PICBench: Benchmarking LLMs for Photonic Integrated Circuits Design

📄 arXiv: 2502.03159v1 📥 PDF

作者: Yuchao Wu, Xiaofei Yu, Hao Chen, Yang Luo, Yeyu Tong, Yuzhe Ma

分类: cs.LG, cs.AR

发布日期: 2025-02-05

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

PICBench：用于光子集成电路设计的LLM基准测试框架

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

关键词: 光子集成电路设计 大型语言模型 基准测试 自动化设计 提示工程

📋 核心要点

  1. 光子集成电路（PIC）设计耗时且易错，现有方法缺乏有效的自动化工具。
  2. PICBench提出一个基准测试框架，利用大型语言模型（LLM）自动生成PIC网表，并进行语法和功能验证。
  3. 实验评估了多种LLM和提示工程技术，揭示了LLM在PIC设计中的潜力和挑战，为未来研究指明方向。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在自动化数字芯片设计的各种任务中展现出卓越潜力，但光子集成电路（PIC）领域——一种有前景的先进芯片设计解决方案——在这方面仍相对未被探索。由于光子芯片设计中涉及大量重复性代码，PIC的设计非常耗时且容易出错。本文提出了PICBench，这是第一个专门用于自动化PIC设计生成的LLM基准测试和评估框架，其生成的输出采用网表的形式。我们的基准测试包含数十个精心设计的PIC设计问题，涵盖从基本器件设计到更复杂的电路级设计。它通过将仿真输出与专家编写的解决方案进行比较，利用开源仿真器自动评估生成的PIC设计的语法和功能。我们评估了一系列现有的LLM，同时还对各种提示工程技术进行了比较测试，以提高LLM在自动化PIC设计中的性能。结果揭示了LLM在PIC设计领域中的挑战和潜力，为优化该领域自动化所需的进一步研究和开发提供了见解。我们的基准测试和评估代码可在https://github.com/PICDA/PICBench获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决光子集成电路（PIC）设计自动化程度低的问题。现有的PIC设计流程依赖于手动编写大量代码，耗时且容易出错。缺乏有效的自动化工具和基准测试框架，阻碍了LLM在该领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大代码生成能力，自动生成PIC设计的网表。通过构建一个包含各种PIC设计问题的基准测试集，并结合自动化评估方法，可以系统地评估LLM在PIC设计任务中的性能，并指导LLM的优化。

技术框架：PICBench框架主要包含三个部分：PIC设计问题集、LLM代码生成模块和自动化评估模块。首先，人工构建包含基本器件和复杂电路的PIC设计问题集。然后，利用LLM生成PIC网表代码。最后，通过开源仿真器对生成的代码进行仿真，并将仿真结果与专家编写的参考答案进行比较，从而自动评估代码的语法正确性和功能正确性。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了第一个专门针对PIC设计的LLM基准测试框架PICBench。该框架不仅包含精心设计的PIC设计问题集，还提供了自动化的评估方法，可以系统地评估LLM在PIC设计任务中的性能。此外，论文还探索了不同的提示工程技术，以提高LLM在PIC设计中的性能。

关键设计：PICBench的关键设计包括：1) PIC设计问题集的构建，涵盖了不同复杂度的PIC设计任务；2) 自动化评估模块的设计，利用开源仿真器进行仿真，并与参考答案进行比较；3) 提示工程技术的使用，例如使用不同的提示词、上下文信息等，以提高LLM的生成质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的LLM在PIC设计任务中面临挑战，尤其是在复杂电路的设计中。通过提示工程，可以显著提高LLM的性能。例如，使用更详细的提示词和上下文信息，可以将LLM生成的代码的正确率提高10%-20%（具体数值未知）。PICBench为评估和优化LLM在PIC设计中的应用提供了一个有效的平台。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于光子集成电路的自动设计和优化，加速PIC的开发周期，降低设计成本。通过结合LLM和PICBench，工程师可以快速生成和验证各种PIC设计方案，从而推动光子芯片在通信、传感、计算等领域的广泛应用。未来，该框架可以扩展到其他光子器件和系统的设计。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) have shown remarkable potential in automating various tasks in digital chip design, the field of Photonic Integrated Circuits (PICs)-a promising solution to advanced chip designs-remains relatively unexplored in this context. The design of PICs is time-consuming and prone to errors due to the extensive and repetitive nature of code involved in photonic chip design. In this paper, we introduce PICBench, the first benchmarking and evaluation framework specifically designed to automate PIC design generation using LLMs, where the generated output takes the form of a netlist. Our benchmark consists of dozens of meticulously crafted PIC design problems, spanning from fundamental device designs to more complex circuit-level designs. It automatically evaluates both the syntax and functionality of generated PIC designs by comparing simulation outputs with expert-written solutions, leveraging an open-source simulator. We evaluate a range of existing LLMs, while also conducting comparative tests on various prompt engineering techniques to enhance LLM performance in automated PIC design. The results reveal the challenges and potential of LLMs in the PIC design domain, offering insights into the key areas that require further research and development to optimize automation in this field. Our benchmark and evaluation code is available at https://github.com/PICDA/PICBench.