projects. The RTL-Repo benchmark provides a valuable resource for the hardware design community to assess and compare LLMs' performance in real-world RTL design scenarios and train LLMs specifically for Verilog code generation in complex, multi-file RTL projects. RTL-Repo is open-source and publicly available on Github.